Genera il codice di base per un agente di intelligenza artificiale (compresi i comandi di sistema, lo schema degli strumenti e il ciclo di chiamata degli strumenti) per Anthropic o OpenAI, in Python o TypeScript. Non è richiesta alcuna registrazione.
"""My Agent -- generated by Aizvi's Agent Harness Boilerplate Generator."""
import anthropic
client = anthropic.Anthropic() # reads ANTHROPIC_API_KEY from the environment
SYSTEM_PROMPT = "Sei un assistente disponibile e preciso. Utilizza gli strumenti a tua disposizione quando ti aiutano a rispondere alla domanda dell'utente e fornisci una risposta finale chiara una volta che hai ottenuto le informazioni necessarie."
# TODO: set MODEL to whichever Claude model you want to use
MODEL = "claude-3-5-sonnet-latest"
TOOLS = [
{
"name": "get_weather",
"description": "Ottieni le condizioni meteorologiche attuali per una determinata località.",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "La città e lo stato, ad esempio San Francisco, CA"
}
},
"required": [
"location"
]
}
}
]
def execute_tool(name: str, tool_input: dict) -> str:
if name == "get_weather":
# TODO: implement get_weather
raise NotImplementedError(f"Tool '{name}' is not implemented yet")
raise ValueError(f"Unknown tool: {name}")
def run_agent(user_message: str, max_iterations: int = 6) -> str:
messages = [{"role": "user", "content": user_message}]
for _ in range(max_iterations):
response = client.messages.create(
model=MODEL,
max_tokens=1024,
system=SYSTEM_PROMPT,
tools=TOOLS,
messages=messages,
)
messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})
if response.stop_reason != "tool_use":
return "".join(block.text for block in response.content if block.type == "text")
tool_results = []
for block in response.content:
if block.type == "tool_use":
result = execute_tool(block.name, block.input)
tool_results.append({
"type": "tool_result",
"tool_use_id": block.id,
"content": result,
})
messages.append({"role": "user", "content": tool_results})
return "Max iterations reached without a final answer."
if __name__ == "__main__":
print(run_agent("Hello! What can you help me with?"))
Un agent harness è il codice di supporto che circonda una chiamata LLM grezza e la trasforma in un agente funzionante: il ciclo che invia messaggi, controlla la risposta per le chiamate agli strumenti, le esegue e restituisce i risultati fino a quando il modello non produce una risposta finale. Questo generatore crea automaticamente tale ciclo, insieme al prompt di sistema e allo schema degli strumenti, in modo che tu possa concentrarti sull'implementazione dei tuoi strumenti effettivi anziché sulla struttura di supporto.
Un agent harness è il codice di supporto che circonda una chiamata LLM grezza e la trasforma in un agente funzionante: il ciclo che invia messaggi, verifica le chiamate agli strumenti, le esegue e restituisce i risultati fino a quando il modello non produce una risposta finale.
Sì, è completamente gratuito e non è richiesta alcuna registrazione. Tutto funziona direttamente nel browser.
No. Nulla di ciò che digiti qui viene inviato o memorizzato sui nostri server: il codice viene generato interamente nel tuo browser.
Funzionerà una volta installato l'SDK pertinente, impostata la chiave API come variabile d'ambiente e implementati gli stub TODO per ogni strumento: è un punto di partenza funzionante, non un agente completo.
Sì. Aggiungi tutti gli strumenti di cui hai bisogno, ognuno con i propri parametri, e verranno tutti inclusi nello schema degli strumenti generato.
Python e TypeScript, sia per Anthropic (Claude) che per OpenAI: quattro combinazioni in totale, ognuna delle quali utilizza il formato ufficiale di chiamata degli strumenti del rispettivo fornitore.
Questo codice viene generato interamente nel tuo browser: nulla di ciò che digiti qui viene inviato o memorizzato sui nostri server. È un punto di partenza, non un agente completo: installa l'SDK pertinente, imposta la tua chiave API come variabile d'ambiente e implementa gli stub TODO per ogni strumento.
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