- Étape 1 : Cloner le dépôt GPA-LM depuis GitHub.
- Étape 2 : Installer les dépendances avec pip et configurer l'environnement Python.
- Étape 3 : Configurer les clés API et les paramètres du modèle dans le fichier de configuration.
- Étape 4 : Choisir ou définir des plugins et outils personnalisés.
- Étape 5 : Exécuter des scripts d'exemple pour tester les flux de travail des agents.
- Étape 6 : Personnaliser les stratégies du planificateur et de l'exécuteur pour des tâches spécifiques.
- Étape 7 : Déployer le pipeline d'agents et surveiller les journaux d'exécution.