Escolha o modelo que move seu agente dApp

O AlphaWeft precisa de um modelo para planejar etapas e escrever código. Você pode conectar um provedor de IA em nuvem via endpoint API padrão, executar um modelo no seu próprio PC ou usar o modelo integrado, pronto para uso sem precisar de um endpoint. Pressione Testar para verificar qualquer endpoint antes da primeira tarefa.

Três formas de conectar um modelo

Provedor de IA em nuvem

Um provedor de IA em nuvem é a escolha comum para grandes refatorações e projetos em que o modelo precisa ter muitos arquivos em mente. Insira o endpoint da API do provedor e sua chave no AlphaWeft; a chave fica no seu PC. O resultado é claro: cada prompt vai para esse provedor, incluindo o texto de qualquer arquivo lido pelo agente para a tarefa. Use-o para código com o qual você se sente confortável em compartilhar e mantenha segredos fora da pasta de trabalho. O provedor pode cobrar pelo uso do modelo separadamente, e o AlphaWeft não precisa de uma conta.

Um modelo no seu próprio PC

Um modelo rodando localmente no seu PC é ideal para projetos privados, como um front-end para um contrato ainda não publicado. Você executa o modelo e conecta o AlphaWeft a ele. Com um modelo local, nada sai da máquina, então o texto do arquivo lido pelo agente permanece no seu PC. O trade-off é o hardware. Um modelo local menor pode lidar com pequenas edições e explicações, mas pode ter dificuldade com uma grande refatoração, então leia os diffs com cuidado. O botão Testar mostra o tempo de resposta e a janela de contexto.

O modelo integrado

O modelo integrado está pronto para uso sem precisar de um endpoint próprio. Escolha-o para testar o AlphaWeft logo após a instalação, em uma primeira tarefa, como mapear uma pasta, ler um arquivo ABI ou explicar um erro de build. Leia os diffs como faria com qualquer outro modelo, pois todos podem cometer erros. Depois, você pode conectar um provedor de IA em nuvem ou um modelo local para etapas mais complexas, configurando-o no app.

Verifique a conexão com Testar

Após inserir um endpoint, pressione o botão Testar. O AlphaWeft verifica o endpoint, mostra o tempo de resposta e exibe a janela de contexto, que é a quantidade de texto que o modelo pode processar de uma vez. Um tempo de resposta lento indica que cada carta levará um tempo para aparecer. Uma janela de contexto pequena avisa que um arquivo ABI longo, junto com vários componentes, pode não caber em uma única solicitação. Testar não avalia a qualidade das respostas, apenas a conexão. Execute uma tarefa pequena, como ler balance-abi.json, e analise o diff antes de dar ao modelo algo maior.

Associe o modelo à tarefa

Use um modelo maior para refatorações que tocam muitos arquivos e para lógica complexa, como o tratamento de uma transação pendente ou que falha após um erro de rede incorreta. Pequenas edições raramente precisam de um: renomear uma variável, adicionar um estado de carregamento ou corrigir um import pode ser feito por um modelo menor, mais barato ou local. A ferramenta run_on_model permite que o agente envie uma etapa difícil para um modelo maior, enquanto o restante do chat fica no modelo que você escolheu. Se uma etapa falhar duas vezes, altere o modelo para essa etapa em vez de repetir o mesmo prompt uma terceira vez.

A qualidade da saída varia de modelo para modelo, e nenhum modelo está sempre certo. No modo Ask first, cada alteração aguarda como um diff, então você vê exatamente quais linhas o modelo quer adicionar ou remover. Leia-as, aceite as que correspondem à sua intenção e rejeite o restante. Em seguida, execute seu comando de teste e leia a saída antes de prosseguir.