- Шаг 1: Клонируйте репозиторий на локальную машину.
- Шаг 2: Установите зависимости через pip (requirements.txt).
- Шаг 3: Задайте переменную окружения с ключом API OpenAI или другого LLM-провайдера.
- Шаг 4: Определите конфигурацию агента и зарегистрируйте инструменты в Python.
- Шаг 5: Запустите Flask/FastAPI сервер для предоставления эндпоинтов.
- Шаг 6: Отправляйте HTTP-запросы для создания или запроса агента.
- Шаг 7: Мониторьте логи и при необходимости регулируйте параметры агента.
- Шаг 8: Упакуйте или контейнеризуйте приложение для производства.