Tôi đã làm việc với các ứng dụng AI trong một thời gian dài và xây dựng nhiều ứng dụng dựa trên AI. Trong quá trình phát triển, tôi thường gặp phải những thách thức như tích hợp chức năng AI, xử lý ủy quyền và quản lý quy trình làm việc của AI. Bài viết này tổng hợp danh sách các công cụ AI hữu ích giúp bạn vượt qua những khó khăn này.
1. AgentAuth - Xác thực đơn giản hóa cho AI Agents
Quản lý xác thực là một trong những vấn đề chính mà tôi gặp phải khi xây dựng các ứng dụng AI. Các phương pháp xác thực truyền thống thường không hiệu quả trong các ứng dụng AI do nhiều thách thức. AgentAuth giúp chúng ta giải quyết vấn đề này. AgentAuth đơn giản hóa việc quản lý quy trình xác thực cho các AI agent bằng cách cung cấp một nền tảng tập trung vào nhà phát triển, phù hợp với nhu cầu của họ.
Nó cho phép các lập trình viên xây dựng các AI agent có thể tương tác liền mạch với các ứng dụng bên ngoài được tích hợp thay cho người dùng.
AgentAuth hỗ trợ hơn 250 tích hợp API, bao gồm Google Calendar, Gmail, Discord, Slack và nhiều ứng dụng khác. Nó cũng cung cấp các phương pháp xác thực như API Key, OAuth, JWT và các phương pháp khác.
Các lợi ích khác bao gồm:
- Tương thích với hơn 15 framework tác nhân - Langchain, CrewAI, Letta, và nhiều hơn nữa;
- Cung cấp trải nghiệm thân thiện với lập trình viên bằng cách cung cấp Python và JS SDK mà lập trình viên có thể sử dụng để tích hợp AgentAuth;
- Quản lý token mạnh mẽ và các quy trình xác thực an toàn đảm bảo bảo vệ dữ liệu và tuân thủ ở mọi giai đoạn.
Việc bắt đầu với AgentAuth rất dễ dàng. Đầu tiên bạn cần cài đặt AgentAuth bằng lệnh sau:
npm install composio-core openai
Xác thực ứng dụng bên ngoài:
import { Composio } from "composio-core"; const client = new Composio(COMPOSIO_API_KEY); const entity = await client.getEntity("Jessica");
const connection = await entity.initiateConnection('googlecalendar'); console.log(`Open this URL to authenticate: ${connection.redirectUrl}`);
Khởi tạo OpenAI và Composio:
import { OpenAI } from "openai";
import { OpenAIToolSet } from "composio-core"; const openai_client = new OpenAI({ apiKey: OPENAI_API_KEY
}); const composio_toolset = new OpenAIToolSet({ apiKey: COMPOSIO_API_KEY, entityId: "Jessica",
});
Lấy dữ liệu từ API:
const tools = await composio_toolset.getTools({ actions: ["googlecalendar_create_event"]
}); const today = new Date().toDateString();
const instruction = `Create a 1 hour meeting event at 5:30PM tomorrow. Today's date is ${today}`; const response = await openai_client.chat.completions.create({ model: "gpt-4-turbo-preview", messages: [{ role: "user", content: instruction }], tools: tools, tool_choice: "auto",
});
Cuối cùng, thực hiện hành động:
const result = await composio_toolset.handleToolCall(response);
console.log(result);
Bạn có thể truy cập vào AgentAuth qua liên kết này: https://agentauth.dev/
2. Composio - Nền tảng tích hợp và công cụ AI
Khi nói đến việc xây dựng một ứng dụng hỗ trợ AI, việc tích hợp chức năng AI là phần quan trọng và phức tạp nhất. Đó là lúc Composio cứu chúng ta. Composio là một nền tảng tích hợp AI mã nguồn mở giúp tạo các AI agent và tích hợp vào ứng dụng của bạn. Nó đi kèm với nhiều tích hợp bao gồm Slack, Discord, Google, Jira và nhiều ứng dụng khác. Những tích hợp này có thể được sử dụng để xây dựng các AI agent được thiết kế riêng.
Với Composio, bạn có thể tận dụng các Mô hình LL phổ biến như Gemini, GPT-4, GPT-4-o và nhiều hơn nữa để tự động chạy các tác vụ. Ngoài ra, Composio đi kèm với sự hỗ trợ của hơn 15 framework bao gồm LangChain, CrewAI, Letta và nhiều framework khác.
Ví dụ:
- Bạn có thể xây dựng AI bot cho các kênh Slack và máy chủ Discord của mình, có thể tự động tương tác với người dùng và trả lời các truy vấn của họ;
- Bạn có thể xây dựng các tác nhân mã hóa để tối ưu hóa mã hiện có trong kho lưu trữ Github;
- AI agent để cung cấp bản tóm tắt ngắn gọn về các báo cáo hoặc tài liệu.
