- Schritt1: Klonen Sie das Repository mit `git clone https://github.com/bigdata-ustc/Agent4Edu.git`
- Schritt2: Installieren Sie die Abhängigkeiten mit `pip install -r requirements.txt`
- Schritt3: Konfigurieren Sie Ihren LLM-Provider-API-Schlüssel oder den lokalen Modellpfad in `config.yaml`
- Schritt4: Bereiten Sie Ihren Domänen-Wissensgraph oder CSV-Daten vor und aktualisieren Sie `data/schema.json`
- Schritt5: Starten Sie den Kern-Agentserver mit `python run_agent.py`
- Schritt6: Verwenden Sie die bereitgestellten REST-Endpunkte oder CLI, um Nachhilfe, Übungsgenerierung oder Bewertung anzufordern
- Schritt7: Passen Sie das Agentenverhalten durch Bearbeiten der Prompt-Vorlagen im Ordner `prompts/` an
- Schritt8: Integrieren Sie eine LMS, indem Sie das Adapter-Plugin in `plugins/` aktivieren und mit Docker bereitstellen