Agent Zero 项目使用与配置指南

Agent Zero 项目使用与配置指南

agent-zero Agent Zero AI framework agent-zero 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agent-zero

1. 项目目录结构及介绍

Agent Zero 的目录结构如下所示:

agent-zero/
├── .github/
├── .vscode/
├── docker/
├── docs/
├── instruments/
├── knowledge/
├── lib/
│   └── browser/
├── logs/
├── memory/
├── prompts/
├── python/
├── tmp/
├── webui/
├── .gitattributes
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── agent.py
├── example.env
├── initialize.py
├── models.py
├── preload.py
├── prepare.py
├── requirements.txt
├── run_cli.py
├── run_ui.py
├── update_reqs.py
  • .github/: 存放与 GitHub 相关的配置文件。
  • .vscode/: 存放 Visual Studio Code 编辑器的配置文件。
  • docker/: 包含 Docker 相关的配置和启动脚本。
  • docs/: 存放项目的文档。
  • instruments/: 包含自定义工具和函数的定义。
  • knowledge/: 存储与项目相关的知识库。
  • lib/: 存放项目依赖的库文件,其中 browser/ 目录是用于浏览器交互的库。
  • logs/: 存放运行日志。
  • memory/: 处理与项目内存相关的功能。
  • prompts/: 包含定义 agent 行为的系统提示文件。
  • python/: 包含项目的核心 Python 代码。
  • tmp/: 临时文件存储目录。
  • webui/: 包含与网页用户界面相关的文件。
  • .gitattributes.gitignore: Git 仓库的属性和忽略文件列表。
  • LICENSE: 项目的开源许可证文件。
  • README.md: 项目的自述文件,包含项目描述和基本使用说明。
  • agent.py: Agent Zero 的主执行文件。
  • example.env: 环境变量示例文件。
  • initialize.py: 初始化项目的 Python 脚本。
  • models.py: 定义项目中使用的模型的 Python 脚本。
  • preload.py: 预加载功能的 Python 脚本。
  • prepare.py: 准备项目环境的 Python 脚本。
  • requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
  • run_cli.py: 命令行界面启动脚本。
  • run_ui.py: 用户界面启动脚本。
  • update_reqs.py: 更新项目依赖的 Python 脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要有两个:run_cli.pyrun_ui.py

  • run_cli.py: 用于通过命令行界面启动 Agent Zero。运行此脚本将启动一个命令行会话,用户可以通过命令行与 Agent Zero 交互。
  • run_ui.py: 用于启动 Agent Zero 的网页用户界面。运行此脚本将启动一个本地服务器,用户可以通过浏览器访问并使用 Agent Zero。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过以下文件进行:

  • example.env: 这是一个环境变量配置的示例文件,用于设置项目运行时的环境变量。用户可以创建一个 .env 文件并修改其中的值以匹配自己的环境。
  • prompts/default/agent.system.md: 这个文件包含了 Agent Zero 的系统提示,定义了 Agent Zero 的行为和交互方式。用户可以修改这个文件来定制 Agent Zero 的行为。

以上是 Agent Zero 项目的目录结构、启动文件和配置文件的简要介绍。在使用项目之前,请确保正确配置了所有必需的环境和依赖项。

agent-zero Agent Zero AI framework agent-zero 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agent-zero

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/3d8e22c21839 随着 Web UI 框架(如 EasyUI、JqueryUI、Ext、DWZ 等)的不断发展成熟,系统界面的统一化设计逐渐成为可能,同时代码生成器也能够生成符合统一规范的界面。在这种背景下,“代码生成 + 手工合并”的半智能开发模式正逐渐成为新的开发趋势。通过代码生成器,单表数据模型以及一对多数据模型的增删改查功能可以被直接生成并投入使用,这能够有效节省大约 80% 的开发工作量,从而显著提升开发效率。 JEECG(J2EE Code Generation)是一款基于代码生成器的智能开发平台。它引领了一种全新的开发模式,即从在线编码(Online Coding)到代码生成器生成代码,再到手工合并(Merge)的智能开发流程。该平台能够帮助开发者解决 Java 项目中大约 90% 的重复性工作,让开发者可以将更多的精力集中在业务逻辑的实现上。它不仅能够快速提高开发效率,帮助公司节省大量的人力成本,同时也保持了开发的灵活性。 JEECG 的核心宗旨是:对于简单的功能,可以通过在线编码配置来实现;对于复杂的功能,则利用代码生成器生成代码后,再进行手工合并;对于复杂的流程业务,采用表单自定义的方式进行处理,而业务流程则通过工作流来实现,并且可以扩展出任务接口,供开发者编写具体的业务逻辑。通过这种方式,JEECG 实现了流程任务节点和任务接口的灵活配置,既保证了开发的高效性,又兼顾了项目的灵活性和可扩展性。
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