Cloudflare-Agenten: Aufbau interaktiver Echtzeit-Intelligenzen in Edge-Netzwerken

Allgemeine Einführung

Cloudflare Agents ist ein Open-Source-Entwicklungsframework von Cloudflare, das Entwicklern helfen soll, intelligente KI-Agenten in globalen Edge-Netzwerken zu erstellen. Es gibt Agenten die Möglichkeit, ihren Zustand zu erhalten, in Echtzeit zu kommunizieren und autonom zu arbeiten. Das Projekt befindet sich derzeit in aktiver Entwicklung. Cloudflare Agents zielt darauf ab, ein verteiltes intelligentes Agentensystem aufzubauen, in dem Agenten global mit Unterstützung für Schlaf- und Aufwachmechanismen laufen können. Entwickler können sich diesem Open-Source-Projekt mit einem einfachen Installationsschritt anschließen und gemeinsam an der Weiterentwicklung der KI-Technologie arbeiten.

Funktionsliste

• Kernagenten-RahmenwerkBietet eine Zustandsverwaltungsfunktionalität, mit der Agenten historische Interaktionsdaten speichern können.
• EchtzeitkommunikationUnterstützt den sofortigen Dialog zwischen dem Agenten und dem Kunden über WebSocket.
• HTTP-RoutingBearbeitung von Webanfragen und Erleichterung der Zusammenarbeit mit externen Diensten.
• React-IntegrationEingebaute React-Hooks für Front-End-Entwickler.
• Basic AI ChatUnterstützung für den Aufbau einfacher intelligenter Dialogsysteme.
• Funktionen in der EntwicklungEnthält ein fortschrittliches Speichersystem, WebRTC-Audio- und Videounterstützung und E-Mail-Funktionen.

Hilfe verwenden

Cloudflare Agents ist ein entwicklungsorientiertes Tool, das vor der Verwendung grundlegende Programmierkenntnisse erfordert. Nachfolgend finden Sie eine ausführliche Installations- und Betriebsanleitung, die Ihnen hilft, schnell loszulegen und die Funktionen optimal zu nutzen.

Ablauf der Installation

Cloudflare Agents wird über npm installiert und unterstützt neue Projekte oder das Hinzufügen zu bestehenden Projekten. Hier sind die Schritte.

Neue Bauprojekte

1. Überprüfung der Umgebung
   Stellen Sie sicher, dass auf Ihrem Computer Node.js (empfohlene Version 16 oder höher) und npm installiert ist. öffnen Sie ein Terminal und geben Sie Knoten -v im Gesang antworten npm -v Zeigen Sie die Versionsnummer an.
2. Ein Projekt erstellen
   Führen Sie den folgenden Befehl im Terminal aus:

npm create cloudflare@latest -- ---template cloudflare/agents-starter

Sie werden aufgefordert, einen Projektnamen einzugeben und ein Verzeichnis auszuwählen, woraufhin ein Basisprojekt erstellt wird.
3. Wechseln Sie in das Projektverzeichnis
Einfuhr cd der Name Ihres Projekts Wechseln Sie in den neu erstellten Projektordner.
4. Beginn der lokalen Entwicklung
Laufen:

npm run dev

Dadurch wird der lokale Server gestartet, und Sie können über Ihren Browser auf die lokale Adresse zugreifen (normalerweise die http://localhost:8787), um die Wirkung zu sehen.

Zu bestehendem Projekt hinzufügen

1. Wechseln Sie in das Projektverzeichnis
   Endverwendung cd um zu Ihrem bestehenden Projektordner zu wechseln.
2. Installieren des SDK
   Eingabe:

npm install agents-sdk

Dadurch wird die Kernbibliothek der Cloudflare-Agenten zum Projekt hinzugefügt.
3. Konfiguration Code
Eingeführt in den Code agents-sdkDie genaue Verwendung ist in der offiziellen Dokumentation beschrieben.

