GPT 计算机助手项目教程
2026-01-17 08:26:10作者:农烁颖Land
1. 项目的目录结构及介绍
gpt-computer-assistant/
├── README.md
├── setup.py
├── gpt_computer_assistant/
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ ├── config.py
│ ├── utils/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── helper.py
│ ├── agents/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── coder.py
│ │ ├── manager.py
│ ├── tools/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── clipboard.py
│ │ ├── search.py
README.md: 项目介绍和使用说明。setup.py: 项目的安装脚本。gpt_computer_assistant/: 项目的主要代码目录。__init__.py: 模块初始化文件。main.py: 项目的启动文件。config.py: 项目的配置文件。utils/: 工具函数和辅助功能的目录。helper.py: 辅助函数文件。
agents/: 代理功能的目录。coder.py: 编码代理功能文件。manager.py: 项目管理代理功能文件。
tools/: 工具功能的目录。clipboard.py: 剪贴板工具文件。search.py: 搜索引擎工具文件。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 main.py。该文件包含了项目的主要入口点和初始化逻辑。以下是 main.py 的主要内容:
from gpt_computer_assistant import Agent
def main():
manager = Agent(role='Project Manager', goal='understands project needs and assist coder', backstory="You're a manager at a large company")
coder = Agent(role='Senior Python Coder', goal='writing python scripts and copying to clipboard', backstory="You're a python developer at a large company")
start()
if __name__ == "__main__":
main()
main()函数是项目的入口点,负责初始化和启动代理。Agent类用于创建和管理代理。manager和coder是两个代理实例,分别负责项目管理和编码任务。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件是 config.py。该文件包含了项目的各种配置选项和参数。以下是 config.py 的主要内容:
# 配置文件示例
# 代理配置
AGENT_CONFIG = {
'Project Manager': {
'goal': 'understands project needs and assist coder',
'backstory': "You're a manager at a large company"
},
'Senior Python Coder': {
'goal': 'writing python scripts and copying to clipboard',
'backstory': "You're a python developer at a large company"
}
}
# 工具配置
TOOL_CONFIG = {
'clipboard': True,
'search': True
}
# 其他配置
OTHER_CONFIG = {
'debug_mode': False
}
AGENT_CONFIG: 代理的配置选项,包括目标和背景故事。TOOL_CONFIG: 工具的配置选项,例如是否启用剪贴板和搜索引擎工具。OTHER_CONFIG: 其他配置选项,例如调试模式。
以上是 GPT 计算机助手项目的基本教程,涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些内容能帮助你更好地理解和使用该项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
567
3.83 K
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++
892
667
Ascend Extension for PyTorch
Python
376
445
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
349
200
昇腾LLM分布式训练框架
Python
116
145
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.37 K
778
暂无简介
Dart
798
197
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
308
359
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.13 K
271