Agently 开源项目安装与使用指南
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.py 的 create_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!
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust099- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
MiMo-V2.5-ProMiMo-V2.5-Pro作为旗舰模型,擅⻓处理复杂Agent任务,单次任务可完成近千次⼯具调⽤与⼗余轮上 下⽂压缩。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
Kimi-K2.6Kimi K2.6 是一款开源的原生多模态智能体模型,在长程编码、编码驱动设计、主动自主执行以及群体任务编排等实用能力方面实现了显著提升。Python00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00