Agentes impulsados por MCP: Conectando Gaia a herramientas ACI
Esta guía detalla la creación de un agente de IA que interactúa con GitHub, utilizando Gaia para la inferencia de modelos de lenguaje grandes (LLM) y ACI.dev para la ejecución segura. El agente recibe solicitudes del usuario, como marcar un repositorio, y el LLM propone una llamada a una herramienta. ACI.dev luego ejecuta la llamada a la herramienta utilizando la cuenta de GitHub vinculada del usuario, garantizando acciones seguras y auditables. Los requisitos previos incluyen Python 3.10+, cuentas de Gaia y ACI.dev, y una aplicación de GitHub configurada. Un ejemplo mínimo muestra cómo obtener un esquema de función de ACI, usarlo en el prompt del LLM y ejecutar la llamada a la herramienta resultante a través del SDK de ACI.dev. El sistema prioriza la seguridad al mantener las credenciales en el servidor y limitar el acceso del LLM a las herramientas definidas. El proceso es extensible; se pueden agregar funciones de ACI adicionales para ampliar las capacidades del agente. Las secciones de solución de problemas abordan problemas comunes como errores de permisos e IDs de propietario incorrectos. La arquitectura enfatiza un flujo de trabajo seguro y auditable, con la capa de ejecución manteniéndose consistente incluso cuando se integra con otros sistemas. Este patrón proporciona un marco sólido para construir agentes de IA que realizan acciones del mundo real de forma segura.
