Colossal

Colossal: 即用型 LLM 代理的全球目录

什么是 Colossal？Colossal 是一个综合平台，旨在简化 AI 代理集成到大型语言模型 (LLM) 应用程序中的过程。它是最大的预制、工具型代理的全球目录，使开发人员无需花费时间构建自己的工具，而是可以通过一次提取连接到可以执行 API 调用的代理。

主要特点：

• 全球目录： Colossal 托管了大量即用型 LLM 代理。
• API 集成： 连接到能够执行 API 调用的 AI 代理。
• 工具型代理： 代理旨在与各种工具和服务进行交互。
• 简化集成： 通过单个 API 请求将代理集成到您的应用程序中。

Colossal 如何工作？

Colossal 通过一种简单的 API 驱动方法简化了 AI 代理集成到您的 LLM 应用程序中的过程。以下是它的工作原理：

1. 浏览目录： 浏览 Colossal 目录以查找符合您应用程序需求的代理。代理按其交互的服务进行分类，例如 Zendesk、Twilio、Slack、Square 和 QuickBooks。
2. 通过单个提取进行集成： 确定代理后，使用简单的 curl 请求将其集成到您的应用程序中。这涉及到为提供商（例如 OpenAI）和代理（例如 Zendesk）提供必要的凭据。
3. 与代理交互： 将用户消息发送到代理并接收利用代理工具功能的响应。Colossal 处理 API 调用的编排，并以结构化格式返回结果。

支持的代理：

Colossal 为流行的服务提供各种预构建的代理，包括：

• Zendesk： 通过可以创建和更新工单的代理自动执行支持工单管理。
• Twilio： 以编程方式发送和接收 SMS 和电子邮件消息。
• Slack： 通过创建线程和发送消息与 Slack 频道进行交互。
• Square： 管理 Square 帐户中的订单和目录操作。
• QuickBooks： 无缝处理财务数据和发票操作。

使用示例：

以下是如何使用 curl 请求集成 Zendesk 代理的示例：

curl -X POST \n  https://colossalhq.com/api/v1/agents/zendesk \n  -H 'Content-Type: application/json' \n  -H 'Accept: text/plain' \n  -H 'Authorization: Bearer <COLOSSAL_API_TOKEN>' \n  -d '{
    "provider": "openai",
    "providerCredentials": {
      "apiKey": "<OPENAI_TOKEN>"
    },
    "agentCredentials": {
      "subdomain": "my-zendesk-subdomain",
      "email": "my-zendesk-email", 
      "apiToken": "<ZENDESK_API_TOKEN>"
    },
    "options": {
      "toolCallStreaming": true,
      "maxSteps": 10
    },
    "metadata": {
      "messages": [
        {
          "role": "user",
          "content": "Hey, I need help with my order"
        }
      ],
      "userInfo": {
        "name": "Jonathan Qwilao",
        "email": "jonathan@colossalhq.com"
      }
    }
  }'

此请求将用户消息发送到 Zendesk 代理，然后该代理创建一个工单并使用工单 ID 进行响应。

Colossal 适用于谁？

Colossal 专为以下开发人员设计：

• 正在构建 LLM 驱动的应用程序。
• 需要通过 API 与外部服务集成。
• 希望通过使用预构建的 AI 代理来节省时间和精力。

为什么选择 Colossal？

• 节省时间： 跳过编写自己的工具的过程，并连接到现有代理。
• 简化集成： 通过单个 API 请求集成代理。
• 访问全球目录： 查找适用于各种服务的代理。

Colossal 通过提供集中式即用型 AI 代理目录来简化 LLM 应用程序的开发。通过利用 Colossal，开发人员可以专注于构建核心应用程序逻辑，而不是花费时间在工具创建和 API 集成上。该平台简化了 AI 驱动功能集成到 LLM 应用程序中的过程，从而比以往任何时候都更容易连接到外部服务和自动化复杂任务。