Question 1

როგორ გავაწყვეტინოთ ჩემი agency-ს პროდუქციის გარემოში?

Accepted Answer

მოძინდება სპეციალურ API backend-ს (რეკომენდირებულია FastAPI), რომელიც მართავს აუტენთიფიკაციას და ინახავს ნაკადის მდგომარეობას callbacks-ის საშუალებით. მეტი დეტალი იხილეთ "Deployment to Production" სახელის გიდში.

Question 2

როგორ შემიძლია Agency‑ს API‑ის სახით სერვირება FastAPI‑ს გამოყენებით?

Accepted Answer

ჩასვით თქვენი სააგენტო FastAPI‑ის საბოლოო წერტილში: ```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} ``` ან გამოიყენეთ FastAPI‑ის ჩაშენებული ინტეგრაცია: ```python agency.run_fastapi(host="0.0.0.0", port=8000) ```

Question 3

რატომ ავტომატურად დამატება ხდება CodeInterpreter ხელსაწყო?

Accepted Answer

როცა ატვირთულია .json, .docx ან .pptx მსგავსი ფაილის ტიპები, CodeInterpreter ხელსაწყო ავტომატურად დამატებულია მათი დამუშავებისთვის. ამ ქცევის შესაცვლელად განაახლეთ აგენტის ინსტრუქციები ან შექმენით საკუთარი ფაილის დამუშავების ხელსაწყო.

Question 4

როგორ გადავიტანე მონაცემები ხელსაწყოებსა და აგენტებს შორის?

Accepted Answer

მონაცემების გადატანის ორი გზა არსებობს ხელსაწყოებსა და აგენტებს შორის: გამოიყენეთ აგენტური კონტექსტი თქვენი ხელსაწყოებში, ან შექმენით ხელსაწყო, რომელიც ატვირთავს ფაილებს საცავს და გამოიტანებს ფაილის ID-ს. ეს ID შეგიძლიათ გამოიყენოთ სხვა ხელსაწყოებში ან აგენტებში.

Question 5

როგორ გავმართო მრავალ მომხმარებელი Agency Swarm‑ში?

Accepted Answer

მრავალ მომხმარებლის ან ჩატის მხარდაჭერისთვის საჭიროა თითოეული მომხმარებლისთვის თემა ID‑ს მონაცემთა ბაზაში ჩატვირთვა და შენახვა. დარწმუნდით, რომ თითოეულ ჩატ/მომხმარებელს უნიკალური თემა ID‑ს აქვს და იხილეთ Deployment to Production სახელმძღვანელო მეტი დეტალებისთვის.

Question 6

როგორ შევინახო და დავაგრძელო საუბრები?

Accepted Answer

საკავშირი ინფორმაციის შენარჩუნებისთვის პროგრამის გადატვირთვების დროს, იმპლემენტაცია callbacks, რომლებიც სრულად ინახავენ შეტყობინებების ისტორიას ლოკალურ ფაილში. მაგალითად, განსაზღვრეთ თქვენი callback ფუნქციები:
```python
import os, json

def load_threads(chat_id: str) -> list[dict]:
    """ჩატ სეანსისთვის ყველა თემა ფაილიდან ამოიღებს."""
    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):
    """ყველა თემა ფაილში შეინახავს."""
    with open(f"{chat_id}_threads.json", "w") as file:
        json.dump(thread_dict, file)
```
შემდეგ გადაეცეთ ეს callbacks, როდესაც ინიციალიზებთ აგენს:
```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),
)
```
ეს კონფიგურაცია შეინარჩუნებს თქვენი საუბრის კონტექსტს გაშვებების შუალედში.

Question 7

შეგიძლიათ გამოიყენოთ ღია წყაროს მოდელები Agency Swarm‑ში?

Accepted Answer

დიახ – შეგიძლიათ გამოიყენოთ მესამე‑პარტიის მოდელები მარტივი, არამიზიის‑მნიშვნელოვანი დავალებებისთვის (ჩვეულებრივ თითო აგენტისთვის ერთი‑ორი ინსტრუმენტი). იხილეთ Third‑Party Models დოკუმენტაცია მეტი ინფორმაციისთვის. გაითვალისწინეთ, რომ ბევრი მესამე‑პარტიის მოდელი ამჟამად ფუნქციის გამოძახებაში სირთულეები ხერხდება.

Question 8

როგორ დავაყენო ჩემი OpenAI API გასაღები ჩემს პროექტში?

Accepted Answer

თქვენ შეგიძლიათ დააყენოთ თქვენი API გასაღები თქვენს კოდში:
```python
from agency_swarm import set_openai_key
set_openai_key("YOUR_API_KEY")
```
ან გამოიყენეთ .env ფაილი:
```
OPENAI_API_KEY=sk-1234...
```
შემდეგ ჩატვირთეთ:
```python
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
```

მიმოხილვა

ძირითადი ფუნქციები

ფასები

გამოყენების შემთხვევები

AI განვითარების ვორკფლოუს ავტომატიზაცია

მულტი-აგენტიანი აპლიკაციების შექმნა

აგენტებს შორის ამოცანების დელეგირების ორკესტრაცია

აგენტებს შორის კოლაბორაციის მანიჩინის ექსპერიმენტები

დადებითი და უარყოფითი

დადებითი

უარყოფითი

ბრძოლების რეკორდი

Last battle

შეფასებები

Solid for our team

Solid for our team

Compared a few options

Skeptical, then convinced

Years in this space

კითხვები

დასვი კითხვა

აიაგენტის განვითარების ფარამენტები-ის ალტერნატივები

მიმოხილვა

ძირითადი ფუნქციები

ფასები

გამოყენების შემთხვევები

AI განვითარების ვორკფლოუს ავტომატიზაცია

მულტი-აგენტიანი აპლიკაციების შექმნა

აგენტებს შორის ამოცანების დელეგირების ორკესტრაცია

აგენტებს შორის კოლაბორაციის მანიჩინის ექსპერიმენტები

დადებითი და უარყოფითი

დადებითი

უარყოფითი

ბრძოლების რეკორდი

Last battle

შეფასებები

Solid for our team

Solid for our team

Compared a few options

Skeptical, then convinced

Years in this space

კითხვები

დასვი კითხვა

აიაგენტის განვითარების ფარამენტები-ის ალტერნატივები

Trending now