Tutoriel SuperAGI : Générer une base de code et pousser sur GitHub

Qu'est-ce que SuperAGI ?

SuperAGI est un framework open-source qui permet aux développeurs de créer, gérer et exécuter rapidement et de manière fiable des agents AI autonomes utiles. Avec SuperAGI, vous pouvez créer des agents conçus pour effectuer diverses tâches, y compris la programmation, le test et le déploiement d'applications. Dans ce tutoriel, nous allons explorer comment utiliser SuperAGI pour générer une base de code et la pousser vers GitHub en utilisant le modèle d'agent de Codage + Push GitHub.

Comprendre les agents dans SuperAGI

Les agents dans SuperAGI sont des systèmes avancés alimentés par des Large Language Models (LLMs). Ces agents fonctionnent de manière autonome, accomplissant des tâches, prenant des décisions et interagissant avec divers kits d'outils en fonction des objectifs, instructions, ressources et contraintes fournis par l'utilisateur. L'objectif est d'atteindre les résultats souhaités efficacement.

Que sont les modèles d'agents ?

Un modèle d'agent est un ensemble préalablement défini de caractéristiques, de comportements et de capacités utilisées pour créer de nouveaux agents rapidement. Ces modèles sont spécifiquement conçus pour répondre à divers scénarios et sont équipés de :

• Nom de l'agent : Un identifiant unique pour chaque modèle.
• Description : Un aperçu bref détaillant les fonctionnalités et les cas d'utilisation prévus de l'agent.
• Objectifs : Les principaux objectifs programmés pour l'agent.
• Instructions : Un ensemble de directives opérationnelles ou de tâches que l'agent doit suivre.
• Outil : Outils ou logiciels avec lesquels l'agent est conçu pour travailler.
• Type d'agent : Type d'agent requis pour le modèle - Agent de File d'attente de tâches, Agent de tâches dynamiques, ou Agent d'actions fixes.
• Modèles : Spécifie le modèle avec lequel l'agent est conçu pour fonctionner.

Prérequis

Avant de commencer, assurez-vous d'avoir ce qui suit :

• Un compte GitHub. Si vous n'en avez pas, vous pouvez vous inscrire gratuitement ici.
• Votre token d'accès GitHub avec les autorisations pour accéder et modifier les dépôts. Vous pouvez créer ceci en suivant ces étapes :
1. Allez dans Paramètres de votre compte GitHub.
2. Cliquez sur Paramètres du développeur.
3. Sélectionnez Tokens d'accès personnel, puis cliquez sur Tokens (classique).
4. Cliquez sur Générer un nouveau token, écrivez une note sur son but, et sélectionnez une date d'expiration.
5. Sélectionnez les portées appropriées pour les autorisations nécessaires et cliquez sur Générer un nouveau token.
6. Copiez le token et enregistrez-le dans le fichier config.yaml sous GITHUB_ACCESS_TOKEN.
7. Enregistrez votre nom d'utilisateur GitHub dans le champ GITHUB_USERNAME, trouvé sur votre profil.
• Assurez-vous que SuperAGI est installé sur votre machine. Suivez les instructions d'installation ici.
• Pour ce tutoriel, nous vous recommandons d'utiliser Python et VS Code, bien qu'un langage et un éditeur quelconque soient adaptés.

Créer un agent utilisant SuperAGI

Nous allons utiliser le modèle d'agent de Codage + Push GitHub dans ce tutoriel. Suivez ces étapes :

1. Accédez à localhost:3000. Vous devriez voir l'interface principale.
2. Accédez au Marketplace et sélectionnez le modèle d'agent de Codage + Push GitHub.
3. Installez le modèle.
4. Créez un nouvel agent et choisissez le modèle d'agent de Codage + Push GitHub.
5. Configurez l'agent avec les options souhaitées ou laissez les valeurs par défaut; assurez-vous d'inclure le lien de votre dépôt GitHub en tant que troisième objectif.
6. Cliquez sur Créer et Exécuter pour initier le processus.
7. Une fois démarré, l'agent générera le code et le poussera vers GitHub. Prenez un café pendant que vous attendez que votre agent termine son travail !

Derrière les coulisses

L'agent fonctionne à travers un processus systématique :

1. L'agent collecte des entrées sous forme d'objectifs, représentant les résultats souhaités.
2. Les objectifs sont traités par l'outil de pensée, qui formule des réponses et des plans d'action basés sur ces objectifs.
3. L'outil de pensée génère plusieurs sorties, y compris :
• Pensée : Insights ou considérations dérivées des objectifs.
• Plan : Une stratégie décrivant les étapes pour atteindre les objectifs.
• Critique : Évaluations ou retours constructifs liés aux objectifs et aux plans générés.
• Outil : Méthodes spécifiques que l'agent peut utiliser pour réaliser les objectifs.
4. Un outil spécifique est choisi parmi les sorties et exécuté.
5. Cette exécution représente un cycle complet, souvent désigné comme une itération, alignant les tâches avec les objectifs d'origine.

Conclusion

SuperAGI offre un framework robuste pour construire des agents AI autonomes capables de gérer efficacement diverses tâches. Avec le modèle d'agent de Codage + Push GitHub, les développeurs peuvent rationaliser le processus de génération de code et de contrôle de version.*