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Tutoriel

Comment construire des agents IA dans Rails avec RubyLLM

Construisez un agent IA Rails avec RubyLLM et Scavio pour la recherche web en direct. Intégrez-le dans les contrôleurs Rails ou les workers en arrière-plan Active Job.

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RubyLLM a fait de 2026 l'année des agents IA Ruby. Les équipes Rails qui construisent des fonctionnalités d'agent dans des applications existantes veulent des intégrations HTTP-first, pas des SDK lourds. Ce tutoriel connecte RubyLLM et Scavio dans une application Rails avec un outil de recherche fonctionnel.

Prérequis

  • Rails 8+
  • Ruby 3.3+
  • Une clé API Scavio
  • Le gem ruby_llm

Parcours

Étape 1: Ajoutez le gem ruby_llm

RubyLLM est livré avec un DSL d'agent supportant les outils.

Bash
bundle add ruby_llm
bundle add faraday

Étape 2: Créez une classe d'outil Scavio

Tout objet Ruby appelable fonctionne comme un outil RubyLLM.

# app/agents/tools/scavio_search.rb
class ScavioSearch
  include RubyLLM::Tool

  description 'Search the web across Google, Reddit, and YouTube.'
  param :query, type: :string

  def execute(query:)
    res = Faraday.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
      { query: query }.to_json,
      { 'x-api-key' => ENV['SCAVIO_API_KEY'], 'Content-Type' => 'application/json' })
    JSON.parse(res.body).dig('organic_results') || []
  end
end

Étape 3: Définissez l'agent

Le DSL d'agent RubyLLM lie les outils à la boucle de chat.

# app/agents/research_agent.rb
class ResearchAgent < RubyLLM::Agent
  model 'claude-sonnet-4-6'
  tools ScavioSearch
  system_prompt 'Research agent. Cite every claim.'
end

Étape 4: Appelez l'agent depuis un contrôleur

Fonctionne dans un contrôleur Rails ou un job en arrière-plan.

# app/controllers/research_controller.rb
class ResearchController < ApplicationController
  def create
    result = ResearchAgent.chat(params[:question])
    render json: { answer: result }
  end
end

Étape 5: Configurez une route de test

Vérifiez de bout en bout dans le navigateur.

# config/routes.rb
post '/research', to: 'research#create'
# curl: curl -XPOST localhost:3000/research -d 'question=what is rubyllm'

Exemple Python

Python
# Ruby tutorial; Python parity call:
import os, requests
API_KEY = os.environ['SCAVIO_API_KEY']
r = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
    headers={'x-api-key': API_KEY},
    json={'query': 'rubyllm 2026'})
print(r.json().get('organic_results', [])[:3])

Exemple JavaScript

JavaScript
// Ruby tutorial; JS parity call:
const API_KEY = process.env.SCAVIO_API_KEY;
const r = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
  method: 'POST',
  headers: { 'x-api-key': API_KEY, 'Content-Type': 'application/json' },
  body: JSON.stringify({ query: 'rubyllm 2026' })
});
console.log(((await r.json()).organic_results || []).slice(0, 3));

Sortie attendue

JSON
Rails endpoint returns agent answers grounded in Scavio search results. Works inside synchronous controllers or Sidekiq jobs.

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Questions fréquentes

La plupart des développeurs terminent ce tutoriel en 15 à 30 minutes. Vous aurez besoin d'une clé API Scavio (l'offre gratuite suffit) et d'un environnement Python ou JavaScript fonctionnel.

Rails 8+. Ruby 3.3+. Une clé API Scavio. Le gem ruby_llm. Une clé API Scavio vous donne 50 crédits gratuits à l'inscription.

Oui. L'offre gratuite comprend 50 crédits à l'inscription, ce qui est largement suffisant pour terminer ce tutoriel et prototyper une solution fonctionnelle.

Scavio dispose d'un package natif LangChain (langchain-scavio), d'un serveur MCP et d'une API REST simple qui fonctionne avec tout client HTTP. Ce tutoriel utilise the raw REST API, mais vous pouvez l'adapter à votre framework de prédilection.

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