Composio(SWE 키트): 150개 이상의 도구가 한 줄의 코드로 통합되어 개인화된 AI 인텔리전스를 구축할 수 있습니다.
일반 소개
Composio는 개발자가 단 한 줄의 코드로 AI 인텔리전스와 대규모 언어 모델(LLM)을 150개 이상의 도구에 원활하게 연결할 수 있도록 설계된 AI 인텔리전스 통합 플랫폼입니다. 사용자는 코드 한 줄로 OpenAI, Claude, LlamaIndex 등 여러 도구와 프레임워크를 호출할 수 있으며, Composio는 다양한 프로그래밍 언어를 지원하고, 포괄적인 API 및 플러그인 시스템과 다양한 인증 프로토콜을 제공하여 개발자가 지능형 바디 애플리케이션을 신속하게 구축하고 배포할 수 있도록 지원합니다. 이 플랫폼은 널리 사용되는 다양한 에이전트 프레임워크를 지원하며 모든 LLM 제공업체와 호환되어 풍부한 도구 라이브러리와 강력한 인증 관리 기능을 제공하며, 간소화된 JSON 구조, 향상된 변수 명명 및 오류 처리로 개발자 우선 환경을 제공하여 사용자 데이터의 보안과 규정 준수를 최대한 보장합니다.
사용자 지정 코딩된 에이전트로 모든 에이전트 프레임워크를 구축할 수 있는 AI 네이티브 도구가 포함된 Composio SWE-Kit 헤드리스 IDE를 무료로 사용할 수 있습니다.


구성 모든 도구

Composio SWE 키트
기능 목록
- 툴킷Github, Salesforce, 파일 관리, 코드 실행 등 150개 이상의 도구가 통합되어 있습니다.
- 인증 관리단일 대시보드에서 모든 사용자와 상담원의 인증을 관리하세요.
- RPA 도구맥OS/우분투 인스턴스에서 원격 코드 실행을 지원합니다.
- 시스템 도구클릭, 입력, 복사 등과 같은 운영체제 수준의 작업을 지원합니다.
- 브라우저 도구스마트 검색, 스크린샷, 다운로드, 업로드 등.
- 검색 도구구글 검색, 퍼플렉서티 검색 등을 지원합니다.
- 소프트웨어 엔지니어링 도구Ngrok, 데이터베이스, Redis, Vercel, Git 등을 지원합니다.
- RAG 도구모든 유형의 데이터에 대한 즉각적인 에이전트 RAG 지원.
도움말 사용
설치 프로세스
- Composio 코어 패키지 설치::
pip install composio-core
- Composio 및 OpenAI 플러그인 설치::
pip install composio-openai
사용 가이드라인
- 도구 통합::
- Composio 대시보드에 로그인하고 통합에 필요한 도구를 선택합니다.
- 메시지에 따라 인증 구성을 완료합니다.
- 코드에서 도구 통합을 위해 Composio API를 호출하세요.
- 인증 관리::
- 대시보드에서 사용자 및 상담원 인증 정보를 추가하고 관리합니다.
- OAuth, API 키, JWT 등 여러 인증 프로토콜을 지원합니다.
- RPA 도구 사용::
- 대시보드에서 MacOS 또는 Ubuntu 인스턴스를 시작합니다.
- Composio API를 사용하여 원격으로 코드를 실행하세요.
- 시스템 도구 작동::
- 클릭, 입력, 복사 등에 Composio API를 사용하세요.
- 예를 들어 클릭 작업 시뮬레이션을 예로 들 수 있습니다:
composio.click(x=100, y=200)
- 브라우저 도구 사용::
- 스마트 검색 기능을 사용한 웹 콘텐츠 검색.
- 예를 들어 Google 검색을 수행합니다:
results = composio.search("Composio 使用指南")
- 검색 도구 사용::
- 구글, 퍼플렉시티 등 여러 검색 엔진을 지원합니다.
- 예를 들어, 난해성 검색을 사용하세요:
results = composio.perplexity_search("Composio 功能")
- 소프트웨어 엔지니어링 도구 사용::
- Ngrok, 데이터베이스, Redis 등과 같은 도구의 통합 및 사용을 지원합니다.
- 예를 들어 Redis 데이터베이스에 연결합니다:
redis_client = composio.connect_redis(host="localhost", port=6379)
- RAG 도구 사용::
- 모든 유형의 데이터에 대한 즉각적인 데이터 지원을 제공합니다.
- 예를 들어, 데이터 처리를 위해 에이전트 RAG를 사용합니다:
data = composio.rag_process(data_source="example_data")
위의 단계를 통해 사용자는 Composio에서 제공하는 다양한 도구와 기능을 쉽게 통합하고 사용하여 AI 에이전트 및 LLM의 효율성과 안정성을 높일 수 있습니다.
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