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MAESTRO 项目启动与配置教程

2025-05-17 10:02:17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

  1. 克隆仓库:

    git clone https://github.com/murtaza-nasir/maestro.git
    cd maestro
    
  2. 设置虚拟环境(推荐):

    python -m venv venv
    source venv/bin/activate
    

    Windows 用户使用 venv\Scripts\activate

  3. 安装依赖:

    pip install -r ai_researcher/requirements.txt
    
  4. 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。

  5. 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

  1. 克隆仓库:

    git clone https://github.com/murtaza-nasir/maestro.git
    cd maestro
    
  2. 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。

  3. 构建 Docker 镜像:

    docker compose build -t maestro
    
  4. 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 openrouterlocal)。
  • Web Search:选择网络搜索提供者(如 tavilylinkup)。
  • 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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