Question 1

Как да внедря агенцията си в продукция?

Accepted Answer

Създайте специализиран API бекенд (препоръчва се FastAPI), който управлява удостоверяването и съхранява състоянието на нишките чрез callback‑и. Вижте ръководството "Deployment to Production" за подробни стъпки.

Question 2

How can I serve an Agency as an API using FastAPI?

Accepted Answer

Вградете вашата агенция във FastAPI endpoint:
```python
from fastapi import FastAPI
from uuid import uuid4

app = FastAPI()

@app.post("/chat")
async def chat(user_request: UserRequest):
    chat_id = user_request.chat_id or str(uuid4())
    agency = Agency(
        agent,
        load_threads_callback=lambda: load_threads(chat_id),
        save_threads_callback=lambda thread_dict: save_threads(thread_dict, chat_id)
    )
    response = await agency.get_response(user_request.message)
    return {"chat_id": chat_id, "response": response.final_output}
```
Или използвайте вградената FastAPI интеграция:
```python
agency.run_fastapi(host="0.0.0.0", port=8000)
```

Question 3

Защо инструментът CodeInterpreter се добавя автоматично?

Accepted Answer

Когато се качват файлове с типове като .json, .docx или .pptx, инструментът CodeInterpreter се добавя автоматично, за да ги обработи. За да промените това поведение, актуализирайте инструкциите на агента или създайте персонализиран инструмент за обработка на файлове.

Question 4

Как мога да прехвърлям данни между инструменти и агенти?

Accepted Answer

Има два начина за прехвърляне на данни между инструменти и агенти: използвайте контекста на агенцията във вашите инструменти или създайте инструмент, който качва файлове в хранилище и връща file ID. Този file ID след това може да се използва от други инструменти или агенти.

Question 5

Как да управлявам множество потребители с Agency Swarm?

Accepted Answer

За да поддържате множество потребители или чатове, трябва да зареждате и запазвате ID‑тата на нишките във вашата база данни за всеки потребител. Уверете се, че всеки чат/потребител има уникален ID на нишка и следвайте ръководството „Deployment to Production“ за повече подробности.

Question 6

Как да запазя и продължа разговорите?

Accepted Answer

За да запазите разговорите между рестарти на приложението, имплементирайте callbacks, които съхраняват и зареждат пълната история от съобщения от локален файл. Например, дефинирайте вашите callback функции:
```python
import os, json

def load_threads(chat_id: str) -> list[dict]:
    """Зарежда всички данни за нишки за конкретна чат сесия."""
    if os.path.exists(f"{chat_id}_threads.json"):
        with open(f"{chat_id}_threads.json", "r") as file:
            return json.load(file)
    return []

def save_threads(thread_dict: list[dict], chat_id: str):
    """Записва всички данни за нишки във файл."""
    with open(f"{chat_id}_threads.json", "w") as file:
        json.dump(thread_dict, file)
```
След това предайте тези callbacks при инициализиране на агенцията:
```python
from agency_swarm import Agency

agency = Agency(
    agent,
    load_threads_callback=lambda: load_threads(chat_id),
    save_threads_callback=lambda thread_dict: save_threads(thread_dict, chat_id),
)
```
Тази конфигурация запазва контекста на разговора ви между изпълненията.

Question 7

Мога ли да използвам модели с отворен код с Agency Swarm?

Accepted Answer

Да – можете да използвате модели от трети страни за прости, не‑критични задачи (обикновено един или два инструмента на агент). Вижте документацията за Third‑Party Models за повече информация. Имайте предвид, че много модели от трети страни в момента имат затруднения с извикването на функции.

Question 8

Как да зададена OpenAI API ключа в проекта си?

Accepted Answer

Задайте API ключа в кода си:
```python
from agency_swarm import set_openai_key
set_openai_key("YOUR_API_KEY")
```
Или използвайте .env файл:
```
OPENAI_API_KEY=sk-1234...
```
След това го заредете с:
```python
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
```

Agency SwarmОтворен източник framework за управление на AI агенти, разработен да автоматизира и улесни процесуи за AI развитието чрез сътрудничещи агентски шармени.

Преглед

Ключови функции

Цени

Случаи на употреба

Аутоматизирайте процесуите за AI развитие

Създайте приложения с множества агенти

Управляйте сътрудничеството между агенти по роли

Сътрудничайте и разгледайте моделите на сътрудничество на агентите

Плюсове и минуси

Плюсове

Минуси

Рекорд от битки

Last battle

Отзиви

Solid for our team

Solid for our team

Compared a few options

Skeptical, then convinced

Years in this space

Въпроси

Задай въпрос

Алтернативи на Фреймове за Създаване на AI Агенти

Преглед

Ключови функции

Цени

Случаи на употреба

Аутоматизирайте процесуите за AI развитие

Създайте приложения с множества агенти

Управляйте сътрудничеството между агенти по роли

Сътрудничайте и разгледайте моделите на сътрудничество на агентите

Плюсове и минуси

Плюсове

Минуси

Рекорд от битки

Last battle

Отзиви

Solid for our team

Solid for our team

Compared a few options

Skeptical, then convinced

Years in this space

Въпроси

Задай въпрос

Алтернативи на Фреймове за Създаване на AI Агенти

Trending now