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MCP 驱动的代理：将 Gaia 连接到 ACI 工具
本指南详细介绍了如何构建一个与 GitHub 交互的人工智能代理，使用 Gaia 进行大型语言模型 (LLM) 推理，并使用 ACI.dev 进行安全执行。该代理接收用户请求，例如“关注仓库”，LLM 会提出一个工具调用。ACI.dev 然后使用用户关联的 GitHub 账户执行该工具调用，确保操作的安全性和可审计性。先决条件包括 Python 3.10+、Gaia 和 ACI.dev 账户，以及配置好的 GitHub 应用。一个最小的示例展示了如何从 ACI 获取函数模式，将其用于 LLM 提示，并通过 ACI.dev 的 SDK 执行生成的工具调用。该系统通过将凭据保留在服务器上并限制 LLM 对已定义工具的访问来优先考虑安全性。该过程是可扩展的；可以添加其他 ACI 函数来扩展代理的功能。故障排除部分解决了常见问题，如权限错误和所有者 ID 不正确。该架构强调安全且可审计的工作流程，即使与其他系统集成，执行层也保持一致。这种模式为构建安全执行现实世界操作的人工智能代理提供了强大的框架。
