开源项目教程:BeeAI Framework
1. 项目的目录结构及介绍
BeeAI Framework 是一个用于构建生产级别的多智能体系统的开源框架,支持 Python 和 TypeScript 两种语言。以下是项目的目录结构及其简要介绍:
beeai-framework/
├── .githooks/
├── .gitignore
├── CITATION.cff
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── LICENSE
├── README.md
├── SECURITY.md
├── docs/
│ ├── ... (文档文件)
├── python/
│ ├── ... (Python 代码文件)
├── typescript/
│ ├── ... (TypeScript 代码文件)
.githooks/
: Git 钩子目录,用于自动化某些Git操作。.gitignore
: Git 忽略文件,指定Git应该忽略的文件和目录。CITATION.cff
: 用于引用此项目的CITATION文件。CODE_OF_CONDUCT.md
: 项目行为准则文件。LICENSE
: 项目许可证文件,本项目采用Apache-2.0许可证。README.md
: 项目自述文件,包含项目介绍、安装指南和使用示例。SECURITY.md
: 项目安全政策文件。docs/
: 文档目录,包含项目文档。python/
: Python 代码目录,包含Python实现的智能体框架代码。typescript/
: TypeScript 代码目录,包含TypeScript实现的智能体框架代码。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件通常位于项目的根目录或特定的子目录中。以下是Python和TypeScript的启动文件介绍:
Python 启动文件
Python 启动文件通常是一个名为 main.py
的Python脚本,它包含了一个简单的多智能体工作流示例。
# main.py
import asyncio
from beeai_framework.backend.chat import ChatModel
from beeai_framework.tools.search.wikipedia import WikipediaTool
from beeai_framework.tools.weather.openmeteo import OpenMeteoTool
from beeai_framework.workflows.agent import AgentWorkflow, AgentWorkflowInput
async def main():
# 创建聊天模型实例
llm = ChatModel.from_name("ollama:granite3.1-dense:8b")
# 创建智能体工作流
workflow = AgentWorkflow(name="Smart assistant")
# 添加智能体到工作流
# ...
# 运行工作流
response = await workflow.run(inputs=[
# ...
])
# 输出结果
print("==== Final Answer ====\n", response.result.final_answer)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
TypeScript 启动文件
TypeScript 启动文件可能是一个名为 main.ts
的TypeScript脚本,它同样包含了一个多智能体工作流的示例。
// main.ts
import { ChatModel } from 'beeai-framework/backend/chat';
import { WikipediaTool } from 'beeai-framework/tools/search/wikipedia';
import { OpenMeteoTool } from 'beeai-framework/tools/weather/openmeteo';
import { AgentWorkflow, AgentWorkflowInput } from 'beeai-framework/workflows/agent';
async function main() {
// 创建聊天模型实例
const llm = new ChatModel("ollama:granite3.1-dense:8b");
// 创建智能体工作流
const workflow = new AgentWorkflow("Smart assistant");
// 添加智能体到工作流
// ...
// 运行工作流
const response = await workflow.run([
// ...
]);
// 输出结果
console.log("==== Final Answer ====\n", response.result.final_answer);
}
main();
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件通常包含项目的设置和参数,可能包括但不限于以下文件:
config.py
或config.ts
: 包含项目全局配置的Python或TypeScript文件。settings.json
: 包含项目设置和参数的JSON文件。
例如,一个简单的 config.py
文件可能如下所示:
# config.py
# 项目配置
class Config:
# 模型名称
MODEL_NAME = "ollama:granite3.1-dense:8b"
# 其他配置项
# ...
# 实例化配置
config = Config()
这些配置文件在项目启动时被加载,并用于初始化项目的各个组件。
以上就是BeeAI Framework开源项目的目录结构、启动文件和配置文件的简要介绍。希望对您有所帮助!
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考