使用TypeScript和Next.js构建AI代理

会议介绍

演讲者从简介自己和构建简单AI代理的话题开始。演讲者询问观众是否有人使用过Open AI API，大约一半的观众举手。 这是会议介绍的截图

演讲者介绍和背景

演讲者介绍自己是Paro，PALO IT的技术负责人和副主管。他解释说，他是一位制作smoothies的专家，有在银行和保险公司工作的经验。 这是演讲者介绍的截图

PALO IT及其服务的介绍

演讲者解释说，PALO IT是一家在全球10个国家设有分支机构的咨询公司。他们提供诸如数字化转型、产品开发和DevOps等服务。他们还提到他们在销售GitHub Copilot，这是一款帮助编程的工具。

会议的动机和背景

演讲者解释说，他们在阅读了一篇关于OS copilot的论文后，受到了启发，创建了一个可以执行Bat脚本的AI代理。OS copilot是一种可以自动化手机任务的移动代理。他们想创建一个可以控制计算机上所有事务的AI。

会议的目标

演讲者的目标是创建一个能够完成DevOps、自动化和编程工作的AI代理。他们希望展示如何使用TypeScript和Next.js构建一个简单的AI代理。

AI代理的演示

演讲者展示了AI代理的演示，它可以不到一分钟内设置本地后端。他解释说，AI代理可以接收指令，生成计划，并在计算机上执行。 这是AI代理演示的截图

AI代理的工作原理

演讲者解释说，AI代理通过接收用户的指令，生成计划，并在计算机上执行。他解释说，AI代理可以以两种模式工作：逐步模式和自动模式。

ReAct的介绍

演讲者介绍了ReAct，这是一种提示模式，允许AI代理在采取行动前进行推理。他解释说，ReAct是基于一篇研究论文，该论文表明，通过让AI代理先进行推理，它可以更好地工作。

ReAct的基本代码

演讲者展示了ReAct的基本代码，这是一段使用循环生成计划的Python代码。他解释说，代码使用观测函数从用户那里获取反馈，并相应地调整计划。 这是ReAct基本代码的截图

AI代理的实施

演讲者解释说，他们使用全栈Next.js实现了AI代理。他们使用了两个API：Run Open AI和Run batch。他们还更新了仓库以使用Open AI的Structure输出，这使得编写代码更加方便。

用ReAct写作的例子

演讲者展示了一个使用ReAct写作的例子，生成了一个设置本地后端的计划。他解释说，AI代理可以执行该计划并提供用户反馈。

系统提示

演讲者解释说，系统提示用于指定AI代理需要执行的任务。他解释说，系统提示可以用来生成计划并在计算机上执行。 这是系统提示的截图

Open AI SDK

演讲者解释说，Open AI SDK用于向Open AI API发送消息。他展示了如何使用SDK发送消息并获取响应的例子。

消息对象

演讲者解释说，消息对象用于向Open AI API发送消息。他展示了如何创建消息对象并将其发送给API。 这是消息对象的截图

结论

演讲者通过总结关键点并提供进一步学习的资源来结束会议。他还邀请观众提问并提供反馈。 这是结论的截图