- Шаг 1: Клонируйте репозиторий Fast-LLM-Agent-MCP с GitHub.
- Шаг 2: Установите зависимости командой pip install -r requirements.txt.
- Шаг 3: Установите переменные окружения для выбранного поставщика LLM.
- Шаг 4: Настройте конфигурацию агента в файле config.yaml (память, рассуждение, планирование).
- Шаг 5: Создайте экземпляр агента на Python и зарегистрируйте специальные инструменты.
- Шаг 6: Вызовите agent.run(task_description) для выполнения запланированных подзадач с учетом памяти и контекста.