构建酷炫 AI 应用的 9 个必备开发工具🧙‍♂️🪄

2025-05-24

构建酷炫 AI 应用的 9 个必备开发工具🧙‍♂️🪄

我从事人工智能应用开发已有很长时间,构建过多个人工智能驱动的应用程序。在开发过程中,我经常面临一些挑战,例如:

  • 集成AI功能
  • 处理授权
  • 管理AI工作流程

在这篇博客中,我整理了一份可用于克服这些问题的人工智能工具列表。

图片描述


1. AgentAuth - 简化 AI Agent 的 Auth

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身份验证管理是我在构建 AI 应用时遇到的主要问题之一。由于诸多挑战,传统的身份验证方法在 AI 应用中经常失效。AgentAuth 可以帮助我们解决这个问题。

AgentAuth 通过提供以开发者为中心的定制平台,简化了 AI 代理身份验证工作流程的管理。它使开发者能够构建 AI 代理,并代表用户与集成的外部应用程序无缝交互。

AgentAuth 支持超过 250 个 API 集成,包括 Google 日历、Gmail、Discord、Slack 等。它还提供 API Key、OAuth、JWT 等身份验证方法。

其他好处包括:

  • 兼容 15 多个代理框架 - Langchain、CrewAI、Letta 等
  • 通过提供开发人员可以用来集成 AgentAuth 的 Python 和 JS SDK,提供开发人员友好的体验
  • 强大的令牌管理和安全的身份验证流程保证每个阶段的数据保护和合规性。

使用 AgentAuth 非常容易。

安装 AgentAuth。

npm install composio-core openai
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验证外部应用程序

import { Composio } from "composio-core";

const client = new Composio(COMPOSIO_API_KEY);

const entity = await client.getEntity("Jessica");
const connection = await entity.initiateConnection('googlecalendar');

console.log(`Open this URL to authenticate: ${connection.redirectUrl}`);
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初始化 OpenAI 和 Composio

import { OpenAI } from "openai";
import { OpenAIToolSet } from "composio-core";

const openai_client = new OpenAI({
    apiKey: OPENAI_API_KEY
});

const composio_toolset = new OpenAIToolSet({
    apiKey: COMPOSIO_API_KEY,
    entityId: "Jessica",
});
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从 API 获取数据

const tools = await composio_toolset.getTools({
    actions: ["googlecalendar_create_event"]
});

const today = new Date().toDateString();
const instruction = `Create a 1 hour meeting event at 5:30PM tomorrow. Today's date is ${today}`;

const response = await openai_client.chat.completions.create({
    model: "gpt-4-turbo-preview",
    messages: [{ role: "user", content: instruction }],
    tools: tools,
    tool_choice: "auto",
});
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最后,执行操作

const result = await composio_toolset.handleToolCall(response);
console.log(result);
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要了解有关 AgentAuth 的更多信息,请查看官方文档

在 ProductHunt 上展示支持⭐


2. Composio - AI集成和工具平台

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在构建支持 AI 的应用程序时,集成 AI 功能是最棘手且最重要的部分。而这正是 Composio 的用武之地。

Composio 是一个开源 AI 集成平台,可帮助创建 AI 代理并将其集成到您的应用程序中。它集成了多种工具,包括 Slack、Discord、Google、Jira 等。这些集成可用于构建定制的 AI 代理。

借助 Composio,您可以利用 Gemini、GPT-4、GPT-4-o 等热门 LL 模型来自主运行任务。此外,Composio 还支持 15 多个框架,包括 LangChain、CrewAI、Letta 等。

例如:

  • 您可以为您的 Slack 频道和 Discord 服务器构建 AI 机器人,它们可以自主与用户交互并响应他们的查询。
  • 您可以构建编码代理来优化 Github 存储库中的代码
  • AI代理提供报告或文件的简短摘要

Composio 入门

pip install composio-core
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添加 GitHub 集成

composio add github
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Composio 为您管理用户身份验证和授权。

以下是使用 Composio 的 GitHub 集成自动为 GitHub 存储库加注星标的示例:

from openai import OpenAI
from composio_openai import ComposioToolSet, App

openai_client = OpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY)

# Initialise the Composio Tool Set
composio_toolset = ComposioToolSet(api_key=COMPOSIO_API_KEY)

## Step 4
# Get GitHub tools that are pre-configured
actions = composio_toolset.get_actions(actions=[Action.GITHUB_ACTIVITY_STAR_REPO_FOR_AUTHENTICATED_USER])

## Step 5
my_task = "Star a repo ComposioHQ/composio on GitHub"

# Create a chat completion request to decide on the action
response = openai_client.chat.completions.create(
model="gpt-4-turbo",
tools=actions, # Passing actions we fetched earlier.
messages=[
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": my_task}
  ]
)
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使用此 Python 代码创建一个自动为 GitHub 存储库加注星标的 AI 代理。

查看 Composio文档了解更多信息。探索更多使用 Composio 构建的高级示例。

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3. Cloudcode - 无缝软件测试

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CloudCode是一个人工智能驱动的平台,旨在优化软件开发和部署流程。

