Ein neuer Computer, nichts darauf
In der letzten Lektion war der Agent schon bereit. Bei der Arbeit beginnst du oft mit einem Computer, auf dem nichts installiert ist. Heute installierst du den Agenten selbst, sagst ihm, wo sein Modell ist, und nutzt ihn noch einmal für das Kiosk-Programm.
Am Ende dieser Lektion
Notiz
Ich kann einen Coding-Agenten installieren und mit einem Modell verbinden.
Schlüsselwörter
- Paket: ein Programm, das so verpackt ist, dass man es installieren kann.
- npm: das Werkzeug, das JavaScript-Pakete installiert.
- Konfigurationsdatei: eine Datei mit Einstellungen, die ein Programm beim Start liest.
- Endpunkt: die Webadresse, an die ein Programm seine Anfragen schickt.
- Proxy: ein Vermittler, der entscheidet, welche Adressen erreichbar sind.
Bevor du anfängst
Notiz
Drücke oben in der Leiste dieser Lektion auf Lab starten und warte, bis dort steht, dass es läuft. Das Lab ist ein einziger Dienst namens agent, und das Terminal erreicht ihn unter diesem Namen. Jede Schaltfläche Ausführen tippt ihren Befehl in das Terminal deines Labs, einen nach dem anderen in derselben Sitzung. Wenn du zuschauen oder eigene Befehle tippen willst, drücke in der Leiste auf Terminal öffnen (neuer Tab).
1. Nichts ist installiert
npm ls -g listet die Pakete auf, die für alle Projekte auf diesem Computer installiert sind. Die Liste ist leer: Es gibt noch keinen Agenten.
docker exec agent npm ls -gHier angezeigt, nicht ausgeführt. Erstellen Sie ein kostenloses Konto, um „Ausführen“ zu drücken und ihn im Terminal Ihres eigenen Labs einzugeben.
2. Installiere den Agenten
Das @1.19.3 am Ende legt eine bestimmte Version fest, damit alle in der Klasse denselben Agenten bekommen. Die Installation dauert etwa eine Minute. Wenn sie mit dem Wort Killed abbricht, ist dem Lab beim Schreiben der Dateien der Speicher ausgegangen: Führe sie noch einmal aus. Frage dann den Agenten nach seiner Version.
docker exec agent npm install -g --no-fund --no-audit [email protected]Hier angezeigt, nicht ausgeführt. Erstellen Sie ein kostenloses Konto, um „Ausführen“ zu drücken und ihn im Terminal Ihres eigenen Labs einzugeben.
docker exec agent opencode --versionHier angezeigt, nicht ausgeführt. Erstellen Sie ein kostenloses Konto, um „Ausführen“ zu drücken und ihn im Terminal Ihres eigenen Labs einzugeben.
Wie npm aus dem Lab herauskam
Notiz
Dieses Lab hat keinen Weg ins Internet. npm hat das Paket über einen Proxy unter http://ai:3128 bekommen. Er lässt das npm-Verzeichnis durch und sonst nichts. Jede andere Adresse wird abgelehnt.
3. Sag dem Agenten, wo sein Modell ist
Der Agent weiß nicht, welches Modell er nutzen soll, bis eine Konfigurationsdatei es ihm sagt. Lies das Beispiel. baseURL ist der Endpunkt, das Modell der Plattform unter ai:4000. model wählt es mit dem Namen lab/lab aus. permission sorgt dafür, dass der Agent nachfragt, bevor er eine Datei ändert oder einen Befehl ausführt. Lege dann den Ordner an und kopiere die Datei hinein.
docker exec agent cat /home/node/opencode.example.jsonHier angezeigt, nicht ausgeführt. Erstellen Sie ein kostenloses Konto, um „Ausführen“ zu drücken und ihn im Terminal Ihres eigenen Labs einzugeben.
docker exec agent mkdir -p /home/node/.config/opencodeHier angezeigt, nicht ausgeführt. Erstellen Sie ein kostenloses Konto, um „Ausführen“ zu drücken und ihn im Terminal Ihres eigenen Labs einzugeben.
docker exec agent cp /home/node/opencode.example.json /home/node/.config/opencode/opencode.jsonHier angezeigt, nicht ausgeführt. Erstellen Sie ein kostenloses Konto, um „Ausführen“ zu drücken und ihn im Terminal Ihres eigenen Labs einzugeben.
Ein häufiger Fehler
Warnung
Viele denken, ein Agent brauche einen geheimen Schlüssel in seiner Konfiguration, um ein Modell zu erreichen. Hier ist der Schlüssel lab, ein Platzhalter. Das Lab fügt den echten Schlüssel auf dem Weg nach draußen hinzu, sodass er nie in einer Datei steht, die du aus Versehen weitergeben könntest. Füge nie einen echten Schlüssel in eine Konfiguration ein, die du abgibst.
4. Nutze deinen Agenten
Stelle zuerst eine Frage, um zu zeigen, dass die Konfiguration funktioniert. Öffne dann den Bildschirm des Agenten und bitte ihn, den Fehler in total zu beheben, wie in der letzten Lektion: Lies jede Änderung, bevor du sie erlaubst, und drücke zweimal Strg+C, um ihn zu schließen. Führe dann die Tests aus.
docker exec -w /home/node/project agent opencode run "In one sentence, what does shop.js do?"Hier angezeigt, nicht ausgeführt. Erstellen Sie ein kostenloses Konto, um „Ausführen“ zu drücken und ihn im Terminal Ihres eigenen Labs einzugeben.
docker exec -it -w /home/node/project agent opencodeHier angezeigt, nicht ausgeführt. Erstellen Sie ein kostenloses Konto, um „Ausführen“ zu drücken und ihn im Terminal Ihres eigenen Labs einzugeben.
docker exec -w /home/node/project agent node --testHier angezeigt, nicht ausgeführt. Erstellen Sie ein kostenloses Konto, um „Ausführen“ zu drücken und ihn im Terminal Ihres eigenen Labs einzugeben.
Fragen zum Beantworten
- Warum nennt die Installation eine genaue Version,
@1.19.3? - Welche Zeile der Konfiguration sagt, wo das Modell ist?
- Wie hat npm das Verzeichnis erreicht, obwohl das Lab keinen Weg nach draußen hat?
- Warum steht in deiner Konfiguration kein echter Schlüssel?
- Was musst du nach einem Beenden und einem Neustart noch einmal tun, und warum?
Für Lehrkräfte
Tipp
Diese Lektion ist ein kleines Beispiel für eine Lektion, die in einem Lab bearbeitet wird: Die Schritte und die Schaltflächen „Ausführen“ sind die Lektion, und das Lab ist die eigene Kopie jeder lernenden Person. Das Lab ist das der ersten Lektion, aber ohne installierte Software: Die Lernenden installieren opencode aus npm über einen Proxy mit Erlaubnisliste und kopieren eine Konfiguration an ihren Platz. Wichtigste Lernpunkte: 1. Ein Programm wird als Paket installiert, festgelegt auf eine Version. 2. Eine Konfigurationsdatei sagt einem Agenten, wo sein Modell ist. 3. Ein Schlüssel gehört nie in eine Datei, die man abgibt. Achten Sie auf Lernende, die denken, der Agent funktioniere ohne Konfiguration, und bitten Sie sie, ihn vor dem Kopieren auszuführen. Die Lernenden geben ihre Datei opencode.json ab, dazu die Tests vor und nach der Korrektur und ihre Antworten. Kopieren Sie die Lektion in Ihr eigenes Modul und ändern Sie sie, oder bauen Sie mit dem Menü Lab im Lektionseditor eine ganz neue.