Ứng Dụng AI trong Kỹ Thuật Tăng Trưởng: Kết Quả Thú Vị
Giới thiệu
Trong các dự án mã nguồn mở, thời gian là tài nguyên quý giá. Các nhà bảo trì phải cân bằng giữa việc sửa lỗi, yêu cầu tính năng, hỗ trợ cộng đồng và tài liệu, đồng thời cố gắng giữ mã nguồn an toàn và tổ chức các bản phát hành. Một nhiệm vụ lặp đi lặp lại nhưng quan trọng là xem xét các pull request và chuẩn bị cập nhật phát hành. Đây là công việc cần thiết, nhưng nó tiêu tốn nhiều giờ mà lẽ ra có thể dành cho việc đổi mới.
Tại CAMEL-AI, các đóng góp mã nguồn mở diễn ra rất nhanh chóng. Mỗi tuần, nhóm của chúng tôi dành thời gian xem xét các pull request, làm nổi bật những thay đổi quan trọng và chuẩn bị ghi chú phát hành. Đây là công việc quan trọng, nhưng cũng rất lặp đi lặp lại — nhiều giờ bị lãng phí trong việc quét PRs, kiểm tra ảnh hưởng và định dạng cập nhật.
Lần này, thay vì làm thủ công, chúng tôi tự hỏi: liệu một hệ thống đa tác nhân có thể đảm nhận quá trình này không?
Đó là khi chúng tôi quyết định thử nghiệm với Eigent và một máy chủ MCP tùy chỉnh cho GitHub. Ý tưởng rất đơn giản: để các tác nhân AI xử lý quy trình hàng tuần, từ việc lấy PRs đến tóm tắt chúng và thậm chí soạn thảo ghi chú phát hành sẵn sàng và các bài đăng ngắn.
Eigent là gì?
Eigent là ứng dụng máy tính để bàn đầu tiên trên thế giới về Lực lượng Đa tác nhân, cho phép bạn xây dựng, quản lý và triển khai một lực lượng AI tùy chỉnh có thể biến các quy trình làm việc phức tạp nhất của bạn thành các tác vụ tự động. Đây là một hệ thống đa tác nhân mô-đun có thể phân tích các tác vụ phức tạp và xử lý chúng thông qua các tác nhân chuyên biệt làm việc phối hợp.
Nền tảng điều phối đa tác nhân của Eigent tăng cường năng suất bằng cách biến các quy trình làm việc của bạn thành các tác vụ tự động. Được xây dựng trên nền tảng mã nguồn mở CAMEL, nó mang lại khả năng thực thi song song, tùy chỉnh và bảo mật cho tự động hóa AI của bạn.
Eigent có thể làm gì cho bạn?
Đối với những độc giả lần đầu, hãy xem Eigent như một trợ lý tác nhân linh hoạt. Bạn có thể tạo ra các "công nhân" (tác nhân AI) với các kỹ năng chuyên môn cụ thể (ví dụ: lập trình, tài liệu, DevOps) và để họ hợp tác trong các tác vụ. Một số ví dụ về quy trình làm việc kỹ thuật mà Eigent có thể đơn giản hóa bao gồm:
- Tự động hóa GitHub với các tác nhân AI: Xem xét các thay đổi mã, tóm tắt pull requests, phân loại vấn đề.
- Tạo ghi chú phát hành: Tự động tổng hợp những điểm nổi bật của những gì mới trong mỗi bản phát hành.
- Phân tích tài liệu và mã: Trích xuất các điểm chính từ tài liệu hoặc mã nguồn, đề xuất cải tiến.
- Quy trình làm việc mã nguồn mở: Theo dõi hoạt động dự án, tạo báo cáo cho các cộng tác viên, v.v.
Mục tiêu bài viết
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách cấu hình một máy chủ GitHub MCP tùy chỉnh bên trong Eigent và thiết lập một quy trình làm việc tác nhân mà:
- Lấy các pull requests mới từ một repo
- Trích xuất và phân tích dữ liệu PR
- Định dạng các điểm nổi bật thành ghi chú phát hành sẵn sàng
- Tạo một bài đăng ngắn (ví dụ: cho Twitter/X)
Hãy cùng khám phá hướng dẫn từng bước!
Bước 1: Mở Eigent và Điều hướng đến Cài đặt MCP & Công cụ
Khi bạn đã chạy Eigent, hãy bắt đầu bằng cách mở bảng Cài đặt. Trong Cài đặt, tìm và nhấp vào phần "MCP & Công cụ". Đây là nơi bạn có thể cấu hình các công cụ và máy chủ bên ngoài cho các tác nhân AI của bạn. Chúng tôi sẽ sử dụng khu vực này để thêm một máy chủ MCP tùy chỉnh mới cho các tác vụ GitHub.