Bắt đầu với Composio bằng lệnh sau:
pip install composio-core
Thêm tích hợp GitHub:
composio add github
Composio quản lý việc xác thực và ủy quyền người dùng cho bạn. Sau đây là ví dụ về cách tự động đánh dấu sao cho kho lưu trữ GitHub bằng cách sử dụng tích hợp GitHub của Composio:
from openai import OpenAI
from composio_openai import ComposioToolSet, App openai_client = OpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY) # Initialise the Composio Tool Set
composio_toolset = ComposioToolSet(api_key=COMPOSIO_API_KEY) ## Step 4
# Get GitHub tools that are pre-configured
actions = composio_toolset.get_actions(actions=[Action.GITHUB_ACTIVITY_STAR_REPO_FOR_AUTHENTICATED_USER]) ## Step 5
my_task = "Star a repo ComposioHQ/composio on GitHub" # Create a chat completion request to decide on the action
response = openai_client.chat.completions.create(
model="gpt-4-turbo",
tools=actions, # Passing actions we fetched earlier.
messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": my_task} ]
)
Sử dụng mã Python này để tạo một tác nhân AI tự động đánh dấu sao vào kho lưu trữ GitHub. Bạn có thể truy cập vào Composio qua liên kết này: https://composio.dev/
3. Cloudcode - Kiểm tra phần mềm liền mạch
CloudCode là một nền tảng được điều khiển bởi AI, được thiết kế để tối ưu hóa quy trình phát triển và triển khai phần mềm. Nó cung cấp các công cụ đảm bảo chất lượng tiên tiến, tự động hóa việc xem xét mã, phát hiện lỗi và tạo thử nghiệm để sắp xếp hợp lý quy trình làm việc. Nền tảng này, được gọi là Kaizen, chuyên về việc xem xét mã trước khi triển khai thông minh, kiểm tra toàn diện từ đầu đến cuối và tạo thử nghiệm đơn vị liền mạch.
Kaizen tích hợp dễ dàng với các môi trường phát triển phổ biến và các đường dẫn CI/CD, cho phép phát hiện lỗi sớm và đảm bảo việc phân phối mã được tối ưu hóa, chất lượng cao. Để biết thêm chi tiết, hãy truy cập tài liệu Cloudcode trên Github nhé. Gắn sao cho kho lưu trữ Kaizen nếu bạn cảm thấy nó thực sự hữu ích.
Bạn có thể truy cập vào Cloudcode qua liên kết này: https://cloudcode.ai/
4. Aider - Lập trình viên cặp AI
Nếu bạn thích Lập trình theo cặp, thì Aider là một công cụ lý tưởng dành cho bạn. Aider là một công cụ lập trình cặp hỗ trợ AI cho phép nhà phát triển chỉnh sửa mã trong môi trường cục bộ. Bạn có thể sử dụng Aider trong một dự án mới hoặc trong một dự án hiện có. Aider đi kèm với sự hỗ trợ của nhiều mô hình LLM mà bạn có thể kết nối với tác nhân lập trình cặp của mình. Một số mô hình LLM phổ biến mà Aider hỗ trợ bao gồm GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet và nhiều hơn nữa.
Sử dụng mã sau để bắt đầu với Aider:
pip install aider-chat # Change the directory into a git repo
cd /to/your/git/repo # Work with Claude 3.5 Sonnet on your repo
export ANTHROPIC_API_KEY=your-key-goes-here
aider # Work with GPT-4o on your repo
export OPENAI_API_KEY=your-key-goes-here
aider
Bạn có thể truy cập vào Aider qua liên kết này: https://aider.chat/
5. Pieces - Đồng nghiệp AI trong quy trình làm việc của bạn
Là một lập trình viên, việc quản lý ghi chú, tệp mã, tài sản media và nội dung khác trong khi làm việc trên một dự án có thể khá khó khăn. Pieces là giải pháp hoàn hảo cho vấn đề này. Pieces là một đồng nghiệp được điều khiển bởi AI giúp đơn giản hóa quy trình làm việc mã hóa của bạn bằng cách quản lý các tệp media của bạn, thực hiện các tương tác cần thiết và chủ động hiển thị các tài liệu cần thiết.
Nó nâng cao trải nghiệm phát triển tổng thể của bạn bằng cách hiểu dự án bạn đang làm việc và trình bày các tài liệu cần thiết, đồng thời đảm bảo tính bảo mật và quyền riêng tư cho công việc của bạn trong một môi trường hoàn toàn ngoại tuyến.
Pieces cung cấp nhiều tính năng hữu ích để tăng năng suất, chẳng hạn như tổ chức thông minh các đoạn mã, đề xuất hữu ích dựa trên công việc của bạn và các cách dễ dàng để tìm các tài nguyên bạn cần. Pieces đi kèm với một ứng dụng dành cho máy tính để bàn hoàn toàn tương thích với tất cả Windows, Linux và Mac OS.
Nó cũng có phần mở rộng IDE chạy trên tất cả các IDE chính bao gồm VS Code, Sublime Text, Azure Data Studio và nhiều IDE khác. Chỉ cần tải xuống phần mở rộng dành cho máy tính để bàn hoặc IDE và bắt đầu sử dụng! Hãy xem tài liệu Pieces để tìm hiểu thêm. Tham gia Cộng đồng Pieces.
