- Шаг 1: Клонируйте репозиторий GPA-LM с GitHub.
- Шаг 2: Установите зависимости с помощью pip и настройте Python-окружение.
- Шаг 3: Настройте ключи API и параметры модели в файле конфигурации.
- Шаг 4: Выберите или определите пользовательские плагины и инструменты.
- Шаг 5: Запустите примерные скрипты для тестирования рабочей цепочки агента.
- Шаг 6: Настройте стратегии планировщика и исполнителя для конкретных задач.
- Шаг 7: Разверните конвейер агента и мониторьте логи выполнения.