Cookbook

Resipi salin-tampal untuk integrasi paling biasa. Setiap satu ialah contoh lengkap boleh-jalankan — tiada pemasangan alat atau model sendiri; platform ini auto-lalaukan, auto-panggil alat, dan strimkan hasil.

1. Agent satu-baris (mula di sini)

Integrasi paling mudah yang mungkin — hantar satu tugasan, baca jawapan yang distrim. Platform memilih model, memanggil apa-apa alat yang diperlukan tugasan (gelintar web, pangkalan pengetahuan anda, kod…), dan memulangkan hasil. Semua yang lain dalam docs ini ialah penambahbaikan pilihan kepadanya.

bash

curl -N https://nexevo.ai/v1/workspaces/$NEXEVO_WORKSPACE/agent/runs \
  -H "Authorization: Bearer $NEXEVO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"task": "Summarize today's top AI news in 3 bullets."}'
# -> {"run_id":"…","trace_id":"…"}  (then tail /agent/runs/{run_id}/attach for the result)

python

import json, os, requests

WS = os.environ["NEXEVO_WORKSPACE"]
KEY = os.environ["NEXEVO_API_KEY"]

# 1. start the run
r = requests.post(
    f"https://nexevo.ai/v1/workspaces/{WS}/agent/runs",
    headers={"Authorization": f"Bearer {KEY}"},
    json={"task": "Summarize today's top AI news in 3 bullets."},
)
run_id = r.json()["run_id"]

# 2. read the streamed result
stream = requests.get(
    f"https://nexevo.ai/v1/workspaces/{WS}/agent/runs/{run_id}/attach",
    headers={"Authorization": f"Bearer {KEY}"},
    stream=True,
)
for line in stream.iter_lines():
    if not line or not line.startswith(b"data: "):
        continue
    payload = line[6:]
    if payload == b"[DONE]":
        break
    event = json.loads(payload)
    if event.get("type") == "run_end":
        print(event["final_text"])

2. Gunakan SDK OpenAI (tanpa tulis-semula)

Sudah menggunakan SDK OpenAI atau Anthropic? Halakan ke Nexevo dengan menukar dua baris — URL asas dan kunci API. Kod sedia ada anda terus berfungsi, dengan penghalaan pintar dan pengebilan secara percuma.

python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://nexevo.ai/v1",
    api_key=os.environ["NEXEVO_API_KEY"],  # your Nexevo workspace key
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="nexevo-auto",  # let Nexevo's router pick the model
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain SEPA Instant in two sentences."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Gunakan nexevo-auto sebagai model untuk membenarkan penghala memilih, atau hantar id model eksplisit. Lihat panduan keserasian untuk SDK Anthropic + penstriman.

3. Tanya pangkalan pengetahuan anda sendiri

Muat naik dokumen ke project sekali, kemudian tanya soalan ke atasnya. Agent auto-gunakan rag_search ke atas pengetahuan anda — tiada pangkalan data vektor atau talian pengambilan berasingan untuk dibina.

bash

# run an agent against a project's knowledge base
curl https://nexevo.ai/v1/workspaces/$NEXEVO_WORKSPACE/agent/runs \
  -H "Authorization: Bearer $NEXEVO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "task": "What is our refund policy for annual plans?",
    "project_id": "'"$PROJECT_ID"'"
  }'

4. Jalankan dengan peranan pakar

Berikan agent identiti domain — pengulas undang-undang, penganalisis data, penjaga jenama — dengan menghantar persona_slug. Peranan membentuk cara ia menaakul; alat kekal tersedia sepenuhnya.

bash

curl https://nexevo.ai/v1/workspaces/$NEXEVO_WORKSPACE/agent/runs \
  -H "Authorization: Bearer $NEXEVO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "task": "Audit our privacy policy for GDPR compliance gaps.",
    "persona_slug": "legal-privacy-counsel"
  }'

Senaraikan peranan tersedia dengan GET /v1/workspaces/{workspace_id}/skill-library (tapis kind: "agency"). Lihat Peranan pakar.

5. Ringkasan kajian berjadual

Jalankan tugasan pada jadual cron UTC berulang — ringkasan berita harian, laporan pesaing mingguan. Setiap percikan ialah agent run biasa; pasangkan dengan webhook untuk dimaklumkan apabila ia selesai.

bash

# every weekday at 9:00 UTC
curl https://nexevo.ai/v1/workspaces/$NEXEVO_WORKSPACE/schedules \
  -H "Authorization: Bearer $NEXEVO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "Daily competitor digest",
    "cron_expr": "0 9 * * 1-5",
    "task_text": "Find yesterday's top 3 moves from our competitors and summarize each.",
    "budget_usd": 0.3
  }'

6. Sembang berbilang-giliran dengan ingatan

Untuk perbualan ulang-alik, gunakan endpoint sembang dengan thread perbualan. Konteks dibawa merentasi giliran secara automatik.

bash

# create a conversation, then chat into it
curl https://nexevo.ai/v1/workspaces/$NEXEVO_WORKSPACE/conversations \
  -H "Authorization: Bearer $NEXEVO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"title": "Q3 planning"}'
# -> {"id": "conv_…", ...}

curl -N https://nexevo.ai/v1/workspaces/$NEXEVO_WORKSPACE/conversations/conv_…/messages \
  -H "Authorization: Bearer $NEXEVO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"role": "user", "content": "What were our Q2 highlights?"}'

Mahu agent mengingati fakta merentas semua perbualan? Simpan ke memory sekali, dan agent auto-kenang konteks berkaitan pada setiap run.