幾分鐘搞定AI助理！Rowboat助你快速打造，別錯過！

Rowboat：幾分鐘內用 AI 為你打造多代理工作流程！台灣初學者也能輕鬆上手

AI 的世界日新月異，想要打造一個能處理複雜任務的 AI 助理，過去可能需要耗費大量時間和精力。但現在，有了 Rowboat，即使是 AI 初學者，也能在幾分鐘內創建出功能強大的多代理工作流程！這篇文章將帶你深入了解 Rowboat，讓你輕鬆入門，並將它應用到你的專案中。

什麼是 Rowboat？

Rowboat 是一個基於 OpenAI Agents SDK 的工具，它可以讓你快速建立多代理系統。簡單來說，它就像一個 AI 工作流程的樂高積木，讓你透過簡單的配置，就能拼湊出一個擁有不同功能的 AI 代理團隊。這些代理可以協同工作，完成各種複雜的任務，例如：

• 處理客戶服務：一個代理負責接收客戶訊息，另一個代理負責查詢資料庫，還有一個代理負責回覆客戶。
• 管理供應鏈：一個代理負責監控庫存，另一個代理負責預測需求，還有一個代理負責下訂單。
• 自動化行銷活動：一個代理負責分析受眾，另一個代理負責撰寫文案，還有一個代理負責投放廣告。

Rowboat 的核心概念

在深入使用 Rowboat 之前，讓我們先了解幾個核心概念：

• 代理 (Agent): 這是 Rowboat 的基本組成單元。每個代理都擁有特定的技能和職責，例如：查詢天氣、翻譯文字、分析數據等等。你可以想像它們是團隊中的不同成員，各自負責不同的工作。
• 工作流程 (Workflow): 工作流程定義了代理之間的互動方式和任務流程。它就像一個專案計畫，告訴每個代理在什麼時候做什麼事情。
• 工具 (Tools): 工具是代理執行任務所需的資源，例如：API 接口、資料庫連接、函式庫等等。你可以把它們想像成代理使用的武器或工具，幫助它們完成工作。
• MCP (Multi-agent Collaboration Protocol): MCP 是一種多代理協作協議，允許 Rowboat 連接不同的伺服器，並將這些伺服器上的工具導入 Rowboat 中使用。

Rowboat 的優勢

• 快速上手： Rowboat 提供了簡單易用的介面和豐富的範例，即使是 AI 初學者也能快速上手。
• 高度靈活： 你可以根據自己的需求，自由配置代理、工作流程和工具，打造出最適合你的 AI 系統。
• 強大擴展性： Rowboat 支援 HTTP API 和 Python SDK，方便你將其整合到現有的應用程式中。
• 節省時間： Rowboat 可以自動化許多重複性的任務，讓你把更多時間投入到更有價值的工作中。

如何開始使用 Rowboat？

以下是使用 Rowboat 的快速入門指南：

1. 準備工作：
   • OpenAI API 金鑰: 你需要申請 OpenAI 的 API 金鑰才能使用 Rowboat。如果你還沒有，請前往 OpenAI 官方網站申請。
   • Docker: Rowboat 使用 Docker 進行部署，所以你需要先安裝 Docker。
2. 安裝 Rowboat：

   a. 複製 Rowboat 的 GitHub 倉庫：

   git clone git@github.com:rowboatlabs/rowboat.git
   cd rowboat
   

   b. 啟動 Rowboat Docker：

   docker-compose up --build
   

3. 設定 OpenAI API 金鑰：

   在終端機中執行以下指令，設定你的 OpenAI API 金鑰：

   export OPENAI_API_KEY=你的 OpenAI API 金鑰
   

4. 開啟 Rowboat 應用程式：

   在瀏覽器中輸入 `http://localhost:3000`，即可開啟 Rowboat 應用程式。

使用 Rowboat 建立你的第一個 AI 助理

現在，讓我們一起使用 Rowboat 建立一個簡單的 AI 助理，它可以回答天氣相關的問題。

1. 創建專案：

   在 Rowboat 應用程式中，點擊 “Create Project” 按鈕，輸入專案名稱，例如 “Weather Assistant”，然後點擊 “Create” 按鈕。

2. 建立代理：

   • 點擊 “Add Agent” 按鈕。
   • 在 “Name” 欄位中輸入 “Weather Agent”。
   • 在 “Description” 欄位中輸入 “This agent can answer weather related questions.”。
   • 在 “Instructions” 欄位中輸入 “You are a helpful weather assistant. Use the weather API to answer questions about the weather. Use metric units.”
   • 點擊 “Add Tool” 按鈕，選擇 “Weather API”。
   • 點擊 “Save” 按鈕。
3. 測試你的 AI 助理：
   • 在 Rowboat 應用程式的聊天介面中，輸入你的問題，例如 “What’s the weather in Taipei?”。
   • Rowboat 會自動將你的問題傳送給 Weather Agent，Weather Agent 會使用 Weather API 查詢天氣資訊，然後將結果回覆給你。

