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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 4694
使用教程
环境要求
- Python 环境(README 用 python -m venv 创建虚拟环境)
- pip(用于安装 agentic-architectures 及其可选依赖)
- 至少一个 LLM 供应商的 API Key(如 NEBIUS_API_KEY,项目无 mock 运行)
- git(用于克隆仓库)
安装与启动步骤
-
1克隆仓库
从 GitHub 拉取源码并进入项目目录,后续所有命令都在该目录执行。
git clone https://github.com/FareedKhan-dev/all-agentic-architectures cd all-agentic-architectures -
2创建虚拟环境
在项目根目录创建 .venv,避免污染全局 Python 环境。
python -m venv .venv -
3激活虚拟环境
Windows 用第一条,macOS/Linux 用第二条,激活后再装依赖。
.venv\Scripts\activate source .venv/bin/activate -
4安装依赖
以可编辑模式安装 dev、test、docs 及 nebius/faiss/tavily/networkx 可选依赖。
pip install -e ".[dev,test,docs,nebius,faiss,tavily,networkx]" -
5配置环境变量
复制示例配置为 .env,再填入 NEBIUS_API_KEY 等密钥。注意 .env 不要提交。
cp .env.example .env -
6运行测试
验证安装是否完整,README 称 283 个测试约 30 秒内全部通过。
pytest -q -
7跑第一个架构
用统一 .run(task) 接口调用 Reflection,打印输出与得分。
from agentic_architectures import get_llm from agentic_architectures.architectures import Reflection arch = Reflection(llm=get_llm(), max_iterations=2, target_score=8) result = arch.run("Write a haiku about a glacier.") print(result.output) print("score:", result.metadata["final_score"], "/ 10")
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
NEBIUS_API_KEY | 是 | LLM 供应商密钥,写在 .env 中供 get_llm() 读取 | sk-xxxxxxxx |
max_iterations | 否 | Reflection 等架构的最大迭代轮数,构造时传入 | 2 |
target_score | 否 | 架构停止迭代的目标分数(10 分制) | 8 |
如何确认成功
pytest -q 输出 283 个测试通过(约 30 秒);或运行 Reflection 示例后打印出 haiku 正文与 score。
常见问题
Q:不想克隆仓库,能直接用吗?
A:可以。README 的 Quickstart 直接执行 pip install "agentic-architectures[nebius,faiss,tavily]",随后 import 即可使用。
Q:支持哪些大模型供应商?
A:README 显示为多供应商设计,共 9 家,列举了 Nebius、OpenAI、Anthropic、Groq、Ollama 等,通过 get_llm() 统一接入。
Q:换一个架构要改下游代码吗?
A:不需要。35 个架构共用 .run(task) 接口和 ArchitectureResult 返回结构,替换类名即可切换模式。
Q:必须配置 API Key 吗?
A:必须。项目标注 0 mocked runs,所有 notebook 与基准都是真实 LLM 调用,需先在 .env 填入密钥。
注意事项
- windows 与 macOS/Linux 的虚拟环境激活命令不同,命令不可混用。
- 项目主体是 Jupyter Notebook,每个架构附带已真实执行的 notebook,理论说明基于实际运行结果。
- 仓库提供 17 项基准任务与排行榜,可用于横向对比架构表现。
- 也可通过 GitHub Codespaces 在线打开项目,免本地环境配置。
核心亮点
- 覆盖35种主流智能体架构,从反思到图检索一应俱全,省去到处找代码的麻烦
- 提供17项任务的统一基准排行榜,可量化对比不同架构的实际效果
- 支持多供应商LLM接入,避免锁定单一模型,方便灵活切换和测试
不足之处
- 文档/社区待观察
- 项目仍处于成长阶段,部分架构实现可能不够稳定,需自行验证
适用场景
- 研究智能体架构时,快速对比不同模式的优劣并选择适合的基线
- 开发复杂AI应用时,直接复用成熟架构代码,加速原型验证
- 教学或自我提升时,通过可运行代码深入理解各类智能体设计原理
替代项目
LangChain、AutoGen、CrewAI
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