BeeBot 开源项目教程

BeeBot 开源项目教程

beebot An Autonomous AI Agent that works 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/beeb/beebot

1. 项目目录结构及介绍

BeeBot 项目是一个自主 AI 助手的开源项目，其目录结构如下：

beebot/
├── agbenchmark/
├── beebot/
├── docs/
├── migrations/
├── tests/
├── .env.example
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── docker-compose.yml
├── poetry.lock
├── pyproject.toml
├── pytest.ini
├── setup.sh
└── yoyo.ini

• agbenchmark/：包含性能测试相关的文件。
• beebot/：项目的主要目录，包含项目的核心代码。
• docs/：存放项目文档的目录。
• migrations/：数据库迁移文件。
• tests/：单元测试和集成测试的代码。
• .env.example：环境变量的示例文件。
• .gitignore：Git 忽略文件列表。
• LICENSE：项目许可证文件。
• README.md：项目说明文件。
• docker-compose.yml：Docker 编排文件。
• poetry.lock：Python 包管理工具 poetry 的锁定文件。
• pyproject.toml：Python 项目配置文件。
• pytest.ini：pytest 配置文件。
• setup.sh：项目初始化脚本。
• yoyo.ini：数据库版本控制文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过 setup.sh 脚本进行，以下是启动文件的介绍：

• setup.sh：这个脚本用于初始化项目环境。它会安装项目依赖的 Python 包，并设置环境变量。

启动项目的命令如下：

./setup.sh

在 Windows 系统上，可能需要使用 setup.bat 脚本或者使用 PowerShell 运行相应的命令。

3. 项目的配置文件介绍

项目使用 .env.example 作为环境配置文件的示例。在实际部署时，需要创建一个 .env 文件，并按照 .env.example 中的说明填写相应的配置信息。

以下是 .env.example 文件中可能包含的一些配置项：

# 数据库配置
DATABASE_URL=postgres://user:password@localhost:5432/beebot_db

# 其他配置项
some_config_key=some_config_value

确保 .env 文件中的配置正确无误，因为这些配置将影响项目的运行。使用环境变量可以更好地管理配置，并保持项目代码的灵活性。

在开发环境中，可以使用 poetry 来管理依赖，并通过 poetry run 命令来运行项目。

beebot An Autonomous AI Agent that works 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/beeb/beebot