Bước 2: Thêm một Máy chủ MCP Tùy chỉnh qua Cấu hình JSON
Eigent cho phép người dùng nâng cao thêm các máy chủ tác nhân tùy chỉnh bằng cách cung cấp một cấu hình JSON. Trong hộp thoại Thêm Máy chủ MCP mà bạn vừa mở, bạn sẽ thấy một khu vực văn bản để dán JSON. Chúng tôi sẽ thêm một máy chủ MCP tư duy tuần tự - đây là một động cơ suy luận AI đa năng có thể điều phối các tác vụ (hoàn hảo cho việc phân tích các prompt phức tạp). Chúng tôi sẽ liên kết nó với GitHub bằng cách cung cấp bộ công cụ tích hợp GitHub và thông tin xác thực của chúng tôi.
Bước 3: Cấu hình Cài đặt Máy chủ GitHub MCP (Bao gồm PAT của Bạn)
Trước khi hoàn tất thiết lập máy chủ MCP, hãy thêm Mã truy cập cá nhân GitHub (PAT) của bạn vào cấu hình. Mã này sẽ cho phép tác nhân xác thực với GitHub API và lấy dữ liệu kho lưu trữ. Bạn nên tạo một PAT từ tài khoản GitHub của mình (với ít nhất quyền đọc đối với kho; đối với các kho công khai, một mã token cổ điển với các phạm vi công khai mặc định là đủ). Trong JSON, chúng tôi sẽ thêm một biến môi trường cho mã và xác định bộ công cụ GitHub.
Bước 4: Thêm Một Công Nhân Tập Trung Vào GitHub (Tác Nhân) Sử Dụng Máy Chủ MCP Mới
Bây giờ máy chủ MCP đã được cấu hình, chúng tôi cần tạo một Công nhân sử dụng máy chủ này. Trong Eigent, một "Công nhân" về cơ bản là một nhân cách tác nhân AI có thể thực hiện các tác vụ bằng cách sử dụng một bộ công cụ hoặc máy chủ MCP đã chỉ định. Quay lại màn hình chính Lực lượng hoặc Tác nhân (thường là màn hình chính hiển thị các công nhân AI của bạn). Tìm nút "Thêm Công Nhân" hoặc "+" để tạo một tác nhân mới.
Bước 5: Nhắc Nhở Tác Nhân Tóm Tắt Các Pull Requests
Với tác nhân tích hợp GitHub đang hoạt động, đã đến lúc đưa nó vào làm việc. Mở giao diện trò chuyện hoặc lệnh với công nhân mới của bạn (trong Eigent, nhấp vào công nhân có thể mở một bảng trò chuyện nơi bạn có thể đưa ra hướng dẫn). Chúng tôi sẽ cung cấp một prompt yêu cầu tác nhân xem xét các pull requests từ một kho và tóm tắt chúng.
Bước 6: Theo Dõi Eigent Tự Động Phân Tích Nhiệm Vụ và Lấy Dữ Liệu
Khi bạn gửi prompt, động cơ đa tác nhân của Eigent sẽ hoạt động. Yêu cầu khá phức tạp, nhưng Eigent sẽ xử lý nó bằng cách chia công việc thành các tác vụ con có thể quản lý. Đằng sau cánh gà, máy chủ MCP Tư duy Tuần tự sẽ diễn giải hướng dẫn và quyết định một kế hoạch.
Các Thực Tiễn Tốt Nhất
- Kiểm tra mã nguồn: Đảm bảo mã nguồn của bạn được kiểm tra kỹ càng trước khi tích hợp với AI.
- Bảo mật thông tin: Bảo vệ thông tin như PAT để tránh rò rỉ thông tin nhạy cảm.
Những Cạm Bẫy Thường Gặp
- Quá phụ thuộc vào AI: Không nên hoàn toàn phụ thuộc vào AI mà cần có sự giám sát từ con người.
- Thiếu dữ liệu đầu vào: Đảm bảo cung cấp đủ thông tin để AI có thể hoạt động hiệu quả.
Mẹo Tối Ưu Hiệu Suất
- Tối ưu hóa quy trình: Cố gắng giảm thiểu các bước không cần thiết trong quy trình làm việc.
- Theo dõi hiệu suất: Luôn theo dõi và điều chỉnh khi cần thiết.
Giải Quyết Vấn Đề
- Nếu tác nhân không hoạt động như mong đợi, hãy kiểm tra lại các cấu hình và thông tin xác thực.
Kết luận
Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã cấu hình Eigent để tự động hóa một nhiệm vụ bảo trì mã nguồn mở — tóm tắt các pull requests trên GitHub — bằng cách sử dụng một tác nhân AI. Chúng tôi đã giới thiệu một máy chủ MCP GitHub tùy chỉnh vào Eigent, tạo ra một công nhân chuyên dụng và thành công trong việc tạo ra các đoạn ghi chú phát hành từ dữ liệu kho lưu trữ trực tiếp. Điều này cho thấy sức mạnh của tự động hóa tác nhân cho những người đóng góp OSS. Hãy thử nghiệm với Eigent trong các dự án của bạn và trải nghiệm sự gia tăng năng suất khi có một đội ngũ hỗ trợ AI bên cạnh bạn! 🚀