Bạn có thể truy cập vào Pieces qua liên kết này: https://pieces.app/
6. Continue - Trợ lý mã hóa hỗ trợ AI của bạn
Continue là một trợ lý mã hóa hỗ trợ AI được thiết kế để hiểu môi trường mã hóa của bạn và hoạt động liền mạch trong đó. Nó hoạt động tương tự như Cursor IDE phổ biến, với điểm khác biệt chính là Continue là mã nguồn mở và được cấp phép theo Giấy phép Apache. Nó sử dụng các mô hình LLM hàng đầu, chẳng hạn như GPT của OpenAI, Gemini của Google và các mô hình khác, để hiểu quy trình phát triển của bạn và nâng cao trải nghiệm mã hóa tổng thể của bạn.
Bạn có thể tải xuống và cài đặt phần mở rộng Continue có sẵn trên VS Code và Jet Brains IDE. Một số tính năng chính: Tính năng trò chuyện để hiểu mã của bạn và cung cấp giải pháp cho các truy vấn; Tự động hoàn thành mã và cung cấp các đề xuất hữu ích; Tạo các phím tắt tùy chỉnh để dễ dàng hóa quy trình làm việc mã hóa.
Bạn có thể truy cập vào Continue qua liên kết này: https://www.continue.dev/
7. Portkey - Tối ưu hóa Ứng dụng GenAI của bạn
Portkey là một nền tảng tất cả trong một để quản lý LLM và đơn giản hóa toàn bộ quy trình ứng dụng GenAI từ phát triển đến triển khai. Nó cung cấp nhiều công cụ để quản lý mô hình, duy trì quyền riêng tư, hợp lý hóa quy trình, cổng LLM giúp các nhà phát triển nhanh chóng phát triển và tự tin triển khai các ứng dụng hỗ trợ AI của họ. Portkey giúp việc giới thiệu chức năng AI vào ứng dụng của bạn trở nên cực kỳ mượt mà bằng cách hoạt động như một cầu nối giữa các ứng dụng AI và các nhà cung cấp của chúng.
Nó hỗ trợ hơn 250 mô hình, bao gồm cả các mô hình từ Google Vertex AI và bao gồm các tính năng như bộ nhớ đệm ngữ nghĩa để giảm chi phí API và tăng thời gian phản hồi. Một số tính năng chính: API phổ quát - tích hợp với nhiều mô hình AI thông qua một API duy nhất; Cân bằng tải - phân phối hiệu quả khối lượng công việc trên nhiều mô hình; Khóa ảo - dễ dàng quản lý quyền truy cập của nhiều người dùng thông qua khóa API ảo.
Bạn có thể truy cập Portkey qua liên kết này: https://portkey.ai/
8. AutoCodeRover - Cải tiến chương trình tự động
Autocoderover là một hệ thống do AI điều khiển, tự động hóa toàn bộ quy trình phát triển phần mềm. Giải quyết các vấn đề GitHub là nhiệm vụ chính mà AutoCodeRover được thiết kế. Nó chủ yếu tập trung vào việc cải thiện việc bảo trì chương trình bằng cách sử dụng LLM cùng với các kỹ thuật tìm kiếm mã phức tạp. Không giống như các công cụ sửa lỗi truyền thống, nơi các nhà phát triển phải tự xác định vị trí lỗi, AutoCodeRover có thể tự động tìm kiếm lỗi bằng cách phân tích mã và xác định nguyên nhân gốc rễ.
Việc sử dụng LLM tăng tốc đáng kể toàn bộ quy trình giải quyết lỗi so với các phương pháp thủ công truyền thống. Điều này làm cho AutoCodeRover trở thành một công cụ đầy hứa hẹn cho các nhà phát triển.
Bạn có thể truy cập AutoCodeRover qua liên kết này: https://www.autocoderover.net/
9. Gooey - Nền tảng ít mã để xây dựng quy trình làm việc AI
Gooey là một nền tảng AI ít mã cung cấp quy trình làm việc AI có thể tùy chỉnh, cho phép người dùng xây dựng các hệ thống AI có thể cải thiện đáng kể việc cung cấp dịch vụ, thúc đẩy phát triển bền vững và nâng cao khả năng ra quyết định. Gooey đã được chứng minh là một công cụ rất hữu ích trong nhiều lĩnh vực, bao gồm nông nghiệp, giáo dục và y tế. Ví dụ: Gooey có thể được sử dụng để tạo chatbot đa ngôn ngữ, cho phép nông dân truy cập thông tin bằng ngôn ngữ địa phương của họ.
Một trong những tính năng chính của Gooey là nó cung cấp một nền tảng mạnh mẽ cho các ứng dụng AI bằng cách tích hợp các mô hình AI dựa trên GPT.
Bạn có thể truy cập Gooey qua liên kết này: https://gooey.ai/
Cảm ơn các bạn đã theo dõi!