Pour commencer

Configurez votre environnement et installez les dépendances nécessaires pour utiliser GraphFlow. Découvrez les bases du framework et comment initialiser un projet.

Avant d’utiliser @ai.ntellect/core, cette section vous guide à travers l’installation des outils nécessaires et la configuration initiale du projet.

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Outils et prérequis

Node.js et npm

@ai.ntellect/core fonctionne dans un environnement Node.js. Nous recommandons d’installer la version LTS (Long Term Support) pour assurer stabilité et compatibilité.

Vérifiez votre installation avec :

node -v
npm -v

Si Node.js n’est pas installé, téléchargez-le depuis nodejs.org.

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TypeScript et Zod

@ai.ntellect/core utilise TypeScript pour garantir un code structuré et sécurisé, facilitant la gestion des types et l’intégration des workflows.

Le framework repose également sur Zod pour la validation des données, assurant une cohérence stricte des structures de contexte et des interactions entre les nœuds d’exécution.

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Installation du framework

Création d’un projet Node.js

Commencez par créer un nouveau projet Node.js :

mkdir ai-ntellect-demo
cd ai-ntellect-demo
npm init -y

Ajoutez TypeScript et les types Node.js :

npm install --save-dev typescript @types/node
npx tsc --init

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Installation de @ai.ntellect/core

Ajoutez le framework et ses dépendances :

npm install @ai.ntellect/core zod

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Vérification de l’installation

Une fois l’installation terminée, vérifions que tout fonctionne correctement en créant un premier fichier de test.

Dans le dossier de votre projet, créez un fichier index.ts :

touch index.ts

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Ajout du code de vérification

Ajoutez le code suivant dans index.ts pour créer et exécuter un GraphFlow simple :

import { GraphFlow } from "@ai.ntellect/core";
import { z } from "zod";

// Définition du schéma du contexte
const ContextSchema = z.object({
  message: z.string(),
});

type ContextSchema = typeof ContextSchema;

// Création d’un GraphFlow simple
const myGraph = new GraphFlow<ContextSchema>("TestGraph", {
  name: "TestGraph",
  context: { message: "Installation réussie !" },
  schema: ContextSchema,
  nodes: [
    {
      name: "printMessage",
      execute: async (context) => {
        console.log(context.message);
      },
      next: [],
    },
  ],
});

// Exécution du graphe
(async () => {
  await myGraph.execute("printMessage");
})();

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Exécution du test

Exécutez le fichier avec la commande suivante :

npx ts-node index.ts

Sortie console attendue :

Installation réussie !

Si ce message s’affiche, cela signifie que l’installation est réussie et que votre environnement est prêt.

Dans la prochaine section, nous verrons comment créer un premier graphe d’exécution et automatiser des workflows intelligents avec @ai.ntellect/core.