Modelo de implementación de agentes LLM simple, escalable y rápido
Muchos tutoriales muestran cómo implementar un agente LLM. Sin embargo, los recursos necesarios para implementar estos agentes detrás de una API o una interfaz fácil de usar son limitados. Este artículo llena este vacío con una guía paso a paso para implementar e implementar un agente LLM mínimo pero funcional. Esto proporciona un punto de partida para la prueba de concepto para su agente de LLM, ya sea para uso personal o para compartir con otros.
Nuestra implementación tiene varias partes:
- Implementación del agente: Utilizando LangGraph como marco de agente y Fireworks AI como servicio LLM.
- Interfaz de usuario: Exponga el agente a través de una interfaz de usuario creada con FastAPI y NiceGUI.
- Contenedorización: Empaquete la aplicación en una imagen de Docker.
- Despliegue: Implementación de la imagen de Docker en Google Cloud Run.
Código completo y aplicación de demostración vinculados al final del artículo.
El agente requiere dos componentes principales:
