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General Agent Framework by LinXueyuan

Project description

AgentLin

通用 Agent 架构,支持多Agent协作和RPC远程调用。

主要特性

  • 🤖 多Agent系统: 基于RabbitMQ的消息队列支持多Agent协作
  • 🔗 RPC远程调用: 像本地函数一样调用远程Agent方法
  • 时间同步: 分布式时间协调机制
  • 🛠️ 工具集成: 丰富的工具生态系统
  • 📊 数据处理: 内置数据分析和可视化工具
  • 🔄 自动重连: 健壮的连接管理和故障恢复

开始使用

1. 安装

pip install agentlin

本地安装

pip install -e .
# plotly 需要额外下载 chrome 内核用于渲染图表
plotly_get_chrome

2. 创建 .env 文件

复制 .env.example 文件为 .env 并填写所需的环境变量。

环境变量定义了访问 o3 模型的 API 密钥和其他配置。

3. 创建软链接

将公共数据目录 /mnt/aime/datasets/agent/agent_data 软链接到你本地项目的 data 目录下

ln -s /mnt/aime/datasets/agent/agent_data data

4. 运行应用程序

streamlit run chart_o3_toolcall.py

注意:如果你不是在交互式建模的容器里运行的,需要挂一个代理服务将本地请求转发到北美:

cd tool_server
bash run_aime_proxy_server.sh

5. 运行 MCP 服务器

agentlin --mcp-server bash --host localhost --port 9999 --path /bash_mcp --debug
agentlin --mcp-server file_system --host localhost --port 9999 --path /file_system_mcp --debug --home <your_home_directory>
agentlin --mcp-server memory --host localhost --port 9999 --path /memory_mcp --debug
agentlin --mcp-server web --host localhost --port 9999 --path /web_mcp --debug

详细文档

参见 RPC消息队列使用指南

目录结构

agentlin/
├── core/                     # 核心架构组件   ├── agent_schema.py       # Agent 模式定义   ├── simulator.py          # 仿真器   ├── multimodal.py         # 多模态支持   └── types.py              # 数据类型定义
├── route/                    # 路由和代理管理   ├── client.py             # 客户端   ├── mcp_proxy_*.py        # MCP 代理相关   ├── session_manager.py    # 会话管理   └── *_task_manager.py     # 任务管理器
├── code_interpreter/         # 代码解释器   ├── client.py             # 解释器客户端   ├── jupyter_*.py          # Jupyter 集成   ├── tool_call_display.py  # 工具调用显示   └── ...                   # 其他组件
└── tools/                    # 工具集合
    ├── tool_aime.py          # AIME 工具
    ├── tool_code_interpreter.py # 代码解释器工具
    ├── tool_chart.py         # 图表工具
    └── tool_*.py             # 其他工具

chart_agent/                  # 图表 Agent
table_agent/                  # 表格 Agent
tool_server/                  # 工具服务器
docs/                        # 项目文档
assets/                      # 配置文件
data/                        # 数据文件,软链接到 /mnt/aime/datasets/agent/agent_data

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Algorithm Hash digest
SHA256 0a76a8b3e6725f32c21738ef170ff0a589435fe6a9e374b996adc81b2be99499
MD5 e503bf58cf9c2afaeaa83d2d62ef2713
BLAKE2b-256 5ee2f0445ec6550eb99a5d5b6f9a59d20d794d210d0f6a1f4ba44a9102bcdccb

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  • Tags: Python 2, Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: poetry/2.1.1 CPython/3.10.9 Darwin/24.5.0

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Hashes for agentlin-0.0.18-py2.py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 b6c62c334bad898b8343f645548111d5cf326bcb7dc9cf235edb3c37ac8333fb
MD5 b8a2c7cff09c754a29b998866a155269
BLAKE2b-256 81e3d60bfdba7c43004b0107fc6281ce61ac7c45551e08937774c3e12d5b3bdb

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