《Agent Leaderboard 项目安装与配置指南》

《Agent Leaderboard 项目安装与配置指南》

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

1. 项目基础介绍

Agent Leaderboard 是一个开源项目，旨在评估语言模型在复杂场景中有效利用工具的能力。该项目的目标是回答 AI 代理在现实世界商业场景中的表现如何。项目主要通过比较不同的语言模型，在工具选择质量（Tool Selection Quality，TSQ）这一指标上的表现来进行评估。

项目主要使用的编程语言是 Python，同时涉及 Jupyter Notebook 用于数据处理和分析。

2. 项目使用的关键技术和框架

• Python：作为主要的编程语言，用于实现项目的逻辑和数据操作。
• Jupyter Notebook：用于数据处理和可视化，便于进行数据分析和实验。
• 评价框架：项目自定义了一套评价体系，包括 TSQ 评分器和相关的回调函数，用于对语言模型进行评估。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装和配置 Agent Leaderboard 项目之前，请确保您的系统中已安装以下软件：

• Python（建议版本 3.8 及以上）
• pip（Python 包管理器）
• Jupyter Notebook 或 JupyterLab
• Git（用于克隆和更新项目）

详细安装步骤

1. 克隆项目仓库

   打开命令行工具，执行以下命令以克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/rungalileo/agent-leaderboard.git
   

2. 安装项目依赖

   进入项目目录，使用 pip 安装 requirements.txt 文件中列出的依赖：

   cd agent-leaderboard
   pip install -r requirements.txt
   

3. 配置环境变量

   在项目根目录下，创建一个 .env 文件，用于存储 API 密钥和其他环境变量。根据您的需要填写相应的信息。

4. 运行示例 Notebook

   在项目目录中，可以使用 Jupyter Notebook 运行示例笔记本以进行测试：

   jupyter notebook
   

   在 Jupyter Notebook 界面中，打开 evaluate 目录下的 test_r1.ipynb 或其他笔记本文件，按照说明运行。

按照上述步骤，您应该能够成功安装和配置 Agent Leaderboard 项目，并开始使用它进行语言模型的评估。

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