整合 Rowboat 到你的應用程式

Rowboat 提供了 HTTP API 和 Python SDK，方便你將其整合到現有的應用程式中。

• HTTP API:

  你可以使用 HTTP API 直接與 Rowboat 進行互動。例如，你可以使用 curl 指令發送聊天請求：

  curl --location 'http://localhost:3000/api/v1/<PROJECT_ID>/chat' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --header 'Authorization: Bearer <API_KEY>' \
  --data '{
      "messages": [
          {
              "role": "user",
              "content": "tell me the weather in london in metric units"
          }
      ],
      "state": null
  }'
  

  請將 <PROJECT_ID> 替換為你的專案 ID，<API_KEY> 替換為你的 API 金鑰。你可以在 Rowboat 應用程式的設定頁面中找到這些資訊。

• Python SDK:

  你可以使用 Python SDK 更方便地與 Rowboat 進行互動。首先，你需要安裝 rowboat 套件：

  pip install rowboat
  

  然後，你可以使用以下程式碼與 Rowboat 進行互動：

  from rowboat import Client, StatefulChat
  from rowboat.schema import UserMessage, SystemMessage
  
  # 初始化客戶端
  client = Client(
      host="http://localhost:3000",
      project_id="<PROJECT_ID>",
      api_key="<API_KEY>"
  )
  
  # 創建一個有狀態的聊天會話（推薦）
  chat = StatefulChat(client)
  response = chat.run("What's the weather in London?")
  print(response)
  
  # 或者使用底層客戶端 API
  messages = [
      SystemMessage(role='system', content="You are a helpful assistant"),
      UserMessage(role='user', content="Hello, how are you?")
  ]
  
  # 取得回應
  response = client.chat(messages=messages)
  print(response.messages[-1].content)
  

  請將 <PROJECT_ID> 替換為你的專案 ID，<API_KEY> 替換為你的 API 金鑰。

個人實作心得與錯誤排除指南

• 實作心得: 在建立複雜的 AI 系統時，建議你先從簡單的範例開始，逐步增加複雜度。這樣可以幫助你更好地理解 Rowboat 的工作原理，並更容易排除錯誤。
• 錯誤排除指南:
  • API 金鑰錯誤： 如果你的 OpenAI API 金鑰錯誤，Rowboat 將無法正常工作。請確認你的 API 金鑰是否正確。
  • Docker 問題： 如果 Rowboat 無法啟動，可能是 Docker 有問題。請檢查 Docker 是否已正確安裝和配置。
  • 網路問題： 如果 Rowboat 無法連線到 OpenAI API 或其他服務，可能是網路有問題。請檢查你的網路連線是否正常。
  • Log 分析： Rowboat 的 log 檔案可以幫助你診斷問題。請仔細分析 log 檔案，找出錯誤的原因。

Rowboat 的更多應用

Rowboat 的應用場景非常廣泛，以下是一些常見的應用：

• 智能客服: 使用 Rowboat 建立一個智能客服系統，可以自動回答客戶的問題，處理訂單，提供技術支援等等。
• 自動化報告: 使用 Rowboat 建立一個自動化報告系統，可以定期收集數據，生成報告，並將報告發送給相關人員。
• 內容生成: 使用 Rowboat 建立一個內容生成系統，可以自動撰寫文章、生成圖片、製作影片等等。
• 數據分析: 使用 Rowboat 建立一個數據分析系統，可以自動分析數據，發現趨勢，預測未來等等。

總結

Rowboat 是一個強大而易用的 AI 工具，它可以讓你快速建立多代理工作流程，並將其應用到各種場景中。無論你是 AI 初學者還是專家，Rowboat 都能幫助你提升工作效率，創造更多價值。現在就開始使用 Rowboat，探索 AI 的無限可能吧！

其他資源

• 官方網站: https://www.rowboatlabs.com/ (這個網址需要驗證)
• 文件: https://docs.rowboatlabs.com/ (這個網址需要驗證)
• Discord 社群: https://discord.gg/SsmmaxEw
• YouTube 頻道: https://www.youtube.com/@RowBoatLabs (這個網址需要驗證)

希望這篇文章對你有幫助！祝你使用 Rowboat 開發順利！

參考閱讀

https://github.com/rowboatlabs/rowboat