MLE-agent

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

• Python 环境（MLE-Agent 为 Python 实现的项目）
• 至少一个受支持的模型后端（OpenAI、Anthropic、Gemini、Ollama 等）
• 可联网访问 arXiv 与 Papers with Code 以使用论文检索能力

安装与启动步骤

1. 1准备 Python 环境

   项目由 Python 实现，请先确认本机已安装 Python 并能执行命令行；README 未指定具体版本，请以官方文档为准。

   python --version

   复制

2. 2安装 MLE-Agent

   README 的 Installation 章节为空，未提供任何安装命令，请按官方文档 https://mle-agent-site.vercel.app/ 的说明完成安装。

3. 3验证命令可用

   安装完成后确认 mle 命令已被识别，若提示找不到命令说明安装尚未成功或未加入 PATH。

   mle --help

   复制

4. 4创建新项目

   mle new 会在当前路径下创建项目目录，先切换到你想存放项目的目录再执行，把名称换成自己的项目名。

   mle new my-mle-project

   复制

5. 5进入项目目录

   README 明确要求在项目目录内启动项目，因此创建后必须先 cd 进去，否则后续命令无法正常使用。

   cd my-mle-project

   复制

6. 6启动项目

   在项目目录下运行 mle start 启动 MLE-Agent，此时会围绕当前项目开展工作。

   mle start

   复制

7. 7终端交互对话

   同样需要在项目目录下执行，可在终端里与 Agent 进行交互式聊天。

   mle chat

   复制

如何确认成功

在项目目录下执行 mle start 后终端进入运行状态，再执行 mle chat 能正常进入交互对话即表示可用。

常见问题

注意事项

• README 未提供安装说明，安装方式请以官方文档为准，本教程不猜测包名与安装参数。
• mle new 会在当前路径下创建项目目录，注意选择好存放位置。
• mle start 与 mle chat 都必须在项目目录内执行。
• 官方文档与问题反馈：https://mle-agent-site.vercel.app/ 、https://github.com/MLSysOps/MLE-agent/issues/new 。