cota 1.0.2

Chain of Thought Agent Platform for Industrial-Grade Dialogue Systems

COTA

Chain of Thought Agent Platform for Industrial-Grade Dialogue Systems

Simple configuration, reliable performance, powered by annotated policy learning

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[!Note] 完整的用户文档请访问 COTA Documentation

COTA (Chain of Thought Agent) 是一个基于大语言模型的智能体平台，通过思维链推理和标注式策略学习，让开发者以简单的方式构建可靠的工业级对话系统。

💡 核心特征

• 🧠 Chain of Thought 驱动: 基于思维链推理机制，让AI具备类人的逻辑推理能力
• 📝 标注式策略学习: 通过标注policies中的thought，训练可靠的对话策略（DPL）
• 🎯 简单易用: 低代码配置，快速构建生产级智能体

📄 许可证

代码许可

代码使用 MIT License 发布，允许商业使用和修改。

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🚀 快速开始

环境要求

• Python 3.12+
• Poetry (推荐) 或 pip
• Git 用于代码管理

🔧 安装

方法1: 通过Poetry安装 (推荐)

# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/CotaAI/cota.git
cd cota

# 2. 安装Poetry
pip install poetry

# 3. 安装依赖
poetry install

# 4. 激活虚拟环境
poetry shell

方法2: 通过pip安装

# 1. 创建虚拟环境
python3 -m venv ./venv
source ./venv/bin/activate  # Linux/macOS
# 或 .\venv\Scripts\activate  # Windows

# 2. 克隆仓库
git clone https://github.com/CotaAI/cota.git
cd cota

# 3. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
pip install -e .

⚡ 快速体验

确保你在项目根目录下执行以下命令

1. 初始化项目

# 创建示例机器人配置
cota init
cd cota_projects/simplebot

# 配置API密钥
cp endpoints.yml.example endpoints.yml
# 编辑 endpoints.yml，添加你的LLM API密钥

2. 启动命令行对话

# 启动交互式命令行
cota shell --config=.

# 或启动Web服务
cota run --channel=socket.io --port=5005

3. 启动Web界面

# 启动WebSocket服务
cota run --channel=websocket --host=localhost --port=5005

# 访问 http://localhost:5005 开始对话

📚 文档和教程

• 📖 完整文档 - 详细的使用指南和API文档
• 🚀 快速入门 - 5分钟上手指南
• ⚙️ 配置说明 - 智能体和系统配置
• 🏗️ 架构设计 - 深入了解系统架构
• 🚀 部署指南 - 生产环境部署

🤝 贡献指南

我们欢迎所有形式的贡献！

1. Fork 本仓库
2. 创建你的特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交你的更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 开启一个 Pull Request

📞 联系我们

GitHub Issues 和 Pull Requests 随时欢迎！

正式咨询

有关项目和商业合作的正式咨询，请联系：[e-mail]

社区讨论

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