人工智慧正在重塑工作格局，但並不像媒體描述的那樣。我們比以往任何時候都需要更多的問題解決者。新領域、新技術、新市場迅速湧現。
身為軟體開發人員，您必須密切注意所有這些新事物才能在市場上脫穎而出。但要找到要學的東西可能很困難。
因此，我整理了一份令人垂涎的工具清單，可以幫助您保持相關性並提高您找到工作的機會。
所以。我們走吧。
我可以用我的生命打賭（不是真的！但你明白了）人工智慧代理將非常受歡迎。新產品將完全採用代理經營。但是，要使代理真正具有能力，您需要將它們連接到外部應用程式。
如果你正在創建一個AI工程代理，它必須訪問GitHub、Liner、Jira、Slack等，才能真正有用。 Composio 就是這樣做的。我們允許您連接超過 250 個應用程式來自動執行複雜的任務。
我們像 OAuth 一樣管理身份驗證，因此您可以建立重要的功能。
這是一個有很多活動的新興市場。學會這一點會讓你的履歷立即變得更酷。
Composio 入門非常簡單。
pip install composio-core
新增 GitHub 整合。
composio add github
Composio 代表您處理使用者驗證和授權。
以下是如何使用 GitHub 整合來為儲存庫加註星標。
from openai import OpenAI
from composio_openai import ComposioToolSet, App
openai_client = OpenAI(api_key="******OPENAIKEY******")
# 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}
]
)
執行此 Python 腳本以使用代理程式執行給定的指令。
Composio 可與 LangChain、LlamaIndex、CrewAi 等著名框架搭配使用
有關更多信息，請訪問官方文檔，有關更複雜的示例，請參閱存儲庫的示例部分。
為 Composio 儲存庫加註星標 ⭐
如果你以任何身分寫 Python，這是必須的。可能是 Python 混亂的套件管理生態系統的最佳解決方案。它是一個替代 pip、pip-tools、pipx、poetry、pyenv、twine、virtualenv 等的單一工具。
它是用 Rust 編寫的，可以管理 Python 版本、安裝應用程式、擁有類似貨物的工作空間，最重要的是，比 pip 快 100 倍。
入門很簡單。
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
使用點
pip install uv
uv 管理專案依賴項和環境，支援鎖定檔案、工作區等，類似黑麥或詩歌：
$ uv init example Initialized project `example` at `/home/user/example` $ cd example $ uv add ruff Creating virtual environment at: .venv Resolved 2 packages in 170ms Built example @ file:///home/user/example Prepared 2 packages in 627ms Installed 2 packages in 1ms + example==0.1.0 (from file:///home/user/example) + ruff==0.5.7 $ uv run ruff check All checks passed!
請參閱專案文件以開始使用。
依需求下載Python版本：
pip install composio-core
使用目前目錄中的特定Python版本：
composio add github
請參閱 Python 安裝文件以開始使用。
為 UV 儲存庫加註星標 ⭐
天啊！它是我在 Python 中使用過的最好的工具之一，負責保持它與 Numpy、Sklearn 等的相關性。
Pydantic 透過提供運行時資料驗證和基於這些提示的解析，將 Python 的類型提示提升到一個新的水平。無論是處理 API 回應、設定檔還是複雜的嵌套數據，Pydantic 都能確保您的輸入乾淨且結構良好，而不需要大量的樣板程式碼。
如果你想在 Javascript 生態系統中獲得類似的東西，你可以探索 Zod。
使用 pip 或 uv 安裝。
from openai import OpenAI
from composio_openai import ComposioToolSet, App
openai_client = OpenAI(api_key="******OPENAIKEY******")
# 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}
]
)
這是一個簡單的例子。
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
生產者：將訊息傳送到佇列。
pip install uv
消費者：從佇列接收訊息。
$ uv init example Initialized project `example` at `/home/user/example` $ cd example $ uv add ruff Creating virtual environment at: .venv Resolved 2 packages in 170ms Built example @ file:///home/user/example Prepared 2 packages in 627ms Installed 2 packages in 1ms + example==0.1.0 (from file:///home/user/example) + ruff==0.5.7 $ uv run ruff check All checks passed!
查看文件以了解更多資訊。
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如果您關心應用程式的穩定性，Sentry 是必備工具。它是即時追蹤錯誤、效能問題和應用程式運行狀況的終極解決方案。無論您是針對網路、行動裝置還是桌面進行構建，Sentry 都能無縫集成，幫助您更快、更明智地進行調試。
透過其詳細的堆疊追蹤、麵包屑和用戶上下文，您可以獲得找出問題根本原因所需的一切。但它不止於此 - Sentry 還可以透過事務追蹤和自訂指標等功能幫助您監控應用程式效能。
查看文件以了解更多資訊。
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如果您需要監控指標、日誌或跟踪，Grafana 是首選工具。它是一個開源平台，可將您的原始資料轉變為美觀的互動式儀表板，讓您可以輕鬆了解系統中發生的情況。
Grafana 幾乎可以與任何資料來源整合 - Prometheus、Elasticsearch、InfluxDB、AWS CloudWatch 等。
這絕對是您在幾乎所有組織中都可以找到的工具之一。
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如果您曾經希望有一種更好的方法來管理具有複雜工作流程的 AI 代理，LangGraph 就是答案。它是一個用於建立有狀態 AI 代理的框架，可以輕鬆處理多步驟流程、決策和上下文保留。
我們在 LangGraph 中建立了自己的 SWE 代理，在測試 AI 編碼代理功效的基準 SWE-Bench 上得分為 48.60%。
安裝 LangGraph。
pip install composio-core
將 Tavily 和 OpenAI 的 API 金鑰加入環境變數。
composio add github
請閱讀本文以了解範例的流程。另外，請查看 LangGraph 上的文件以取得更多資訊。
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每個技術專業人士在其職業生涯的某個階段都會遇到瀏覽器自動化。許多公司依靠 Selenium 來完成各種任務，包括 Web 自動化、測試和抓取動態內容。
Selenium 讓開發人員可以輕鬆地以編程方式控制 Web 瀏覽器，使他們能夠模擬用戶交互，例如單擊按鈕、填寫表單以及在頁面之間導航
它有程式語言版本。
使用 pip 在 Python 中安裝 Selenium。
from openai import OpenAI
from composio_openai import ComposioToolSet, App
openai_client = OpenAI(api_key="******OPENAIKEY******")
# 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}
]
)
您必須為基於 Chromium 的瀏覽器安裝 Chrome Webdriver，為 Firefox 瀏覽器安裝 Gecko 驅動程式。
這是將 Selenium 與 ChromeDriver 結合使用的範例：
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
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感謝您的閱讀。請提及您在工作場所大量使用的任何其他工具。
以上是必須知道的開源工具可以在 5 年內找到你夢想的工作的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
