MAESTRO 项目启动与配置教程
2025-05-17 20:38:36作者:谭伦延
1. 项目目录结构及介绍
MAESTRO 项目是一个模块化的研究应用,旨在简化复杂的研究任务。以下是项目的目录结构及其各个部分的简要介绍:
ai_researcher/:包含主要的 AI 研究者代码和相关文件。.env.example:配置文件模板,用于设置环境变量。requirements.txt:项目依赖的 Python 包列表。ui/app.py:Streamlit Web UI 的主应用程序文件。
evaluation/:用于评估和测试的文件。example_reports/:示例报告文件。scripts/:脚本文件,可能包括启动、配置或辅助脚本。tests/:测试代码和测试用例。DOCKER.md:Docker 容器使用的说明和命令。Dockerfile:构建 Docker 镜像的配置文件。LICENSE:项目使用的 AGPL-3.0 许可证。README.md:项目说明文件。VERIFIER_AND_MODEL_FINDINGS.md:验证者和模型发现的文档。docker-compose.yml:定义 Docker 服务和网络的配置文件。docker-entrypoint.sh:Docker 容器启动脚本。- 其他文件和目录:如热图图像、日志处理脚本等。
2. 项目的启动文件介绍
项目可以通过两种主要方式启动:本地安装或 Docker 容器。
本地安装启动
-
克隆仓库:
git clone https://github.com/murtaza-nasir/maestro.git cd maestro -
设置虚拟环境(推荐):
python -m venv venv source venv/bin/activateWindows 用户使用
venv\Scripts\activate。 -
安装依赖:
pip install -r ai_researcher/requirements.txt -
配置环境变量:
cp ai_researcher/.env.example ai_researcher/.env然后编辑
ai_researcher/.env文件,添加您的 API 密钥和自定义设置。 -
运行应用程序:
python -m streamlit run ai_researcher/ui/app.py这将启动 Streamlit Web 界面,可以通过
http://localhost:8501访问。
Docker 容器启动
-
克隆仓库:
git clone https://github.com/murtaza-nasir/maestro.git cd maestro -
配置环境变量:
cp ai_researcher/.env.example ai_researcher/.env然后编辑
ai_researcher/.env文件,添加您的 API 密钥和自定义设置。 -
构建 Docker 镜像:
docker compose build -t maestro -
运行 Docker 容器:
docker compose up这将启动 Streamlit Web 界面,可以通过
http://localhost:8501访问。
3. 项目的配置文件介绍
MAESTRO 项目的配置主要通过 ai_researcher/.env 文件进行。以下是一些主要的配置选项:
LLM Providers:选择不同的语言模型提供者(如openrouter或local)。Web Search:选择网络搜索提供者(如tavily或linkup)。API Keys:根据所选提供者提供相应的 API 密钥。Local LLM Setup:如果使用本地语言模型,需要设置基础 URL 和模型 ID。OpenRouter:如果使用 OpenRouter,指定模型 ID 并提供 API 密钥。Connection Settings:自定义 LLM 调用的最大重试次数、重试延迟和请求超时时间。Web Search Configuration:设置网络搜索提供者、API 密钥、每次调用成本和缓存过期时间。Research Process Parameters:微调代理研究工作流程的各种参数,如迭代次数、研究深度、思想板上下文限制等。
通过编辑 .env 文件,您可以自定义 MAESTRO 的行为以满足您的研究需求。
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