《agentic_patterns 项目安装与配置指南》
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agentic_patterns 1. 项目基础介绍
agentic_patterns 项目是一个开源项目，旨在实现四种敏捷模式（Agentic Patterns），这些模式由 Andrew Ng 在其 DeepLearning.AI 博客文章系列中定义。项目通过使用大型语言模型（LLM）来提升其性能和功能。四种模式分别是：反思模式（Reflection Pattern）、工具模式（Tool Pattern）、规划模式（Planning Pattern）和多人模式（Multiagent Pattern）。该项目主要使用 Python 编程语言。
2. 项目使用的关键技术和框架
项目使用的关键技术是 Groq，这是一个大型语言模型提供平台，项目中的模型通过 Groq API 与外部世界交互。项目框架主要依赖于 Python 的标准库以及一些开源库，例如 requests 用于 HTTP 请求。
3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤
准备工作：
在开始安装之前，请确保您的系统中已安装以下软件：
- Python（建议版本 3.8 或更高）
- pip（Python 包管理器）
- Poetry（Python 依赖管理和包装工具，可选）
安装步骤：
步骤 1：克隆项目仓库
首先，您需要在您的计算机上克隆该项目。打开命令行工具，执行以下命令：
git clone https://github.com/neural-maze/agentic_patterns.git
cd agentic_patterns
步骤 2：安装依赖
项目使用 Poetry 管理依赖，如果您已经安装了 Poetry，可以直接运行以下命令安装项目依赖：
poetry install
如果您没有安装 Poetry，可以使用 pip 安装项目 requirements 文件中列出的依赖：
pip install -r requirements.txt
步骤 3：设置 Groq API Key
为了使项目能够与 Groq 交互，您需要获取一个 Groq API Key。在 Groq 平台上创建账户并获取 API Key 后，将这个 API Key 保存在项目根目录下的 .env 文件中：
GROQ_API_KEY=您的GroqAPIKey
确保 .env 文件的权限设置得当，防止他人查看您的 API Key。
步骤 4：运行示例
安装和配置完成后，您可以运行项目中的示例代码来测试安装是否成功。例如，使用反思模式（Reflection Pattern）的示例代码如下：
from agentic_patterns import ReflectionAgent
agent = ReflectionAgent()
generation_system_prompt = "You are a Python programmer tasked with generating high quality Python code"
reflection_system_prompt = "You are Andrej Karpathy, an experienced computer scientist"
user_msg = "Generate a Python implementation of the Merge Sort algorithm"
final_response = agent.run(user_msg=user_msg, generation_system_prompt=generation_system_prompt, reflection_system_prompt=reflection_system_prompt, n_steps=10, verbose=1)
print(final_response)
如果代码运行没有错误，并给出了预期的输出，那么您的安装和配置就是成功的。
以上就是 agentic_patterns 项目的详细安装和配置指南，按照这些步骤操作，您应该能够成功安装并运行该项目。