Vercel の AI SDK と Pica の OneTool を使用して、無制限の API に接続された AI エージェントを構築する

ソフトウェア プロジェクトでシームレスな API インタラクションの力を解放しましょう!このチュートリアルでは、Express、Vercel の AI SDK、Pica の AI インフラストラクチャを使用して複数の API に簡単に接続する AI エージェントを構築する方法を説明します。

前提条件

始める前に、Node.js と npm がインストールされていることを確認してください。 OpenAI API キーと Pica 秘密キーも必要です。 新しいプロジェクトを作成し、必要なパッケージをインストールします:

npm install express @ai-sdk/openai ai @picahq/ai dotenv

次に、プロジェクトのルート ディレクトリに .env ファイルを作成し、API キーを追加します。

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

プレースホルダー キーを実際のキーに置き換えることを忘れないでください。

ステップ 1: Express サーバーのセットアップ

server.js を作成し、AI インタラクションを処理するための基本的な Express サーバーを構築します。

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;

ステップ 2: API テスト

サーバーを起動します。 /api/ai または Postman:curl を使用して

エンドポイントをテストできます。

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

Pica ダッシュボードで接続を設定するまでは、使用可能な接続がないことを示す応答が返されることが予想されます。

コードを理解する

コードはいくつかの主要なコンポーネントを利用します:

1. Express: サーバーとルーティングを管理します。
2. @ai-sdk/openai および ai: OpenAI API 呼び出しを処理します。
3. @picahq/ai: Pica のインフラストラクチャへのアクセスを提供します。
4. dotenv: API キーを .env ファイルから安全にロードします。
5. /api/ai エンドポイントは Pica を初期化し、システム プロンプトを生成し、ユーザーのメッセージを処理して、AI の応答を返します。

ステップ 3: 次のステップと展開

• 機能強化: 運用環境向けに認証とレート制限を実装します。
• 拡張: Pica の追加ツールを活用して、より幅広い API やデータ ソースに接続します。
• 展開: サーバーを Vercel や AWS などのプラットフォームに展開して、より広範囲にアクセスできるようにします。

結論

多数の API と対話できる AI エージェントの基盤を構築することに成功しました。 これを拡張して、タスクを自動化し、複雑なリクエストを処理し、他のサービスとシームレスに統合します。 お気軽に質問を共有したり、Twitter でつながりましょう。 コーディングを楽しんでください!

以上がVercel の AI SDK と Pica の OneTool を使用して、無制限の API に接続された AI エージェントを構築するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。