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Agents propulsés par MCP : câblage de Gaia aux outils ACI
Ce guide détaille la construction d'un agent IA qui interagit avec GitHub, utilisant Gaia pour l'inférence de modèle linguistique de grande taille (LLM) et ACI.dev pour une exécution sécurisée. L'agent prend en compte les demandes des utilisateurs, telles que l'ajout d'une étoile à un dépôt, et le LLM propose un appel d'outil. ACI.dev exécute ensuite l'appel d'outil en utilisant le compte GitHub lié de l'utilisateur, garantissant ainsi des actions sécurisées et vérifiables. Les prérequis incluent Python 3.10+, des comptes Gaia et ACI.dev, et une application GitHub configurée. Un exemple minimal montre comment extraire un schéma de fonction d'ACI, l'utiliser dans l'invite du LLM, et exécuter l'appel d'outil résultant via le SDK d'ACI.dev. Le système privilégie la sécurité en conservant les identifiants sur le serveur et en limitant l'accès du LLM aux outils définis. Le processus est extensible ; des fonctions ACI supplémentaires peuvent être ajoutées pour étendre les capacités de l'agent. Des sections de dépannage traitent des problèmes courants tels que les erreurs d'autorisation et les ID de propriétaire incorrects. L'architecture met l'accent sur un workflow sécurisé et vérifiable, la couche d'exécution restant cohérente même lorsqu'elle est intégrée à d'autres systèmes. Ce modèle fournit un cadre robuste pour la construction d'agents IA qui effectuent des actions du monde réel en toute sécurité.
