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LangManus 使用 uv 作為包管理器以簡(jiǎn)化依賴管理。 按照以下步驟設(shè)置虛擬環(huán)境并安裝必要的依賴:
## 步驟 1:用uv創(chuàng)建并激活虛擬環(huán)境
uv python install 3.12
uv venv --python 3.12
## Unix/macOS 系統(tǒng):
source .venv/bin/activate
## Windows 系統(tǒng):
.venv\Scripts\activate
## 步驟 2:安裝項(xiàng)目依賴
uv sync
LangManus 使用三層 LLM 系統(tǒng),分別用于推理、基礎(chǔ)任務(wù)和視覺(jué)語(yǔ)言任務(wù),使用項(xiàng)目根目錄下conf.yaml進(jìn)行配置,您可以復(fù)制conf.yaml.example
到conf.yaml
開(kāi)始配置:
cp conf.yaml.example conf.yaml
## 設(shè)置為true會(huì)讀取conf.yaml配置,設(shè)置為false會(huì)使用原來(lái)的.env配置,默認(rèn)為false(兼容存量配置)
USE_CONF: true
## LLM Config
## 遵循litellm配置參數(shù): https://docs.litellm.ai/docs/providers, 可以點(diǎn)擊具體provider文檔,參看completion參數(shù)示例
REASONING_MODEL:
model: "volcengine/ep-xxxx"
api_key: $REASONING_API_KEY # 支持通過(guò)$ENV_KEY引用.env文件中的環(huán)境變量ENV_KEY
api_base: $REASONING_BASE_URL
BASIC_MODEL:
model: "azure/gpt-4o-2024-08-06"
api_base: $AZURE_API_BASE
api_version: $AZURE_API_VERSION
api_key: $AZURE_API_KEY
VISION_MODEL:
model: "azure/gpt-4o-2024-08-06"
api_base: $AZURE_API_BASE
api_version: $AZURE_API_VERSION
api_key: $AZURE_API_KEY
您可以在項(xiàng)目根目錄創(chuàng)建 .env
文件并配置以下環(huán)境變量,您可以復(fù)制 .env.example
文件作為模板開(kāi)始:
cp .env.example .env
## 工具 API 密鑰
TAVILY_API_KEY=your_tavily_api_key
JINA_API_KEY=your_jina_api_key # 可選
## 瀏覽器配置
CHROME_INSTANCE_PATH=/Applications/Google Chrome.app/Contents/MacOS/Google Chrome # 可選,Chrome 可執(zhí)行文件路徑
CHROME_HEADLESS=False # 可選,默認(rèn)是 False
CHROME_PROXY_SERVER=http://127.0.0.1:10809 # 可選,默認(rèn)是 None
CHROME_PROXY_USERNAME= # 可選,默認(rèn)是 None
CHROME_PROXY_PASSWORD= # 可選,默認(rèn)是 None
注意:
- 系統(tǒng)對(duì)不同類型的任務(wù)使用不同的模型:
- 推理 LLM 用于復(fù)雜的決策和分析
- 基礎(chǔ) LLM 用于簡(jiǎn)單的文本任務(wù)
- 視覺(jué)語(yǔ)言 LLM 用于涉及圖像理解的任務(wù)
- 所有 LLM 的配置可以獨(dú)立自定義
- Jina API 密鑰是可選的,提供自己的密鑰可以獲得更高的速率限制(你可以在 jina.ai 獲該密鑰)
- Tavily 搜索默認(rèn)配置為最多返回 5 個(gè)結(jié)果(你可以在 app.tavily.com 獲取該密鑰)
LangManus 包含一個(gè)預(yù)提交鉤子,在每次提交前運(yùn)行代碼檢查和格式化。設(shè)置步驟:
chmod +x pre-commit
ln -s ../../pre-commit .git/hooks/pre-commit
預(yù)提交鉤子將自動(dòng):
make lint
)make format
)
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