【亲测免费】 AgentBench 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

AgentBench 的目录结构如下所示：

AgentBench/
├── .github/                # 存放 GitHub 工作流文件
├── assets/                 # 存放静态资源文件
├── configs/                # 存放配置文件
│   ├── agents/             # 存放代理配置文件
│   ├── tasks/              # 存放任务配置文件
│   └── ...
├── data/                   # 存放数据文件
├── docs/                   # 存放文档文件
├── src/                    # 源代码目录
│   ├── client/             # 客户端代码
│   ├── start_task/         # 任务启动脚本
│   ├── assigner/           # 任务分配器脚本
│   └── ...
├── .gitignore              # Git 忽略文件
├── LICENSE                 # 项目许可证
├── README.md               # 项目说明文件
├── requirements.txt        # 项目依赖文件
└── ...

• .github/: 存放与 GitHub 相关的文件，如工作流（workflow）文件。
• assets/: 存放静态资源，如图片、样式表等。
• configs/: 包含了代理和任务的所有配置文件。
• data/: 存放与项目相关的数据文件。
• docs/: 存放项目的文档文件。
• src/: 源代码目录，包含了客户端代码、任务启动脚本和任务分配器脚本等。
• .gitignore: 指定 Git 忽略的文件和目录。
• LICENSE: 项目使用的许可证文件。
• README.md: 项目说明文件，包含了项目的简介、使用方法和贡献指南等。
• requirements.txt: 项目依赖文件，列出了项目所需的 Python 包。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件位于 src/start_task.py。该文件包含了启动任务工作器（task worker）的脚本。以下是一个基本的启动命令：

python -m src.start_task -a

该命令将启动五个任务工作器，每个工作器分别对应 dbbench-std 和 os-std 任务，并自动连接到控制器端口 5000。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要存放在 configs/ 目录下，以下是一些重要的配置文件：

• agents/openai-chat.yaml: OpenAI 代理的配置文件，用于填写 OpenAI API 密钥等。
• tasks/db.yaml: 数据库任务的配置文件，定义了数据库相关的参数。
• tasks/os.yaml: 操作系统任务的配置文件，定义了操作系统相关的参数。

配置文件通常采用 YAML 格式，可以通过修改这些文件来调整代理和任务的行为。例如，要修改 OpenAI API 密钥，需要编辑 agents/openai-chat.yaml 文件，并在相应的位置填写密钥。

以上是 AgentBench 项目的基本使用教程，通过这些介绍，用户可以更好地理解项目结构并开始使用项目。