Evo AI 项目使用教程
2025-05-17 05:48:03作者:江焘钦
1. 项目介绍
Evo AI 是一个开源平台,旨在创建和管理 AI 代理,支持与不同的 AI 模型和服务的集成。它提供了多种类型的代理,包括基于语言模型的代理、顺序代理、并行代理、循环代理、工作流代理等,以及任务代理来简化和优化任务执行流程。Evo AI 允许开发者通过自定义工具和 MCP 服务器配置,构建复杂的解决方案。
2. 项目快速启动
环境准备
在开始之前,确保您的系统已经安装了以下依赖:
- Python 3.8 或更高版本
- Docker
克隆项目
首先,克隆 Evo AI 的 GitHub 仓库到本地:
git clone https://github.com/EvolutionAPI/evo-ai.git
cd evo-ai
配置环境
接下来,配置 .env.example
文件为 .env
并填写必要的环境变量。
构建和运行
使用以下命令构建和运行 Docker 容器:
docker-compose up --build
3. 应用案例和最佳实践
顺序处理管道
创建一个顺序代理,用于执行一系列子代理的任务:
{
"client_id": "your_client_id",
"name": "processing_pipeline",
"type": "sequential",
"config": {
"sub_agents": [
"llm-analysis-agent-uuid",
"a2a-translation-agent-uuid",
"llm-formatting-agent-uuid"
]
}
}
并行处理与聚合
创建一个并行代理,用于同时执行多个分析任务:
{
"client_id": "your_client_id",
"name": "parallel_analysis",
"type": "parallel",
"config": {
"sub_agents": [
"analysis-agent-uuid-1",
"analysis-agent-uuid-2",
"analysis-agent-uuid-3"
]
}
}
任务代理
定义一个任务代理,用于执行特定的搜索任务:
{
"client_id": "your_client_id",
"name": "web_search_task",
"type": "task",
"config": {
"tasks": [
{
"agent_id": "search-agent-uuid",
"description": "Search the web for information about {content}",
"expected_output": "Comprehensive search results with relevant information"
}
],
"sub_agents": [
"post-processing-agent-uuid"
]
}
}
4. 典型生态项目
Evo AI 生态系统中,您可以找到许多典型的项目,例如:
- 使用 Evo AI 构建的个人助理
- 集成自然语言处理任务的新闻摘要生成器
- 基于 Evo AI 的智能问答系统
这些项目展示了 Evo AI 在实际应用中的多样性和灵活性。通过社区的支持和贡献,Evo AI 的生态系统持续壮大,提供了更多的工具和解决方案。
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