首页
/ Agently 开源项目安装与使用指南

Agently 开源项目安装与使用指南

2026-01-16 10:29:15作者:虞亚竹Luna

目录结构概览

在克隆或下载 Agently 的源代码库之后,你会看到以下主要目录与文件:

  • src/: 包含了所有的源代码,这里是开发的核心区域。

    • agents.py: 定义了代理(Agents)类以及创建代理的方法。
    • settings.py: 存储所有配置选项,默认模型选择等。
    • utils.py: 提供一系列实用工具函数。
  • tests/: 所有单元测试将在这里进行。

    • test_agents.py: 测试代理功能是否正常运行。
    • test_utils.py: 对 utils 文件中的工具方法进行验证。
  • docs/: 文档资料存放位置,详细说明 Agently 各部分工作原理。

    • installation.md: 安装指导,包括环境搭建和基本设置。
    • usage.md: 使用指南,如何操作代理和配置参数。
  • README.md: 主要介绍 Agently 是什么,它的目标是什么,以及简单的快速入门示例。

  • .gitignore: 设置哪些文件不需要被 git 版本控制系统跟踪,如日志文件、编译产物或敏感配置。

  • LICENSE: 指定项目的许可协议,Agently 使用 Apache 2.0 许可证。

  • requirements.txt: 列出项目依赖的所有外部库及其版本号。

启动文件简介

Agently 的主要入口点是位于 src/agents.pycreate_agent() 方法,它是构建代理的基础。此方法会基于提供的参数初始化一个代理实例,并且可以对其进行自定义设置以适应不同的应用场合。例如,你可以通过调用该方法并传递特定模型(如 "Claude" 或者 "OpenAI"),来指定代理使用的预训练大模型。

示例代码片段

import Agently

agent = (
    Agently.create_agent()
    .set_settings("current_model", "Claude")
    .set_settings("model Claude auth",
                  {"api_key": "YOUR_API_KEY"})
)

上面的例子展示了如何创建一个名为 agent 的代理实例,这里设定了它使用的是 Claude 模型,并提供了相应的 API 密钥用于认证。

配置文件说明

  • src/settings.py:

    这个文件包含了全局配置设定,比如默认应答模型、代理认证信息以及一些高级控制选项。其设计目的是为了方便地调整代理的行为而无需修改大量其他代码。

    CURRENT_MODEL = 'Claude'
    MODEL_AUTH = {
        'Claude': {'api_key': 'YOUR_CLAUDE_API_KEY'},
        'OpenAI': {'api_key': 'YOUR_OPENAI_API_KEY'}
    }
    

    在上述配置中,我们指定了当前活跃的模型是 Claude,并且给每种支持的模型都预留了各自的 API 认证字段。

以上就是 Agently 项目的简明概述,希望能帮助你快速上手这个强大的代理框架。如果你有任何疑问或者遇到任何问题,请随时查阅相关文档或访问 Agently GitHub 页面寻求更多资源和支持。


请注意,由于篇幅限制,以上描述为简化版,实际项目可能更复杂,包含了更多的细节和高级特性。建议阅读完整的文档以获得最全面的理解。此外,在实际部署时也务必遵守许可证条款,正确引用和标注来源。如果有任何具体技术问题,欢迎随时提出。

如果您还有进一步的问题或需求,请告诉我!

登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
docsdocs
暂无描述
Markdown
831
5.51 K
kernelkernel
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
495
520
ops-transformerops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
978
2.31 K
pytorchpytorch
作为 Ascend for PyTorch 社区的核心组件,TorchNPU 是昇腾专为 PyTorch 打造的深度学习适配插件,使 PyTorch 框架能够直接调用昇腾 NPU,为开发者提供昇腾 AI 处理器的超强算力。
Python
806
1.16 K
ops-nnops-nn
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
794
1.59 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
32
16
AscendNPU-IRAscendNPU-IR
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
486
314
jiuwenswarmjiuwenswarm
JiuwenSwarm 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。
Python
3.03 K
779
ops-mathops-math
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.21 K
1.26 K
cann-learning-hubcann-learning-hub
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
662
301