我們把 Agent 升級成 FastAPI 服務後,成功讓它走出 CLI,變成任何應用程式都能呼叫的小助手。
但目前它還是「if/else 的小機器人」,只能回答我們事先寫好的幾個指令。
接下來,我們要讓 Agent 更聰明,能理解自然語言,而不只是固定的分支判斷。
這就需要 語言模型(LLM) 的幫助。
在未來的單元裡,我們會實際讓 Agent 接上 LLM。
但在這之前,今天我們先做準備工作——註冊 API Key。
註冊 OpenAI 帳號
點start building -> 設定組織名稱
稍後邀請組員
建立api_key後(保存copy),如果這步出現問題可以先選擇跳過,使用下面的方法建立api-key(方法一)
Windows(PowerShell)
setx OPENAI_API_KEY "你的API_KEY"
Mac / Linux(bash)
export OPENAI_API_KEY="你的API_KEY"
設定完成後,重新開啟終端機或編輯器,以確保環境變數生效
開啟 Python,輸入:
import os
print(os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
如果能印出你的 Key,代表設定成功🎉
到這裡,你已經:
這意味著,我們的 FastAPI Agent 已經準備好升級大腦了!
不過今天只是先幫 Agent 預備好「鑰匙 🔑」,之後才會實際打開語言模型的大門。
而且除了 OpenAI API,我也會在後面介紹我自己更常用的 另一個 API Key(Gemini),讓大家有不同選擇來替 Agent 裝上智慧引擎 🚀