1.Composio 介紹

Composio是一個專為AI代理和大語言模型（LLMs）設計的創新集成平台，提供超過150個外部工具和服務的連接支持，無框架和模型限制，旨在簡化AI代理和LLMs在各種應用程式中的構建、連接與部署。它通過工具庫和身份驗證管理，支持與如GitHub、Salesforce等外部服務的集成，並支援10個以上流行的代理框架及所有功能調用的LLM供應商。Composio還提供代碼解釋器、文件管理器、數據庫等系統工具，以幫助AI代理執行多樣化的任務。其優點包括減少開發時間和資源、提高可靠性以及強大的數據保護和企業級安全標準。此外，Composio具有可擴展性，便於企業在整個組織中擴展AI集成，並為開發者提供了無框架和模型限制的靈活性，使其能夠使用自己偏好的工具和模型。

2.使用者操作步驟與流程

創建 Composio 帳號：進入 Composio 官網，使用 Gmail 進行綁定註冊。
選擇欲綁定的APP：打開命令提示字元（cmd），輸入指令 composio add APP -e entity ID 進行綁定。
取得 Composio API Key：在 Composio 平台的個人帳戶設置中找到並複製 API Key。進入 “https://app.composio.dev/settings” 即可看到 API Key。
取得 Davinci API Key：進入 Davinci 平台，找到 API Key 並複製。
打開web.zip 當中的 index.html文件。
執行 app.py
填入 Plugin Configuration：根據需要在配置區域填寫相關資訊。
勾選下方欲串接的 APP：選擇所需串接的APP進行勾選。
提交後：系統會生成一個 JSON檔，將該檔案上傳至達哥平台，成為 plugin。

3.開發文件

Composio 與達哥平台串接開發文件

1. 環境準備

在進行開發前，請確保已安裝以下必要套件：

Flask: 作為Web框架，用於處理HTTP請求。
Flask-CORS: 允許跨來源資源共享（CORS）。
openai: 用於與OpenAI的API進行互動。
composio_openai: Composio工具集套件。

安裝相關套件的指令：

pip install Flask Flask-CORS openai composio_openai

2. 基本架構

建立一個Flask應用，並透過Flask-CORS來允許跨來源請求。應用程序會接收POST請求，其中包含用戶與API Key的資料，並根據用戶的需求使用Composio和Davinci API進行處理。

from flask import Flask, render_template, request
from flask_cors import CORS

app = Flask(__name__)
CORS(app)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, port=5001)

3. Composio 與 Davinci API 集成

3.1 初始化 OpenAI 客戶端

使用Davinci API Key初始化OpenAI客戶端，這樣您就可以透過達哥的服務來處理用戶輸入的訊息。

from openai import OpenAI

openai_client = OpenAI(
    base_url="<https://prod.dvcbot.net/api/assts/v1>",
    api_key=Davinci_API_KEY
)

3.2 初始化 Composio 工具集

通過Composio API Key和Entity ID來初始化Composio工具集。這使我們能夠連接指定的外部應用程序，如Gmail或GitHub。

from composio_openai import ComposioToolSet

composio_toolset = ComposioToolSet(api_key=Composio_API_KEY, entity_id=Entity_ID)

3.3 綁定應用

將需要綁定的應用（如Gmail、YouTube等）映射到工具集，並使用Composio API獲取相應工具。

from composio_openai import App

App_list_attr = []
for app in App_list:
    app_enum = getattr(App, app.upper(), None)
    if app_enum is None:
        raise ValueError(f'Invalid name')
    App_list_attr.append(app_enum)

tool = composio_toolset.get_tools(apps=App_list_attr)

4. 執行對話和工具調用

將達哥中的用戶訊息作為任務傳入OpenAI助手，並使用先前通過Composio綁定的工具集來進行操作。

assistant_instruction = "You are a super intelligent personal assistant, you can help me find what to do."
assistant = openai_client.beta.assistants.create(
    name="Personal Assistant",
    instructions=assistant_instruction,
    model="aide-gpt-4o",
    tools=tool,
    metadata={"backend_id": "default"}
)

# 創建對話執行線程
thread = openai_client.beta.threads.create()
message = openai_client.beta.threads.messages.create(thread_id=thread.id, role="user", content=my_task)

# 執行助手操作
run = openai_client.beta.threads.runs.create(thread_id=thread.id, assistant_id=assistant.id)

# 處理助手工具調用
response_after_tool_calls = composio_toolset.wait_and_handle_assistant_tool_calls(
    client=openai_client,
    run=run,
    thread=thread,
)

5. 檢查狀態並返回結果

根據助手操作的狀態來決定是否進行後續操作，並最終返回結果。

while run.status in ["queued", "in_progress"]:
    run = openai_client.beta.threads.runs.retrieve(thread_id=thread.id, run_id=run.id)

if run.status == "requires_action":
    print(run)
elif run.status == "failed":
    print(run)
else:
    messages = openai_client.beta.threads.messages.list(thread_id=thread.id).data
    return messages[0].content[0].text.value

6. API 路由設定

@app.route('/', methods=['POST'])
def home():
    data = request.get_json()
    msg = data['conversation'][-1]['content']
    Davinci_API_KEY = data['Davinci_API_KEY']
    Composio_API_KEY = data['Composio_API_KEY']
    Entity_ID = data['Entity_ID']
    App_list = data['App']

    response = run_composio(msg, Davinci_API_KEY, Composio_API_KEY, Entity_ID, App_list)
    response_data = {"response": response}
    
    return response_data

7. 執行應用

最後，啟動Flask應用來監聽POST請求，並根據用戶需求返回結果。

python app.py

4.結論

透過達哥平台與Composio的串接，我們能夠有效地將生成式AI能力與多個外部應用進行整合，提供更加智能化和高效的解決方案。這種集成不僅讓AI代理能夠利用Composio的豐富工具庫與多種外部服務互動，也大大簡化了開發流程，提升了AI應用的擴展性與靈活性。

優勢：

快速集成多個應用：Composio提供超過150個外部工具和服務的連接支持，無論是GitHub、Gmail等常見應用，還是企業內部系統，都能輕鬆進行綁定。
簡化開發流程：透過Composio的託管身份驗證系統與達哥的強大AI能力，開發者可以專注於核心業務邏輯，無需處理複雜的身份驗證及API管理。
高效的工具調用：AI代理能夠根據用戶需求靈活調用所需工具，並在不同平台之間無縫執行任務，極大提升了操作的自動化和智能化程度。
靈活的應用擴展性：達哥與Composio的無框架和模型限制讓開發者可以自由選擇最合適的工具與框架，確保在不同情境下都能提供最佳性能。
提高業務效率：藉由AI代理自動化處理日常任務，企業能夠顯著降低手動操作的時間與成本，同時提升整體工作流程的效率。

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Composio x Davinci Integration