Что такое AI-агент и зачем он нужен?
AI-агент – это программное обеспечение, способное воспринимать окружающую среду, принимать решения и действовать для достижения определенных целей. В контексте веб-разработки, AI-агенты могут автоматизировать задачи, требующие интеллекта, такие как ответы на вопросы пользователей, генерация контента, анализ данных и многое другое. Они нужны для повышения эффективности, улучшения пользовательского опыта и автоматизации рутинных процессов.
Преимущества использования React для создания AI-агентов
React – это JavaScript-библиотека для создания пользовательских интерфейсов, которая обладает рядом преимуществ при разработке AI-агентов:
- Компонентный подход: React позволяет разбивать сложные UI на переиспользуемые компоненты, что упрощает разработку и поддержку.
- Виртуальный DOM: React использует виртуальный DOM для оптимизации обновлений UI, что повышает производительность.
- Большое сообщество и экосистема: React имеет активное сообщество разработчиков и богатую экосистему библиотек и инструментов.
- Декларативный синтаксис: React позволяет описывать желаемое состояние UI, а не последовательность операций для его изменения, что упрощает разработку и отладку.
Обзор Langchain AI: возможности и интеграция
Langchain AI – это фреймворк для разработки приложений на основе больших языковых моделей (LLM). Он предоставляет инструменты и абстракции для создания сложных цепочек задач, интеграции с различными источниками данных и инструментами, а также для разработки AI-агентов. Langchain AI упрощает интеграцию LLM в React-приложения, позволяя создавать интерактивные и интеллектуальные интерфейсы.
Подготовка среды разработки
Установка Node.js и npm (или yarn)
Установите Node.js и npm (или yarn) с официального сайта Node.js (https://nodejs.org/). npm (Node Package Manager) или yarn – это менеджеры пакетов, которые используются для установки и управления зависимостями в JavaScript-проектах. Рекомендуется использовать последнюю стабильную версию Node.js.
Создание нового React-приложения (create-react-app или Vite)
Создайте новое React-приложение с помощью create-react-app или Vite. Create-react-app – это инструмент для быстрого создания React-приложений с минимальной конфигурацией. Vite – это более современный инструмент, который обеспечивает более быструю разработку и сборку.
-
Create-react-app:
npx create-react-app my-react-agent cd my-react-agent -
Vite:
npm create vite@latest my-react-agent --template react cd my-react-agent npm install
Установка необходимых библиотек: Langchain, OpenAI (или другие LLM провайдеры)
Установите необходимые библиотеки, включая Langchain AI и OpenAI (или другого провайдера LLM).
npm install langchain openai
Настройка переменных окружения (API ключи)
Настройте переменные окружения, включая API-ключи для используемого LLM-провайдера (например, OpenAI). Создайте файл .env в корне вашего проекта и добавьте туда необходимые ключи.
OPENAI_API_KEY=YOUR_OPENAI_API_KEY
Затем установите библиотеку dotenv, чтобы загружать переменные окружения из файла .env.
npm install dotenv
В начале вашего React-компонента или файла конфигурации добавьте:
require('dotenv').config();
const apiKey = process.env.OPENAI_API_KEY;
Разработка базового React-компонента для AI-агента
Создание UI для взаимодействия с агентом (текстовое поле, кнопка отправки)
Создайте базовый UI для взаимодействия с агентом. Он должен включать текстовое поле для ввода запроса и кнопку отправки.
Написание функции для отправки запроса в Langchain
Напишите функцию для отправки запроса в Langchain. Эта функция должна принимать текст запроса от пользователя, отправлять его в Langchain и возвращать ответ.
Обработка ответа от Langchain и отображение в UI
Обработайте ответ от Langchain и отобразите его в UI. Это может быть простой текст или более сложный формат, в зависимости от задачи агента.
Пример: простой компонент, генерирующий ответ на вопрос
import React, { useState } from 'react';
import { OpenAI } from 'langchain/llms/openai';
function AIAgentComponent() {
const [inputText, setInputText] = useState('');
const [responseText, setResponseText] = useState('');
/**
* Функция для отправки запроса в OpenAI и получения ответа.
* @param {string} query - Текст запроса.
* @returns {Promise<string>} - Ответ от OpenAI.
*/
const askQuestion = async (query: string): Promise<string> => {
const model = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });
const res = await model.call(query);
return res;
};
const handleSubmit = async (e: React.FormEvent) => {
e.preventDefault();
const response = await askQuestion(inputText);
setResponseText(response);
};
return (
<div>
<form onSubmit={handleSubmit}>
<input
type="text"
value={inputText}
onChange={(e) => setInputText(e.target.value)}
placeholder="Введите ваш вопрос"
/>
<button type="submit">Отправить</button>
</form>
<div>
<strong>Ответ:</strong> {responseText}
</div>
</div>
);
}
export default AIAgentComponent;
Создание и настройка агента Langchain
Определение инструментов, которые будет использовать агент (поиск в интернете, калькулятор и т.д.)
Определите инструменты, которые будет использовать агент. Это могут быть инструменты для поиска в интернете, калькуляторы, API для доступа к данным и т.д. Langchain предоставляет различные инструменты, которые можно использовать для расширения возможностей агента.
Создание агента с помощью Langchain Agent Executor
Создайте агента с помощью Langchain Agent Executor. Agent Executor – это компонент, который управляет выполнением цепочки задач агента.
Настройка LLM (OpenAI, Hugging Face и т.д.) для работы с агентом
Настройте LLM (например, OpenAI, Hugging Face) для работы с агентом. Укажите API-ключ, модель и другие параметры, необходимые для работы LLM.
Примеры конфигурации агента для решения конкретных задач
Пример конфигурации агента для решения задачи поиска информации в интернете:
import { initializeAgentExecutorWithOptions } from 'langchain/agents';
import { OpenAI } from 'langchain/llms/openai';
import { SerpAPI } from 'langchain/tools';
async function createSearchAgent() {
const model = new OpenAI({ temperature: 0, apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });
const tools = [new SerpAPI(process.env.SERPAPI_API_KEY)];
const executor = await initializeAgentExecutorWithOptions(tools, model, {
agentType: 'zero-shot-react-description',
verbose: true,
});
return executor;
}
Интеграция React-компонента и Langchain агента
Передача пользовательского ввода из React в Langchain
Передайте пользовательский ввод из React в Langchain для обработки агентом.
Получение результатов работы агента и отображение их в React-компоненте
Получите результаты работы агента и отобразите их в React-компоненте.
Обработка ошибок и отображение информации об ошибках пользователю
Обработайте ошибки, которые могут возникнуть при работе агента, и отобразите информацию об ошибках пользователю.
Оптимизация производительности и обработка больших объемов данных
Оптимизируйте производительность агента и обработку больших объемов данных, чтобы обеспечить быструю и эффективную работу приложения. Рассмотрите использование потоковой передачи данных и кэширования.
Заключение
Краткий обзор пройденных шагов
В этой статье мы рассмотрели основные шаги по созданию React-агента на базе Langchain AI, от подготовки среды разработки до интеграции React-компонента и Langchain агента.
Дальнейшие направления развития: улучшение UI, добавление новых инструментов, оптимизация агента
Дальнейшие направления развития включают улучшение пользовательского интерфейса, добавление новых инструментов для расширения функциональности агента, оптимизацию производительности и обработку больших объемов данных, а также реализацию более сложных сценариев взаимодействия с пользователем.