Vercel의 AI SDK 및 Pica의 OneTool을 사용하여 무제한 API에 연결된 AI 에이전트 구축

소프트웨어 프로젝트에서 원활한 API 상호작용의 힘을 활용해 보세요! 이 튜토리얼에서는 Express, Vercel의 AI SDK 및 Pica의 AI 인프라를 사용하여 여러 API에 쉽게 연결하는 AI 에이전트를 구축하는 과정을 안내합니다.

전제조건

시작하기 전에 Node.js와 npm이 설치되어 있는지 확인하세요. OpenAI API 키와 Pica 비밀 키도 필요합니다. 새 프로젝트를 만들고 필요한 패키지를 설치합니다.

<code class="language-bash">npm install express @ai-sdk/openai ai @picahq/ai dotenv</code>

다음으로, 프로젝트의 루트 디렉터리에 .env 파일을 만들고 API 키를 추가하세요.

<code>PICA_SECRET_KEY=your-pica-secret-key
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key
PORT=3000</code>

자리 표시자 키를 실제 키로 바꾸는 것을 잊지 마세요.

1단계: Express Server 설정

server.js 생성 및 AI 상호 작용을 처리하기 위한 기본 Express 서버 구축:

<code class="language-javascript">import express from "express";
import { openai } from "@ai-sdk/openai";
import { generateText } from "ai";
import { Pica } from "@picahq/ai";
import * as dotenv from "dotenv";

dotenv.config();

const app = express();
const port = process.env.PORT || 3000;

app.use(express.json());

app.post("/api/ai", async (req, res) => {
  try {
    const { message } = req.body;
    const pica = new Pica(process.env.PICA_SECRET_KEY);
    const systemPrompt = await pica.generateSystemPrompt();

    const { text } = await generateText({
      model: openai("gpt-4o"),
      system: systemPrompt,
      tools: { ...pica.oneTool },
      prompt: message,
      maxSteps: 5,
    });

    res.setHeader("Content-Type", "application/json");
    res.status(200).json({ text });
  } catch (error) {
    console.error("Error:", error);
    res.status(500).json({ error: "Server error" });
  }
});

app.listen(port, () => {
  console.log(`Server listening on port ${port}`);
});

export default app;</code>

2단계: API 테스트

서버를 시작하세요. /api/ai 또는 Postman을 사용하여 curl 엔드포인트를 테스트할 수 있습니다.

<code class="language-bash">curl --location 'http://localhost:3000/api/ai' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{ "message": "What connections do I have access to?" }'</code>

Pica 대시보드에서 구성할 때까지 사용할 수 있는 연결이 없다는 응답을 기대하세요.

코드 이해

코드는 여러 주요 구성 요소를 활용합니다.

1. Express: 서버 및 라우팅을 관리합니다.
2. @ai-sdk/openai 및 ai: OpenAI API 호출을 처리합니다.
3. @picahq/ai: Pica 인프라에 대한 액세스를 제공합니다.
4. dotenv: .env 파일에서 API 키를 안전하게 로드합니다.
5. /api/ai 엔드포인트는 Pica를 초기화하고, 시스템 프롬프트를 생성하고, 사용자의 메시지를 처리하고, AI의 응답을 반환합니다.

3단계: 다음 단계 및 배포

• 향상: 프로덕션 환경에 대한 인증 및 속도 제한을 구현합니다.
• 확장: Pica의 추가 도구를 활용하여 더 광범위한 API 및 데이터 소스에 연결할 수 있습니다.
• 배포: 더 넓은 접근성을 위해 Vercel 또는 AWS와 같은 플랫폼에 서버를 배포하세요.

결론

수많은 API와 상호작용할 수 있는 AI 에이전트의 기반을 성공적으로 구축했습니다. 이를 확장하여 작업을 자동화하고, 복잡한 요청을 처리하고, 다른 서비스와 원활하게 통합할 수 있습니다. 자유롭게 질문을 공유하거나 Twitter에 연결하세요! 즐거운 코딩하세요!

위 내용은 Vercel의 AI SDK 및 Pica의 OneTool을 사용하여 무제한 API에 연결된 AI 에이전트 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!