Créez un agent IA connecté à des API illimitées avec le SDK AI de Vercel et OneTool de Pica

Débloquez la puissance d’une interaction transparente avec les API dans vos projets logiciels ! Ce didacticiel vous guide dans la création d'un agent IA qui se connecte sans effort à plusieurs API à l'aide d'Express, du SDK IA de Vercel et de l'infrastructure IA de Pica.

Prérequis

Avant de commencer, assurez-vous que Node.js et npm sont installés. Vous aurez également besoin d'une clé API OpenAI et d'une clé secrète Pica. Créez un nouveau projet et installez les packages requis :

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

Ensuite, créez un fichier .env dans le répertoire racine de votre projet et ajoutez vos clés API :

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

N'oubliez pas de remplacer les clés fictives par vos clés réelles.

Étape 1 : Configuration du serveur Express

Créez server.js et construisez un serveur Express de base pour gérer les interactions avec l'IA :

<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>

Étape 2 : Test de l'API

Démarrez votre serveur. Vous pouvez tester le point de terminaison /api/ai en utilisant curl ou Postman :

<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>

Attendez-vous à une réponse indiquant qu'aucune connexion n'est disponible jusqu'à ce que vous les configuriez dans le tableau de bord Pica.

Comprendre le code

Le code utilise plusieurs éléments clés :

1. Express : Gère le serveur et le routage.
2. @ai-sdk/openai et ai : Gérer les appels de l'API OpenAI.
3. @picahq/ai : Donne accès à l'infrastructure de Pica.
4. dotenv : Charge en toute sécurité les clés API à partir du fichier .env.
5. Le point de terminaison /api/ai initialise Pica, génère une invite système, traite le message de l'utilisateur et renvoie la réponse de l'IA.

Étape 3 : prochaines étapes et déploiement

• Améliorations : Implémentez l'authentification et la limitation du débit pour les environnements de production.
• Extension : Profitez des outils supplémentaires de Pica pour vous connecter à une gamme plus large d'API et de sources de données.
• Déploiement : Déployez votre serveur sur une plateforme comme Vercel ou AWS pour une accessibilité plus large.

Conclusion

Vous avez réussi à construire les bases d'un agent IA capable d'interagir avec de nombreuses API. Développez cela pour automatiser les tâches, traiter les demandes complexes et intégrer de manière transparente avec d’autres services. N'hésitez pas à partager vos questions ou à vous connecter sur Twitter ! Bon codage !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!