orcakit-cli 2.0.0

CLI for interacting with orcaagent API

OrcaAgent CLI 工具

OrcaAgent 官方命令行工具，提供创建、开发和部署 OrcaAgent 应用程序的全套功能。

安装

1. 通过命令行直接安装

pip install orcaagent-cli  --index-url https://mirrors.tencent.com/pypi/simple \
    --extra-index-url https://mirrors.tencent.com/repository/pypi/tencent_pypi/simple

命令

orcaagent new 🌱

从模板创建一个全新的OrcaAgent应用程序

orcaagent new 

示例

1. 在当前目录下命令行输入orcaagent new

orcaagent new 

命令行会显示

📂 请指定应用程序的创建路径。 [.]: 

2. 定义应用程序路径

#比如定义在当前目录下创建一个名为test-project的应用程序
test-project

命令行会显示

🎉 成功获取 2 个模板配置
1. new-langgraph-project - 一个基础的、使用 ReAct 框架的单智能体。
2. ReAct Agent - 一个基础的、使用 ReAct 框架的单智能体。
请输入你想选的模板 (默认 1): 1

3. 选择一个可用模板

#比如选择1
1

最后，在你当前目录下会生成一个名为test-project的基于Langgraph chatbot应用程序子目录

orcaagent dev 🏃‍♀️

在开发模式下运行LangGraph API server，并启用热重载

orcaagent dev [OPTIONS]
  --host TEXT                调试host (default: 127.0.0.1)
  --port INTEGER             调试port (default: 2024)
  --no-reload                禁止热重载
  --debug-port INTEGER       允许远程调试
  --no-browser               跳过浏览器打开
  -c, --config FILE          配置文件路径 (default: orcaagent.json)

示例

1.进入要运行的项目目录下 eg.examples/graph_chat_bot

2.创建虚拟环境并激活

3.运行orcaagent命令

   cd examples/graph_chat_bot
   uv venv
   source .venv/bin/activate
   pip install -e "langgraph-cli[inmem]"
   orcaagent dev

orcaagent up 🚀

在Docker中运行Langgraph API server

orcaagent up [OPTIONS]
  -p, --port INTEGER        要暴露的端口号 (default: 8123)
  --wait                    等待服务启动
  --watch                   文件变化时重启
  --verbose                 显示详细日志
  -c, --config FILE         配置文件路径
  -d, --docker-compose      额外服务文件

orcaagent build

为你的OrcaAgent应用程序构建一个Docker镜像

orcaagent build -t IMAGE_TAG [OPTIONS]
  --platform TEXT         目标平台 (e.g., linux/amd64,linux/arm64)
  --pull / --no-pull      使用最新/本地基础镜像
  -c, --config FILE       配置文件路径

orcaagent dockerfile

自定义部署的Dockerfile生成

orcaagent dockerfile SAVE_PATH [OPTIONS]
  -c, --config FILE       配置文件路径

License