Hauptfunktionen

Erstellen eines einfachen AI-Chat-Agenten

1. Schreiben von Proxy-Code
   Erstellen Sie eine Datei im Projekt (z.B. worker.ts), geben Sie den folgenden Code ein:

importiere { Agent } von "agents-sdk";
export class ChatAgent extends Agent {
async onRequest(request) {
const message = await request.text();
return new Response(`Sie sagten: ${Nachricht}`);
}
}

Dieser Agent antwortet einfach auf das, was der Benutzer eingibt.
2. Bereitstellen bei Cloudflare
Läuft im Terminal:

npx wrangler@latest deploy

Folgen Sie den Anweisungen, um sich bei Ihrem Cloudflare-Konto anzumelden, und Sie erhalten eine Online-URL, sobald die Bereitstellung abgeschlossen ist.
3. Testfunktion
Besuchen Sie die bereitgestellte URL mit einem Browser oder senden Sie eine Nachricht mit einem Tool wie Postman, um zu prüfen, ob die Antwort funktioniert.

Kommunikation in Echtzeit mit WebSocket

1. Konfigurieren der WebSocket-Unterstützung
   Ändern Sie den Code des Agenten so, dass er Echtzeitkommunikation enthält:

   importiere { Agent } von "agents-sdk";
   export class RealTimeAgent extends Agent {
   async onConnect(connection) {
   connection.send("Verbunden!") ;
   }
   async onMessage(Verbindung, Nachricht) {
   connection.send(`Empfangende Nachricht: ${Nachricht}`); ;
   }
   }
   

2. Frontend-Verbindungsbroker
   Fügen Sie sie in den Front-End-Code ein:

   const ws = new WebSocket("wss://Ihre Proxy-URL");
   ws.onmessage = (event) => console.log(event.data);
   ws.send("hallo");
   

   So entsteht ein Echtzeit-Kommunikationskanal, in dem Nachrichten gesendet und Antworten sofort empfangen werden.

3. Einsatzprüfung
   Führen Sie nach der Bereitstellung den Front-End-Code über die Konsole des Browser-Entwicklungstools aus, um zu sehen, wie die Nachrichteninteraktion funktioniert.

Status des Verwaltungsagenten

1. Status speichern und aktualisieren
   Fügen Sie dem Agenten eine Zustandsverwaltung hinzu:

   export class StateAgent extends Agent {
   async onRequest(request) {
   this.state.count = (this.state.count || 0) + 1; return new Response(`Die Anzahl der Besuche: ${this.state.count}})
   return new Response(`Besuche: ${this.state.count}}); }
   }
   }
   

2. Persistenz des Validierungsstatus
   Rufen Sie die Proxy-URL nach der Bereitstellung mehrmals auf und beobachten Sie, ob die Anzahl weiter ansteigt, was beweist, dass der Zustand erhalten bleibt.
3. Anwendungsszenario
   Die Statusverwaltung eignet sich für Szenarien, in denen die Historie aufgezeichnet werden muss, z. B. die Anzahl der Benutzerinteraktionen oder der Aufgabenfortschritt.

Details zum Betriebsablauf

• lokale Fehlersuche: Lauf npm run dev Aktivieren Sie den Entwicklungsmodus und aktualisieren Sie den Code nach einer Änderung automatisch, um das Testen zu erleichtern.
• Einsatz geht live: Verwendung von npx wrangler@latest deploy Veröffentlichen Sie Agenten auf dem globalen Cloudflare-Netzwerk.
• Zugang zu Dokumenten: Zugang offizielles Dokument Hier finden Sie weitere Codebeispiele und API-Details.
• Beteiligung der GemeinschaftWenn Sie Verbesserungsvorschläge haben, können Sie Probleme oder Code auf GitHub einreichen und an der Projektentwicklung teilnehmen.

caveat

• UmgebungsvariableWenn Sie ein externes KI-Modell (z. B. OpenAI) aufrufen müssen, tun Sie dies in der Datei Zänker.toml Datei, um den API-Schlüssel zu konfigurieren.
• NetzanforderungBereitstellung: Die Bereitstellung erfordert eine stabile Netzwerkverbindung, um sicherzustellen, dass es bei der Anmeldung bei Cloudflare keine Unterbrechungen gibt.
• Lernressourcen: Offiziell bereitgestellt Spielplatz Beispiel (zu finden im GitHub-Repository der Beispiele/Spielplatz), können Sie die Referenz direkt ausführen.

Der Vorteil von Cloudflare-Agenten ist die global verteilte Bereitstellung und Statuspersistenz, die sich für Anwendungsszenarien eignen, die eine geringe Latenz und hohe Verfügbarkeit erfordern.