开源项目安装与配置指南——Agent Evaluation

开源项目安装与配置指南——Agent Evaluation

agent-evaluation A generative AI-powered framework for testing virtual agents. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agent-evaluation

1. 项目基础介绍

Agent Evaluation 是一个由 AWS 实验室开源的生成式 AI 驱动的框架，主要用于测试虚拟助手。该项目通过内置的 LLM 代理（评估器）与用户自己的代理（目标）进行对话，并在对话过程中评估其响应。

该项目主要使用的编程语言是 Python。

2. 关键技术和框架

• 生成式 AI：用于模拟和评估虚拟助手对话。
• AWS 服务集成：包括 Amazon Bedrock、Amazon Q Business 以及 Amazon SageMaker 等。
• 多轮对话管理：支持与虚拟助手进行并发多轮对话。
• 钩子（Hooks）支持：允许用户定义额外的任务，例如集成测试。
• CI/CD 集成：可以整合到持续集成/持续部署管道中，加速交付并保持生产环境中代理的稳定性。

3. 安装和配置

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装以下依赖：

• Python 3.6 或更高版本
• pip（Python 包管理器）

安装步骤

1. 克隆项目仓库到本地：

   git clone https://github.com/awslabs/agent-evaluation.git
   cd agent-evaluation
   

2. 安装项目依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 如果您需要开发或贡献代码，可以安装开发依赖：

   pip install -r requirements-dev.txt
   

4. 检查项目文档，了解如何配置和运行 Agent Evaluation。文档通常位于项目根目录下的 README.md 文件中。

5. 根据项目需求，配置您的虚拟环境或直接在本地环境中运行。

6. 如果需要集成到 CI/CD 管道中，请参考项目的文档来配置相关的 CI/CD 工具。

7. 在开始使用 Agent Evaluation 之前，请确保您已经阅读并理解了项目的贡献指南和代码使用协议。

通过上述步骤，您可以成功安装和配置 Agent Evaluation 项目。在安装和配置过程中，请遵循项目文档中的指导，以确保正确使用项目。

agent-evaluation A generative AI-powered framework for testing virtual agents. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agent-evaluation