- Schritt 1: Das GPA-LM-Repository von GitHub klonen.
- Schritt 2: Abhängigkeiten mit pip installieren und die Python-Umgebung konfigurieren.
- Schritt 3: API-Schlüssel und Modelparameter in der Konfigurationsdatei einrichten.
- Schritt 4: Benutzerdefinierte Plugins und Tools auswählen oder definieren.
- Schritt 5: Beispielscripte ausführen, um Agenten-Workflows zu testen.
- Schritt 6: Planer- und Ausführer-Strategien für spezifische Aufgaben anpassen.
- Schritt 7: Die Agenten-Pipeline bereitstellen und Ausführungsprotokolle überwachen.