Выберите модель для вашего dApp-агента
AlphaWeft нужна модель для планирования шагов и написания кода. Вы можете подключить облачного ИИ-провайдера через стандартный API-эндпоинт, запустить модель на своем ПК или использовать встроенную модель, готовую к работе без вашего эндпоинта. Нажмите «Тест», чтобы проверить любой эндпоинт перед первой задачей.
Три способа подключения модели
Облачный ИИ-провайдер
Облачный ИИ-провайдер — обычный выбор для крупных рефакторингов и проектов, где модели нужно учитывать множество файлов. Вы вводите API endpoint провайдера и свой ключ в AlphaWeft, и ключ остается на вашем ПК. Последствия очевидны: каждый запрос отправляется этому провайдеру, включая текст любых файлов, которые агент читает для задачи. Используйте его для кода, которым вам комфортно делиться, и храните секреты вне рабочей папки. Провайдер может взимать отдельную плату за свою модель, а для самой AlphaWeft учетная запись не нужна.
Модель на вашем ПК
Модель, работающая локально на вашем ПК, подходит для частных проектов, например, для фронтенда контракта, который вы еще не опубликовали. Вы запускаете модель самостоятельно и подключаете к ней AlphaWeft. С локальной моделью ничего не покидает компьютер, поэтому текст файлов, которые читает агент, остается на вашем ПК. Компромисс — железо. Меньшая локальная модель может справиться с мелкими правками и объяснениями, но может испытывать трудности с крупным рефакторингом, поэтому внимательно читайте диффы. Кнопка «Тест» покажет время отклика и контекстное окно.
Встроенная модель
Встроенная модель готова к использованию без вашего собственного endpoint. Выберите ее, чтобы попробовать AlphaWeft сразу после установки, при первой задаче, например, обходе папки, чтении файла ABI или объяснении ошибки сборки. Читайте ее диффы так же, как диффы любой другой модели, потому что любая модель может ошибаться. Позже вы можете подключить облачного ИИ-провайдера или локальную модель для более сложных шагов, подключив их в приложении.
Проверка подключения с помощью Test
После ввода endpoint нажмите кнопку Test. AlphaWeft проверяет endpoint, показывает время отклика и контекстное окно, то есть объем текста, который модель может обработать за один раз. Медленное время отклика говорит о том, что каждая карточка будет появляться с задержкой. Маленькое контекстное окно предупреждает, что длинный файл ABI плюс несколько компонентов могут не поместиться в один запрос. Test не оценивает качество ответов, только подключение. Запустите небольшую задачу, например чтение balance-abi.json, и посмотрите на diff, прежде чем давать модели что-то более сложное.
Соответствие модели задаче
Используйте более мощную модель для рефакторингов, затрагивающих множество файлов, и для сложной логики, например, обработки транзакции, которая зависла или завершилась ошибкой из-за неверной сети. Мелкие правки редко требуют такой модели: переименование переменной, добавление состояния загрузки или исправление импорта можно доверить более маленькой, более дешевой или локальной модели. Инструмент run_on_model позволяет агенту отправить один сложный шаг на более мощную модель, в то время как остальная часть чата остается на выбранной вами модели. Если шаг повторяется неудачно дважды, смените модель для этого шага, вместо того чтобы в третий раз повторять тот же запрос.
Качество вывода варьируется от модели к модели, и ни одна модель не всегда права. В режиме Ask first каждое изменение ожидает подтверждения в виде diff, так что вы видите, какие именно строки модель хочет добавить или удалить. Прочитайте их, примите те, которые соответствуют вашим намерениям, и отклоните остальные. Затем запустите вашу тестовую команду и прочитайте ее вывод, прежде чем переходить к следующему шагу.
