开源项目教程：Agent Leaderboard

开源项目教程：Agent Leaderboard

agent-leaderboard Ranking LLMs on agentic tasks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agent-leaderboard

1. 项目的目录结构及介绍

Agent Leaderboard项目的目录结构如下：

agent-leaderboard/
├── data/                   # 数据存储目录
├── datasets/
│   ├── bfcl.ipynb          # BFCL数据转换
│   ├── tau.ipynb           # Tau基准数据转换
│   ├── toolace.ipynb       # ToolACE数据转换
│   └── xlam.ipynb          # XLAM数据转换
├── evaluate/
│   ├── get_results.ipynb   # 结果聚合
│   ├── llm_handler.py      # LLM初始化处理器
│   ├── test_r1.ipynb       # 测试R1
│   └── tool_call_exp.ipynb # 工具调用实验运行器
├── .env                    # 环境变量，用于API密钥
├── LICENSE
├── README.md
└── requirements.txt        # 依赖项

• data/：用于存储项目所需的数据文件。
• datasets/：包含了用于数据转换的多个IPython笔记本文件，分别对应不同的数据集。
• evaluate/：包含了用于评估模型性能的多个IPython笔记本和Python脚本。
• .env：环境变量文件，用于存储API密钥等敏感信息。
• LICENSE：项目的开源许可证文件。
• README.md：项目的介绍和说明文件。
• requirements.txt：项目的依赖文件，列出了项目运行所需的Python包。

2. 项目的启动文件介绍

Agent Leaderboard项目并没有一个明确的“启动文件”。项目的执行通常是通过运行evaluate/目录下的IPython笔记本开始的，这些笔记本负责执行数据转换、模型评估等任务。

例如，要开始一个评估任务，你可能会运行evaluate/get_results.ipynb。这个笔记本会调用其他笔记本和脚本，以聚合和显示评估结果。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过.env文件和环境变量进行。.env文件中可以包含API密钥和其他敏感信息，这些信息在项目的不同部分中被引用。

例如，.env文件可能包含如下内容：

API_KEY=your_api_key_here
ANOTHER_CONFIG=value

这些环境变量可以在Python脚本中被访问，如下所示：

import os

api_key = os.getenv('API_KEY')
another_config = os.getenv('ANOTHER_CONFIG')

这样，敏感信息就不会直接硬编码在代码中，而是可以安全地存储在外部文件中。在开发或部署项目时，只需要正确设置环境变量即可。

agent-leaderboard Ranking LLMs on agentic tasks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agent-leaderboard