Kerangka kerja agen AI adalah tempat tim mendefinisikan perilaku agen: tujuan, alat, memori, pengalihan, loop, dan aturan kapan agen harus berhenti. Namun, lapisan akses model adalah keputusan yang berbeda. Jika setiap kerangka kerja agen terhubung langsung ke satu penyedia, produk akan mewarisi harga, batasan tingkat, gangguan, perubahan model, dan aturan akun dari penyedia tersebut.<\/p>\n\n\n\n
Itulah mengapa kerangka kerja agen AI bekerja lebih baik ketika kerangka kerja memanggil satu API model yang stabil dan lapisan model menangani pilihan, pengalihan, failover, visibilitas penggunaan, dan penagihan. ShareAI cocok untuk lapisan tersebut. Aplikasi agen tetap berada di luar ShareAI, sementara ShareAI memberikan pengembang satu API untuk 150+ model, sinyal pasar, penggunaan bayar per token, dan jalur Builder ketika lalu lintas agen harus dimonetisasi.<\/p>\n\n\n\n
Kerangka kerja agen seharusnya membantu Anda mendefinisikan pekerjaan. Kerangka kerja tidak seharusnya memaksa setiap panggilan model, langkah alat, dan keputusan fallback ke dalam satu jalur penyedia yang di-hardcode.<\/p>\n\n\n\n
Agen produksi biasanya memiliki berbagai jenis panggilan model. Seorang perencana mungkin membutuhkan penalaran yang lebih kuat. Seorang pengklasifikasi mungkin membutuhkan biaya rendah dan latensi rendah. Seorang penyusun ringkasan mungkin membutuhkan jalur yang lebih murah. Jawaban yang terlihat oleh pelanggan mungkin membutuhkan model berkualitas lebih tinggi dan fallback yang lebih aman. Menganggap semua langkah tersebut sebagai satu model default membuat biaya dan keandalan lebih sulit dikendalikan.<\/p>\n\n\n\n
ShareAI memberikan aplikasi lapisan model yang stabil. Pengembang dapat membandingkan model<\/a>, menguji opsi, dan mengarahkan lalu lintas melalui satu API daripada mempertahankan integrasi penyedia terpisah untuk setiap kerangka kerja atau langkah agen.<\/p>\n\n\n\n Sebagian besar integrasi mengikuti pola yang sama:<\/p>\n\n\n\n Pola ini sangat berguna ketika kerangka kerja Anda sudah mendukung klien model obrolan yang kompatibel dengan OpenAI. Dokumentasi LangChain menjelaskan bagaimana integrasi ChatOpenAI-nya dapat menggunakan URL dasar yang dapat dikonfigurasi, yang merupakan pola yang digunakan banyak tim saat mengarahkan melalui proxy, gateway, atau API model yang kompatibel. Dokumentasi LangChain ChatOpenAI<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Sebelum mengubah konfigurasi kerangka kerja, lakukan satu permintaan langsung dari sisi server. Ini memberikan dasar yang bersih untuk kredensial, pemilihan model, dan bentuk respons.<\/p>\n\n\n\n Simpan kunci di server. Jangan mengeksposnya dalam kode browser, repositori publik, plugin sisi klien, atau template agen bersama. Ketika permintaan berhasil, pindahkan endpoint dan kunci yang sama ke konfigurasi kerangka kerja.<\/p>\n\n\n\n Untuk kerangka kerja berbasis kode, pola biasanya adalah URL dasar, kunci API, dan nama model. Dalam LangChain, itu dapat terlihat seperti ini:<\/p>\n\n\n\n Untuk alat yang menggunakan variabel lingkungan, atur variabel API model kerangka kerja ke kunci ShareAI dan URL dasar di lingkungan penerapan, lalu mulai ulang runtime pekerja atau agen.<\/p>\n\n\n\n Untuk alat visual, cari pengaturan penyedia model atau pengaturan penyedia khusus. Dokumentasi Dify, misalnya, memisahkan penyedia sistem dari penyedia khusus dalam pengaturan penyedia modelnya: Dokumentasi penyedia model Dify<\/a>. Label yang tepat berbeda-beda menurut produk, tetapi input praktis biasanya sama: kunci, endpoint, model, dan cakupan penggunaan.<\/p>\n\n\n\n Setelah kerangka kerja dapat memanggil ShareAI, hindari mengirim setiap langkah ke model yang sama secara kebiasaan. Pengaturan yang lebih baik menetapkan rute model berdasarkan jenis pekerjaan.<\/p>\n\n\n\n Di sinilah pendekatan satu-API menjadi berguna. Kerangka kerja tidak memerlukan integrasi terpisah untuk setiap keputusan penyedia. Aplikasi dapat mempertahankan pola panggilan yang stabil sementara tim mengubah rute sesuai perubahan harga, latensi, ketersediaan, atau kualitas.