Configurando o Learn AI Agents

Construir um agente requer bem menos configuração do que você imagina. Você precisa de um lugar para enviar requisições, permissão para enviá-las e um modelo do outro lado que possa chamar funções.

São três valores. O resto deste guia é para acertar neles na primeira vez, para que nada no curso falhe por uma razão que não tenha a ver com agentes.

Estas páginas acompanham o curso Learn AI Agents da Scrimba, e funcionam independentemente. Se você está fazendo o curso no navegador, só precisa das três primeiras páginas. As duas últimas são para quando você quer o código na sua máquina e depois online.

O código do curso é JavaScript, e o guia de JavaScript está disponível se você quiser reforçar isso primeiro.

O que você vai configurar

Três variáveis de ambiente carregam tudo que o código do curso precisa para chegar a um modelo:

Variável	O que ela contém
AI_URL	A URL base da API do provedor, para onde as requisições são enviadas
AI_KEY	Sua chave de API, que autoriza essas requisições
AI_MODEL	O ID do modelo específico com o qual você quer conversar

Elas têm que estar alinhadas entre si. Uma chave válida apontando para a URL errada do provedor falha, e um provedor correto com um ID de modelo que esse provedor não oferece também falha. Sempre que você mudar de provedor, mude os três valores juntos.

Vindo do Intro to AI Engineering?

Essas são as mesmas três variáveis que aquele curso usava. Se você já as salvou na Scrimba, talvez consiga pular direto para modelos recomendados e confirmar que seu modelo suporta chamada de funções.

JunoO que você vai configurarAI_URL, AI_KEY e AI_MODEL são uma configuração em três partes. A URL diz com qual empresa você está conversando, a chave prova que você tem permissão, e o modelo diz qual modelo responde.

Eles só funcionam como um conjunto combinado, então mude os três juntos sempre que você trocar de provedor. A chave de um provedor com a URL de outro é o erro a evitar.

JunoO que você vai configurar A falha mais provável que você vai enfrentar não é um erro de digitação em um valor. É um resquício: uma chave do provedor que você usava mês passado, enviada para a URL que você configurou hoje.

Então trate trocar de provedor como uma edição em três partes. Se você receber um erro de autenticação ou modelo não encontrado, releia os três valores antes de reler seu próprio código.

JunoO que você vai configurar Uma incompatibilidade merece essa atenção porque os erros apontam para longe dela. Um provedor que recebe uma chave que nunca emitiu responde como se a chave fosse inválida, e um provedor que é pedido para um modelo fora do seu catálogo responde como se você tivesse digitado o nome errado.

Ambos são o mesmo problema, um conjunto inconsistente, e nenhuma mensagem diz isso.

As páginas em ordem

Configuração do provedor orienta você na criação de uma conta com OpenAI ou OpenRouter, geração de uma chave de API e armazenamento dos três valores.

Modelos recomendados cobre o único requisito duro, chamada de funções, e oferece uma lista testada para você não ter que adivinhar.

Chat Completions e Responses explica as duas APIs do OpenAI que você verá na prática, como suas formas de requisição e resposta diferem, e por que este curso usa Responses.

Executando o código localmente é para quando você quer tirar o projeto da Scrimba e colocar na sua máquina, cobrindo o download, o arquivo .env, instalar dependências e as colisões de porta que pegam as pessoas.

Implantando seu app agente é o passo depois do curso: colocar o app OpenSwap finalizado, ou seu projeto solo Charta, online com um build de produção e um host.

JunoAs páginas em ordem No navegador, as três primeiras páginas são tudo que você precisa: configure um provedor, escolha um modelo, depois veja a requisição que o curso envia.

As duas últimas podem esperar até você querer o projeto na sua computador ou online.

JunoAs páginas em ordem Cada página depende da anterior. As variáveis vêm primeiro, o modelo entra em uma delas, e a página de API mostra a requisição que esses valores alimentam.

Os mesmos três valores te acompanham para fora da Scrimba: para um arquivo .env quando você executa localmente, e para as configurações do host quando você implanta.

JunoAs páginas em ordem As duas últimas páginas repousam em uma escolha de design: o servidor Express segura sua chave e faz toda requisição de modelo.

É por isso que o mesmo código roda na Scrimba, na sua máquina e em um host, com apenas o ambiente mudando.

Uma coisa para decidir antecipadamente

O código do curso usa o cliente OpenAI apontado para qualquer AI_URL que você configure, e chama a API Responses. Então um provedor tem que fazer mais do que aceitar requisições em formato OpenAI. Tem que servir Responses, e o modelo por trás dele tem que chamar funções de forma confiável através dela. As rotas na página de modelos recomendados foram testadas assim.

Chamada de funções é o requisito que não flexiona. Este curso constrói seu agente na chamada de funções nativa do modelo: o modelo retorna uma requisição estruturada para executar uma das suas funções, e seu código a executa. Agentes podem ser construídos de outras formas, mas o código deste curso não pode rodar sem ela, não importa como o resto seja escrito.

Tenha isso em mente se você for explorar além da lista recomendada, porque uma limitação de modelo e um bug no seu código parecem idênticos no console.

JunoUma coisa para decidir antecipadamente Chamada de funções é a única coisa que um modelo tem que conseguir fazer aqui. Tudo o mais é preferência: como é rápido, quanto custa, como é conversador.

O agente neste curso funciona pedindo ao seu código para executar algo, então um modelo que não consegue fazer essa requisição não consegue executá-lo. A lista abreviada na página de modelos já checou isso.

JunoUma coisa para decidir antecipadamente Fora da lista recomendada, cheque duas coisas: a ficha técnica do modelo lista chamada de funções, geralmente como "function calling" ou "tools", e o provedor serve a API Responses, não apenas Chat Completions.

Quando uma lição se comporta mal e seu código combina com a solução, substitua por um modelo conhecido como bom antes de reler seu próprio trabalho. É um teste rápido que descarta a causa que as pessoas checam por último.

JunoUma coisa para decidir antecipadamente Suporte a ferramentas pertence ao endpoint servido, não apenas ao modelo. No OpenRouter um modelo pode ser servido por vários provedores upstream, e uma listagem de catálogo não prova que cada rota trata ferramentas através de Responses.

É por isso que a lista abreviada nomeia rotas, não famílias de modelos. Quando um modelo que deveria suportar ferramentas aparenta não suportar, cheque qual rota você está usando antes de culpar o modelo.

Outros cursos de IA da Scrimba

Todo outro curso e projeto de IA tem seu próprio guia de configuração local. Executar um projeto de curso de IA localmente é o índice para esses, cobrindo o AI Engineer Path, Chef Claude e Intro to Mistral AI.

JunoOutros cursos de IA da Scrimba Aqui por um curso diferente? Escolha-o no índice e siga esse guia.

JunoOutros cursos de IA da Scrimba Cada guia segue seu próprio projeto, então não misture passos entre eles.

JunoOutros cursos de IA da Scrimba Alguns projetos chamam seu provedor com seus próprios nomes de variáveis, então pegue os nomes de cada guia.

Faça Learn AI Agents na ScrimbaLearn AI Agents te leva de uma única chamada de modelo a um agente que chama funções e age nos resultados.→