Minion Agent 开源项目教程
2025-05-19 22:05:56作者:伍霜盼Ellen
1. 项目介绍
Minion Agent 是一个简单高效的代理框架,支持浏览器使用、模型上下文协议(MCP)、自动乐器化、计划任务以及深度研究等功能。该项目旨在为开发者提供一个灵活的工具,以便于创建和部署智能代理。
2. 项目快速启动
首先,确保您的环境中已安装 Python。以下是快速启动 Minion Agent 的步骤:
# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/femto/minion-agent.git
cd minion-agent
# 安装项目依赖
pip install -e .[dev]
接下来,可以通过以下示例代码来创建和运行一个简单的代理:
from minion_agent import MinionAgent, AgentConfig
from dotenv import load_dotenv
import os
# 加载环境变量
load_dotenv()
# 配置代理
agent_config = AgentConfig(
model_id=os.getenv("AZURE_DEPLOYMENT_NAME"),
name="research_assistant",
description="一个有用的研究助手",
model_args={
"azure_endpoint": os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT"),
"api_key": os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),
"api_version": os.getenv("OPENAI_API_VERSION"),
},
model_type="AzureOpenAIServerModel" # 使用 "AzureOpenAIServerModel" 对于 azure,使用 "OpenAIServerModel" 对于 openai,使用 "LiteLLMModel" 对于 litellm
)
# 创建代理
agent = await MinionAgent.create(AgentFramework.SMOLAGENTS, agent_config)
# 运行代理并获取结果
result = agent.run("人工智能的最新发展是什么?")
print("代理的响应:", result)
确保在运行上述代码之前已经正确设置了环境变量,并参考项目的 README.md
文件以获取更多配置细节。
3. 应用案例和最佳实践
以下是一些使用 Minion Agent 的案例和最佳实践:
- 浏览器自动化:利用 Minion Agent 的浏览器工具,可以自动化网页操作,如数据抓取、表单填写等。
- 深度研究:通过集成深度学习模型,Minion Agent 可用于复杂的查询解析和数据分析。
- 自动计划:设置
planning_interval
参数,可以使代理在执行任务时自动规划步骤。
确保在实施这些案例时,遵循项目文档中的指南和最佳实践。
4. 典型生态项目
Minion Agent 作为代理框架,可以与多种服务和工具集成,以下是一些典型的生态项目:
- 模型上下文协议(MCP):使用 MCP 工具与其他模型和服务进行交互。
- 自动化工作流:通过集成如 GitHub Actions 等自动化工具,可以简化项目的持续集成和持续部署(CI/CD)流程。
通过探索和集成这些生态项目,您可以进一步扩展 Minion Agent 的功能和用途。
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