XAgent的部署运行

本文指导如何在Windows11上安装和配置XAgent项目,使用Docker和GPT-3.5-turbo-16k模型,包括下载项目、修改配置、启动docker容器及web服务,以实现模型的本地运行。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

前提条件

  1. 安装 docker
  2. 准备好 apikey (最好为gpt-3.5-turbo-16k及以上,保证上下文本长度)
  3. 我的运行环境为 win11

先下载项目

git clone https://github.com/OpenBMB/XAgent.git

进入项目目录
cd XAgent

更改配置文件

assets目录下,
我选择的是gpt-3.5-turbo-16k,只更改gpt-3.5-turbo-16k.yml文件即可,删除掉一些没用的配置。
在这里插入图片描述

调整.env中指向的配置文件

在这里插入图片描述

启动docker

打开docker,
在终端运行docker-compose up --build
耐心等待一段时间,出现:
在这里插入图片描述
表示运行成功。

启动网页

先新建一个终端:
在执行该命令:docker exec XAgent-Server systemctl start nginx
像这样,没出现任何东西,表示成功执行。
在这里插入图片描述
在浏览器中打开
http://localhost:5173

表示运行成功:
在这里插入图片描述

参考文献:
官方github

b站视频

### 部署 AI Agent 的方法和最佳实践 部署 AI Agent 是一项复杂而重要的任务,涉及多个方面和技术细节。以下是关于如何有效部署 AI Agent 的一些关键点: #### 1. **理解需求并选择合适的架构** 在部署之前,需明确目标场景及其特定需求。如果仅需要单个代理来完成某项独立任务,则可以采用 Single-Agent 架构;而对于复杂的协作环境或者分布式系统,则应考虑 Multi-Agent 系统的设计[^1]。 #### 2. **定义清晰的功能边界** 无论是单一还是多代理设置下,都需要清楚界定每个AI Agent的具体职责范围以及它们之间可能存在的交互方式。这有助于减少不必要的计算开销,并提高整体效率[^3]。 #### 3. **利用现有工具与框架加速开发进程** 对于开发者而言,使用成熟的开源库或商业产品能够显著缩短研发周期。例如,在Python生态系统中有许多强大的库支持快速搭建对话型或其他类型的智能体应用[^3]。同时也可以借鉴其他成功案例中的经验教训来进行优化调整[^2]。 #### 4. **实施有效的测试策略** 为了确保所部署的AI Agents能够在实际运行环境中稳定表现良好,必须制定详尽全面的质量保证计划。包括但不限于单元测试、集成测试乃至压力测试等多个层面的工作内容安排[^2]。 #### 5. **持续监控性能指标并与业务目标保持一致** 即使完成了初步上线之后也不意味着结束工作——相反地开始了另一个长期维护改进的过程。定期收集反馈数据用于分析评估当前状况是否满足预期效果,并据此做出相应调整直至达到理想状态为止[^1]。 ```python import openai def initialize_agent(api_key, model="gpt-3.5-turbo"): """ 初始化一个简单的AI Agent. 参数: api_key (str): OpenAI API 密钥 model (str): 使用的模型名称,默认为 gpt-3.5-turbo 返回: function: 调用API函数 """ openai.api_key = api_key def call_api(prompt): response = openai.ChatCompletion.create( model=model, messages=[{"role": "user", "content": prompt}, {"role": "assistant"}], ) return response['choices'][0]['message']['content'] return call_api ``` 以上代码片段展示了一个非常基础版本的AI Agent初始化过程示例[^3]。 ---
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