<\/p>\n\n\n\n Jika Anda sudah menjalankan beberapa agen, perlakukan ini sebagai bagian dari model operasi Anda, bukan hanya pengaturan kode. Operasi armada agen AI<\/a> Panduan yang lebih luas menjelaskan bagaimana pengaturan rute, penetapan harga, dan kepemilikan cocok setelah satu agen menjadi banyak.<\/p>\n\n\n\n Beberapa alur kerja agen adalah pusat biaya internal. Yang lainnya adalah fitur produk yang berhadapan dengan pelanggan. Jika seorang Builder memiliki aplikasi, plugin, alur kerja, chatbot, atau produk agen di luar ShareAI, lalu lintas agen tersebut dapat menjadi bagian dari model bisnis berbasis penggunaan.<\/p>\n\n\n\n Builder tetap membangun dan memiliki aplikasi di luar ShareAI. ShareAI menangani penggunaan inferensi AI yang diarahkan, pembayaran pelanggan untuk penggunaan yang diarahkan tersebut, konfigurasi margin atau biaya tambahan, dan pembayaran bulanan Builder berdasarkan pendapatan yang dihasilkan.<\/p>\n\n\n\n Hal itu penting untuk kerangka kerja agen karena agen dapat menciptakan penggunaan yang tidak merata. Satu pelanggan mungkin menjalankan beberapa ringkasan dukungan per bulan. Pelanggan lain mungkin menjalankan ribuan panggilan penelitian, triase, dan alur kerja. Dengan monetisasi Builder ShareAI, Builder dapat mengarahkan lalu lintas AI melalui ShareAI, menetapkan margin, dan membiarkan pelanggan dengan penggunaan tinggi membayar untuk inferensi yang mereka hasilkan.<\/p>\n\n\n\n Ketika Anda siap untuk memetakan sisi komersial, buka Konsol Pembuat<\/a>. Untuk perencanaan implementasi, simpan dokumentasi ShareAI<\/a> di dekat.<\/p>\n\n\n\n Peluncuran terkecil yang berguna adalah satu agen, satu rute, satu cadangan, dan satu label penggunaan. Setelah jalur tersebut dapat diukur, perluas pola ke langkah agen berikutnya.<\/p>\n\n\n\n Kerangka kerja agen AI membantu pengembang mendefinisikan perilaku agen, alat, memori, alur kerja, status, dan loop eksekusi. Mereka berbeda dari lapisan akses model yang memutuskan model mana yang melayani setiap permintaan.<\/p>\n\n\n\n Satu API membuat akses model lebih mudah diubah. Tim dapat mengarahkan langkah agen yang berbeda ke model yang berbeda, membandingkan sinyal pasar, dan mengurangi ketergantungan pada satu integrasi penyedia.<\/p>\n\n\n\n Tidak. ShareAI adalah pasar AI dan API. ShareAI tidak membangun aplikasi agen. ShareAI dapat berada di belakang kerangka kerja agen sebagai lapisan akses model, perutean, penggunaan, penagihan, dan monetisasi.<\/p>\n\n\n\n Ya, ketika integrasi LangChain dikonfigurasi untuk memanggil endpoint penyelesaian chat ShareAI dengan kunci API ShareAI dan nama model yang didukung. Uji permintaan API langsung sebelum menghubungkannya ke rantai penuh.<\/p>\n\n\n\n Seringkali, ya. Jika alat visual mendukung penyedia model kustom atau endpoint yang kompatibel dengan OpenAI, pengaturannya biasanya melibatkan endpoint, kunci API, nama model, dan tempat alat menyimpan kredensial penyedia.<\/p>\n\n\n\n Mulailah dengan tugasnya. Gunakan model yang lebih kuat untuk perencanaan dan respons bernilai tinggi, model berbiaya rendah untuk klasifikasi sederhana atau pemformatan, dan rute cadangan untuk langkah-langkah yang tidak boleh gagal secara diam-diam.<\/p>\n\n\n\n Failover memberikan jalur model lain kepada agen ketika rute yang diinginkan tidak tersedia, lambat, terlalu mahal, atau tidak cocok untuk permintaan. Ini paling berguna ketika diuji sebelum lalu lintas produksi meningkat.<\/p>\n\n\n\n Ya, ketika Pembuat memiliki aplikasi, alur kerja, plugin, chatbot, atau produk agen di luar ShareAI dan mengarahkan lalu lintas inferensi AI-nya melalui ShareAI. Pembuat dapat menetapkan margin atau biaya tambahan untuk lalu lintas tersebut.<\/p>\n\n\n\n Dalam model Pembuat, pelanggan, ruang kerja, pengguna, atau akun yang menghasilkan penggunaan AI yang diarahkan membayar ShareAI untuk penggunaan tersebut. ShareAI membayar Pembuat setiap bulan berdasarkan penghasilan yang dihasilkan dari margin atau biaya tambahan yang dikonfigurasi.