Wähle das Modell, das deinen dApp-Agenten antreibt
AlphaWeft benötigt ein Modell, um Schritte zu planen und Code zu schreiben. Du kannst einen Cloud-KI-Anbieter über einen Standard-API-Endpoint verbinden, ein Modell auf deinem eigenen PC ausführen oder das integrierte Modell nutzen, das ohne eigenen Endpoint sofort einsatzbereit ist. Drücke Test, um jeden Endpoint vor der ersten Aufgabe zu prüfen.
Drei Möglichkeiten zur Verbindung eines Modells
Cloud-KI-Anbieter
Ein Cloud-KI-Anbieter ist die übliche Wahl für große Refactorings und für Projekte, bei denen das Modell viele Dateien im Blick behalten muss. Du gibst den API-Endpoint des Anbieters und deinen Schlüssel in AlphaWeft ein, und der Schlüssel bleibt auf deinem PC. Die Folge ist klar: Jede Eingabe geht an diesen Anbieter, einschließlich des Textes jeder Datei, die der Agent für die Aufgabe liest. Nutze es für Code, den du teilen kannst, und halte Geheimnisse aus dem Arbeitsordner. Der Anbieter kann für sein Modell separat abrechnen, und AlphaWeft selbst benötigt kein Konto.
Ein Modell auf deinem eigenen PC
Ein lokal auf deinem PC laufendes Modell eignet sich für private Projekte, wie z. B. ein Frontend für einen Vertrag, den du noch nicht veröffentlicht hast. Du führst das Modell selbst aus und verbindest AlphaWeft damit. Bei einem lokalen Modell verlässt nichts die Maschine, daher bleibt der Dateitext, den der Agent liest, auf deinem PC. Der Kompromiss ist die Hardware. Ein kleineres lokales Modell kann kleine Änderungen und Erklärungen bewältigen, aber bei einem großen Refactoring möglicherweise Schwierigkeiten haben, also lies die Diffs sorgfältig. Die Schaltfläche Test zeigt dir die Antwortzeit und das Kontextfenster.
Das integrierte Modell
Das integrierte Modell ist ohne eigenen Endpoint sofort einsatzbereit. Wähle es, um AlphaWeft direkt nach der Installation auszuprobieren, bei einer ersten Aufgabe wie dem Durchsuchen eines Ordners, dem Lesen einer ABI-Datei oder dem Erklären eines Build-Fehlers. Lies die Diffs, so wie du die jedes anderen Modells lesen würdest, da jedes Modell Fehler machen kann. Später kannst du einen Cloud-KI-Anbieter oder ein lokales Modell für schwierigere Schritte verbinden, indem du es in der App verbindest.
Prüfe die Verbindung mit Test
Nachdem du einen Endpoint eingegeben hast, drücke die Schaltfläche Test. AlphaWeft prüft den Endpoint, zeigt die Antwortzeit und das Kontextfenster, also wie viel Text das Modell auf einmal aufnehmen kann. Eine langsame Antwortzeit zeigt dir, dass jede Karte eine Weile brauchen wird. Ein kleines Kontextfenster warnt dich, dass eine lange ABI-Datei plus mehrere Komponenten möglicherweise nicht in eine Anfrage passen. Test beurteilt nicht die Qualität der Antworten, nur die Verbindung. Führe eine kleine Aufgabe aus, wie das Lesen von balance-abi.json, und sieh dir die Diff an, bevor du dem Modell etwas Größeres gibst.
Passe das Modell an die Aufgabe an
Verwende ein größeres Modell für Refactorings, die viele Dateien berühren, und für komplexe Logik, wie die Behandlung einer Transaktion, die hängt oder nach einem Fehler wegen des falschen Netzwerks fehlschlägt. Kleine Änderungen benötigen selten eines: das Umbenennen einer Variable, das Hinzufügen eines Ladezustands oder das Beheben eines Imports kann an ein kleineres, günstigeres oder lokales Modell gehen. Das Tool run_on_model ermöglicht es dem Agenten, einen schwierigen Schritt an ein größeres Modell zu senden, während der Rest des Chats auf dem von dir gewählten Modell bleibt. Wenn ein Schritt zweimal fehlschlägt, ändere das Modell für diesen Schritt, anstatt dieselbe Eingabe ein drittes Mal zu wiederholen.
Die Qualität der Ausgabe variiert von Modell zu Modell, und kein Modell ist immer richtig. Im Modus Ask first wartet jede Änderung als Diff, sodass du genau siehst, welche Zeilen das Modell hinzufügen oder entfernen möchte. Lies sie, akzeptiere die, die deiner Absicht entsprechen, und lehne den Rest ab. Führe dann deinen Testbefehl aus und lies die Ausgabe, bevor du fortfährst.
