LangGraph-Swarm.py 项目使用教程

LangGraph-Swarm.py 项目使用教程

langgraph-swarm-py 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/langgraph-swarm-py

1. 项目的目录结构及介绍

langgraph-swarm-py 项目是一个基于 Python 的多智能体系统，它使用了 LangGraph 框架。以下是项目的目录结构及文件介绍：

langgraph-swarm-py/
├── .gitignore               # 忽略 Git 的文件和目录
├── examples/                # 示例代码目录
├── langgraph_swarm/         # 核心代码模块
├── static/                  # 静态文件目录
│   └── img/                 # 图片资源
├── tests/                   # 测试代码目录
├──.gitattributes             # Git 属性配置文件
├── GitHub Actions/          # GitHub Actions 工作流文件
├── LICENSE                  # 项目许可证文件
├── Makefile                 # Makefile 文件，用于构建项目
├── README.md                # 项目说明文件
├── pyproject.toml           # 项目配置文件
└── uv.lock                  # UV 锁文件

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过 Python 的 main 函数来执行的。通常情况下，启动文件可能是 langgraph_swarm/__init__.py 或者是一个独立的 run.py 文件。在这个项目中，我们假设 main.py 是启动文件。

启动文件的主要职责是：

• 导入必要的模块和类。
• 配置和初始化智能体和智能体群体。
• 启动智能体群体的交互。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常是 pyproject.toml，它包含了项目的元数据和依赖关系。以下是配置文件的基本结构和内容：

[tool.langchain]
# LangChain 配置选项

[tool.langchain.dependencies]
# LangChain 依赖项

[project]
name = "langgraph-swarm"
version = "0.0.9"
description = "A Python library for creating swarm-style multi-agent systems using LangGraph."
authors = ["Your Name <you@example.com>"]
license = { file = "LICENSE" }
readme = "README.md"

在这个配置文件中，你可以定义项目的名称、版本、描述、作者、许可证以及自述文件等信息。此外，还可以指定项目的依赖关系，确保所有依赖都能在运行时正确安装。

以上就是 langgraph-swarm-py 项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。使用时，请确保按照项目的要求安装所有依赖，并参考示例代码进行配置和调试。

langgraph-swarm-py 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/langgraph-swarm-py