Question 1

Ce fel de procedură urmez pentru a depăși agenția în producție?

Accepted Answer

Construi un backend API dedicat, care să gestioneze autentificarea și să persiste starea firului, folosind apeluri de retur. Vezi ghidul pentru detalye de urmat.

Question 2

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

Accepted Answer

Embed your agency within a 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} ``` Or use the built‑in FastAPI integration: ```python agency.run_fastapi(host="0.0.0.0", port=8000) ```

Question 3

De ce este automat adăugat instrumentul CodeInterpreter?

Accepted Answer

Când sunt încărcate tipuri de fișiere precum .json, .docx sau .pptx, instrumentul CodeInterpreter este adăugat automat pentru a le procesa. Pentru a schimba acest comportament, actualizați instrucțiunile agenții sau creați un instrument de prelucrare a fișerelor personalizat.

Question 4

Cum pot transfera date între instrumente și agenți?

Accepted Answer

Există două modalități de a transfera date între instrumente și agenți: folosiți contextul agenției la interiorul instrumentelor dvs. sau creați un instrument care uploading file-urile în stocare și face ieșire un ID de fișier. ID-ul de fișier poate fi apoi folosit de alte instrumente sau agenți.

Question 5

Cum pot gestiona mai multe utilizatori cu Agency Swarm?

Accepted Answer

Pentru a sprijini mai mulți utilizatori sau chat-uri, trebuie să încărcați și să salvați ID-urile de discuție în baza dvs. de date pentru fiecare utilizator. Așigurați-vă că fiecare chat/utilizator are un ID unic de discuție și urmați ghidul de implementare în producție pentru mai multe detalii.

Question 6

Cum pot salva și continua conversațiile?

Accepted Answer

Pentru a păstra conversațiile între resetări ale aplicației, implementați apeluri de retur (callbacks) care salvă și încarcă istoricul întreg de mesaje dintr-un fișier local. Cu exemplu, definiți funcțiile de callback: ```python
import os, json
def load_threads(chat_id: str) -> list[dict]: 
    """Încarcă toate datele de discuție pentru o sesiune de chat specifică."""
    dacă os.path.exists(f"{chat_id}_threads.json"): 
        cu deschidere (f"{chat_id}_threads.json", "r") as file: 
            return json.load(file)
    return []
def save_threads(thread_dict: list[dict], chat_id: str): 
    """Salvează toate datele de discuție în fișier."""
    cu deschidere (f"{chat_id}_threads.json", "w") as file: 
        json.dump(thread_dict, file)
```Apoi, faceți-o să fie aceste callback-uri când inițiați agenția: ```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),
)```Acest lucru păstrează contextul conversațional între rulări.

Question 7

Pot utiliza modele deschise sursă într-o furnizare cu Agency Swarm?

Accepted Answer

Da, pot folosi model cu terțe părți pentru sarcini simple, netransportanate (uneori unul sau două instrumente pe agent). Vă rugăm să vedeți documentația modele cu terțe părți pentru mai informație. Sfătuiește-l că mulți model cu terțe părți nu reușesc să realizeze apeluri funcționale acum.

Question 8

Cum setez cheia OA API în proiectul meu?

Accepted Answer

Setați cheia API în cod. Python: ```python from agency_swarm import set_openai_key set_openai_key("CHEIA Dumneavoastră" ) ``` Sau folosiți un fișier .env: ``` OPENAI_API_KEY=sk-1234... ``` Apoi încărcați-l cu: ```python from dotenv import load_dotenv load_dotenv() ```

Agency SwarmUn framework open-source de orchestrare a agenților AI, conceput pentru a automatiza și eficientiza procesele de dezvoltare AI prin roiuri de agenți colaborativi.

Prezentare

Funcții cheie

Prețuri

Cazuri de utilizare

Automatizarea fluxurilor de lucru în dezvoltarea AI

Construirea de aplicații multi-agent

Orchestrarea delegării sarcinilor între agenți

Experimentarea cu tipare de colaborare între agenți

Pro și contra

Pro

Contra

Record de bătălii

Last battle

Recenzii

Solid for our team

Solid for our team

Compared a few options

Skeptical, then convinced

Years in this space

Întrebări

Pune o întrebare

Alternative la Fermaje de Aplicații Inteligente pentru Dezvoltarea Agentului

Prezentare

Funcții cheie

Prețuri

Cazuri de utilizare

Automatizarea fluxurilor de lucru în dezvoltarea AI

Construirea de aplicații multi-agent

Orchestrarea delegării sarcinilor între agenți

Experimentarea cu tipare de colaborare între agenți

Pro și contra

Pro

Contra

Record de bătălii

Last battle

Recenzii

Solid for our team

Solid for our team

Compared a few options

Skeptical, then convinced

Years in this space

Întrebări

Pune o întrebare

Alternative la Fermaje de Aplicații Inteligente pentru Dezvoltarea Agentului

Trending now