Arbor

环境要求

• Python ≥ 3.10
• Git
• 建议使用虚拟环境（venv）安装
• 可选：一个 LLM API key（Gemini/Groq 免费 key）或本地 Ollama 模型

安装与启动步骤

1. 1确认基础环境

   先确认本机已装好 Python 3.10 及以上版本和 Git，否则后续 pip 安装会失败。

   python --version && git --version

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2. 2安装 Arbor

   用 pip 从 PyPI 安装 arbor-agent，装完会得到 arbor 命令。也可用 uv pip install。

   pip install arbor-agent

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3. 3检查安装

   运行 doctor 自检 PATH、git 与 API key 是否就绪，有报错先按提示修复。

   arbor doctor

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4. 4先看演示回放

   不用 API key、不用配置，观看一段录制好的运行，假设树会实时生长。

   arbor replay --demo

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5. 5配置模型与密钥

   约 2 分钟向导：选免费 key（Gemini/Groq）或本地 Ollama，写入 ~/.arbor/config.yaml。

   arbor quickstart

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6. 6启动交互会话

   在当前目录开始会话，Arbor 先做 intake 对话生成研究契约，确认后才进入仪表盘。

   arbor

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7. 7跑通示例任务

   需在 Arbor 源码仓库内执行；把示例复制到仓库外，初始化 git 后启动 Arbor。

   cp -r examples/algotune_knn /tmp/algotune_knn
   cd /tmp/algotune_knn
   git init -q && git add -A && git commit -qm baseline
   arbor

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8. 8带配置做小规模试跑

   用 research_config.yaml 指定任务与预算，限制最多 3 个 cycle 快速验证流程。

   arbor --cwd ./benchmark --config research_config.yaml --max-cycles 3

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关键配置

如何确认成功

运行 arbor doctor 无报错；arbor replay --demo 能看到假设树生长；启动 arbor 后出现实时仪表盘。

常见问题

注意事项

• 务必在 Python ≥ 3.10 的环境安装，官方推荐使用虚拟环境（python -m venv .venv）。
• 开发调试可从源码安装：git clone 后 pip install -e .，再执行 arbor doctor。
• 读取/讨论类请求处于只读模式，实验方案会先暂存，只有显式确认后才真正启动。
• 示例 algotune_knn 必须复制到 Arbor 仓库之外（如 /tmp）再运行，并先初始化 git 提交基线。