它提供先进的质量保证工具,自动化代码审查、错误检测和测试生成,以简化工作流程。

该平台名为 Kaizen,专门从事智能部署前代码审查、全面的端到端测试和无缝单元测试生成。

Kaizen 可轻松与流行的开发环境和 CI/CD 管道集成,从而实现早期错误检测并确保高质量、优化的代码交付。

有关更多详细信息,请访问 Cloudcode文档

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4. Aider——人工智能结对编程者

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如果你热衷于结对编程,那么 Aider 是一个理想的工具。Aider 是一款支持 AI 的结对编程工具,允许开发人员在本地环境中编辑代码。

您可以在新项目或现有项目中使用 Aider

Aider 支持多种 LLM 模型,您可以将其与您的结对编程代理连接。Aider 支持的一些热门 LLM 模型包括 GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet 等等。

使用以下代码开始使用 Aider:

pip install aider-chat

# Change the directory into a git repo
cd /to/your/git/repo

# Work with Claude 3.5 Sonnet on your repo
export ANTHROPIC_API_KEY=your-key-goes-here
aider

# Work with GPT-4o on your repo
export OPENAI_API_KEY=your-key-goes-here
aider
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查看 Aider文档以了解更多信息。

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5. Pieces - 您的工作流程副驾驶

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作为开发者,在项目开发过程中管理笔记、代码文件、媒体资源和其他内容可能颇具挑战性。Pieces 正是解决这一问题的完美方案。

Pieces 是一款人工智能驱动的副驾驶,它通过管理媒体文件、执行必要的交互以及主动提供所需的材料来简化您的编码工作流程。

它通过了解您正在进行的项目并提供必要的材料来增强您的整体开发体验,同时在完全离线的环境中确保您的工作安全性和隐私性。

这些片段提供了许多有用的功能来提高生产力,例如智能地组织代码片段、根据您的工作提供有用的建议以及轻松找到所需资源的方法。

Pieces 附带一个桌面应用程序,与所有 Windows、Linux 和 Mac OS 完全兼容。它还具有一个 IDE 扩展,可在所有主流 ID 上运行,包括 VS Code、Sublime Text、Azure Data Studio 等。

只需下载桌面或 IDE 扩展并开始使用它!

查看 Pieces文档以了解更多信息。

加入 Pieces 社区 ⭐


6. Continue - 你的人工智能编程助手

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Continue 是一款人工智能编码助手,旨在理解您的编码环境并与之无缝协作。它的功能与流行的 Cursor IDE 类似,主要区别在于 Continue 是开源的,并遵循 Apache 许可证。

它利用领先的 LLM 模型(例如 OpenAI 的 GPT、Google 的 Gemini 等)来了解您的开发过程并增强您的整体编码体验。

您可以下载并安装 VS Code 和 Jet Brains IDE 上提供的 Continue 扩展。

一些主要特点:

  • 聊天功能可了解您的代码并提供查询解决方案
  • 自动完成代码并提供有用的建议
  • 创建自定义快捷方式以简化编码工作流程

请参阅 Continue文档以了解更多信息。

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7. Portkey——优化你的GenAI应用程序

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Portkey 是一个一体化平台,用于管理 LLM,并简化 GenAI 应用从开发到部署的整个流程。它提供多种工具来管理模型、维护隐私、简化流程,并提供 LLM 网关,帮助开发人员快速开发并自信地部署其 AI 应用。

Portkey 充当 AI 应用程序及其提供商之间的桥梁,使将 AI 功能引入您的应用程序变得非常顺畅。

它支持超过 250 种模型,包括来自 Google Vertex AI 的模型,并包含语义缓存等功能,以降低 API 成本并缩短响应时间。

一些主要特点

  • 通用 API——通过单个 API 与多种 AI 模型集成
  • 负载平衡——在多个模型之间有效地分配工作负载
  • 虚拟密钥 - 通过虚拟 API 密钥轻松管理多个用户的访问

探索有关 Portkey 的更多信息,请访问文档

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8. AutoCodeRover - 自主程序改进

图片描述

Autocoderover 是一个人工智能驱动的系统,可以自动化整个软件开发过程。解决 GitHub 问题是 AutoCodeRover 的主要设计目标。

它主要致力于通过使用 LLM 和复杂的代码搜索技术来改进程序维护。与传统的 bug 修复工具(开发人员必须手动识别 bug 位置)不同,AutoCodeRover 可以通过分析代码并识别根本原因来自动搜索 bug。

与传统的手动方法相比,使用 LLM 显著加快了整个 bug 解决过程。这使得 AutoCodeRover 成为开发人员的理想工具。

查看他们的文档以获取更多信息。

为 AutoCodeRover 存储库加星标⭐


9. Gooey——构建 AI 工作流的低代码平台

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Gooey 是一个低代码 AI 平台,提供可定制的 AI 工作流程,允许用户构建可显著改善服务交付、促进可持续发展和增强决策能力的 AI 系统。

Gooey 已被证明在农业、教育和医疗等多个领域都是一款非常实用的工具。例如,Gooey 可以用来创建多语言聊天机器人,让农民能够以自己的语言获取信息。

Gooey 的一个关键特性是它通过集成基于 GPT 的 AI 模型为 AI 应用提供了坚实的基础。

想了解更多 Gooey 知识?查看他们的文档

为 Gooey 仓库加星标 ⭐

感谢您的阅读!您还知道其他有用的AI工具吗?欢迎在评论区留言。

文章来源:https://dev.to/composiodev/9-must-know-dev-tools-to-build-cool-ai-apps-1ff1
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