<\/p>\n\n\n\n Tidak. Pembuat menghasilkan uang dari lalu lintas aplikasi yang mereka arahkan melalui ShareAI. Penyedia menghasilkan uang melalui program penyedia yang disetujui dengan menyumbangkan kapasitas komputasi yang memenuhi syarat ke jaringan ShareAI.<\/p>\n\n\n\n Lacak nama agen, pengguna atau ruang kerja, rute model, latensi, penggunaan token, tingkat kesalahan, kejadian fallback, dan fitur atau tindakan pelanggan yang memicu panggilan. Data tersebut membuat keputusan harga dan rute menjadi jauh lebih mudah di kemudian hari.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Hubungkan kerangka kerja agen AI ke satu API ShareAI untuk pengaturan model, failover, visibilitas penggunaan, dan monetisasi Builder.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"cta-title":"Integrate one API","cta-description":"Access 150+ models with smart routing and failover.","cta-button-text":"View Docs","cta-button-link":"https:\/\/shareai.now\/documentation\/?utm_source=blog&utm_medium=content&utm_campaign=ai-agent-frameworks-one-api-multiple-models","rank_math_title":"AI Agent Frameworks: Connect One API to Multiple Models","rank_math_description":"AI agent frameworks work better with one API for model routing, failover, usage visibility, and Builder monetization.","rank_math_focus_keyword":"AI agent frameworks, multi-provider AI API, AI API routing","footnotes":""},"categories":[4,9],"tags":[99,88,176,105],"class_list":["post-3071","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-developers","category-product","tag-ai-agents","tag-ai-api","tag-ai-routing","tag-builder-monetization"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/shareai.now\/id\/api\/wp\/v2\/posts\/3071","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/shareai.now\/id\/api\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/shareai.now\/id\/api\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/shareai.now\/id\/api\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/shareai.now\/id\/api\/wp\/v2\/comments?post=3071"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/shareai.now\/id\/api\/wp\/v2\/posts\/3071\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3074,"href":"https:\/\/shareai.now\/id\/api\/wp\/v2\/posts\/3071\/revisions\/3074"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/shareai.now\/id\/api\/wp\/v2\/media?parent=3071"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/shareai.now\/id\/api\/wp\/v2\/categories?post=3071"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/shareai.now\/id\/api\/wp\/v2\/tags?post=3071"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Pola Koneksi Dasar<\/h2>\n\n\n\n
Langkah 1: Buktikan Permintaan ShareAI<\/h2>\n\n\n\n
curl -X POST \"https:\/\/api.shareai.now\/v1\/chat\/completions\" \\\"<\/code><\/pre>\n\n\n\nLangkah 2: Arahkan Kerangka Kerja ke ShareAI<\/h2>\n\n\n\n
import os<\/code><\/pre>\n\n\n\nSHAREAI_API_KEY=\"kunci-server-side-anda\"<\/code><\/pre>\n\n\n\nLangkah 3: Pisahkan Rute Agen Berdasarkan Tugas<\/h2>\n\n\n\n
Di Mana Monetisasi Builder Cocok<\/h2>\n\n\n\n
Daftar Periksa Produksi Untuk Kerangka Kerja Agen AI<\/h2>\n\n\n\n
FAQ<\/h2>\n\n\n\n
Apa itu kerangka kerja agen AI?<\/h3>\n\n\n\n
Mengapa menghubungkan kerangka kerja agen AI ke satu API?<\/h3>\n\n\n\n
Apakah ShareAI merupakan kerangka kerja agen AI?<\/h3>\n\n\n\n
Bisakah saya menggunakan ShareAI dengan LangChain?<\/h3>\n\n\n\n
Bisakah pembuat agen visual menggunakan pola ini?<\/h3>\n\n\n\n
Bagaimana saya harus memilih model untuk langkah agen yang berbeda?<\/h3>\n\n\n\n
Bagaimana failover membantu agen AI?<\/h3>\n\n\n\n
Bisakah Pembuat menghasilkan uang dari penggunaan kerangka kerja agen?<\/h3>\n\n\n\n
Siapa yang membayar untuk penggunaan agen yang diarahkan?<\/h3>\n\n\n\n
Apakah Penyedia dan Pembuat mendapatkan penghasilan dengan cara yang sama?<\/h3>\n\n\n\n
Apa yang harus saya lacak sebelum peluncuran?<\/h3>\n\n\n\n