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AutoGenStudio Agent Apps 部署:Windows 代码调用与 Linux REST API 测试

基于 AutoGen Studio 创建 Agent Apps 的部署流程。首先导出团队配置为 JSON 文件,随后在 Windows 环境下通过 PyCharm 配置虚拟环境并使用 TeamManager 类运行任务。接着在 Linux 环境中启动服务,将 Agent 作为 REST API 暴露,并通过浏览器访问接口文档进行测试。最后针对消息数量限制调整了终止条件参数,实现了本地代码调用与远程 API 部署的完整验证。

禅心发布于 2026/2/9更新于 2026/7/2348 浏览
部署 AutoGenStudio 创建的 Agent Apps

1. Agent Apps 部署文件导出

You can reuse the declarative specifications of agent teams created in AutoGen studio in your python application by using the TeamManager class. In TeamBuilder, select a team configuration and click download.

我们将本地大模型的 Team 配置导出为 JSON 文件:

文章配图

导出后的文件 team-config.json 部分内容如下:

文章配图

Build Your Team in Python, Export as JSON:

文章配图

2. Windows 环境测试

2.1 PyCharm 配置使用虚拟环境

新建项目或打开旧的项目进行配置。

2.2 Deploy 代码运行

AutoGen Studio 提供了 Deploy 的示例代码。在 PyCharm 中创建 Python 文件并复制以下代码:

import asyncio
from autogenstudio.teammanager import TeamManager

async def test():
    try:
        # Initialize the TeamManager
        manager = TeamManager()
        # Run a task with a specific team configuration
        result = await manager.run(
            task="你是谁开发出来的模型?",
            team_config="team-config.json"
        )
        print(result)
        for i, message in (result.task_result.messages):
            content = message.content.strip()
            (content)
     Exception  e:
        (e)

 __name__ == :
    asyncio.run(test())
enumerate
print
except
as
print
if
"__main__"

输出结果示例:

task_result=TaskResult(messages=[TextMessage(source='user', models_usage=None, metadata={}, content='你是谁开发出来的模型?', type='TextMessage'), TextMessage(source='assistant_agent', models_usage=RequestUsage(prompt_tokens=186, completion_tokens=61), metadata={}, content='我是来自阿里云的大规模语言模型,我叫通义千问。我是由预训练的超大规模语言模型"通义 - 千问"经过人工优化和迭代后构建的。如果您有任何疑问或需要帮助,请随时告诉我!如果有其他问题需要解答,请继续提问。', type='TextMessage'), ...], stop_reason='Maximum number of messages 10 reached, current message count: 10') duration=6.408564329147339

3. Linux 环境测试

3.1 启动服务

Linux 环境下切换到已安装 AutoGen Studio 的虚拟环境,测试 Server a Team as a REST API 的方式:

autogenstudio serve --team path/to/team.json --port 8084

查看帮助内容:

# 查询帮助文件
autogenstudio serve --help

实际启动命令:

autogenstudio serve --team ./team-config.json --host xxx.xxx.x.xxx --port 8084 --workers 2 --docs

3.2 接口调用测试

浏览器地址栏输入 http://host:port/docs 即可查看接口文档:

API 文档

测试接口及响应数据:

{
  "message": "Task successfully completed",
  "status": true,
  "data": {
    "task_result": {
      "messages": [...],
      "stop_reason": "Maximum number of messages 10 reached, current message count: 10"
    },
    "duration": 6.802065372467041
  }
}

3.3 参数调整

导致 stop_reason 为 Maximum number of messages 10 reached 的原因是终止条件里配置的较小。可通过启动 autogenstudio ui 调整参数:

文章配图

修改界面及配置文件对应的配置信息可参考相关截图。

4. 总结

至此,Agent Apps 的本地代码调用与 Linux REST API 部署测试完成。通过导出 Team 配置并在不同环境中运行,实现了 Agent 能力的灵活集成与部署。

目录

  1. 部署 AutoGenStudio 创建的 Agent Apps
  2. 1. Agent Apps 部署文件导出
  3. 2. Windows 环境测试
  4. 2.1 PyCharm 配置使用虚拟环境
  5. 2.2 Deploy 代码运行
  6. 3. Linux 环境测试
  7. 3.1 启动服务
  8. 查询帮助文件
  9. 3.2 接口调用测试
  10. 3.3 参数调整
  11. 4. 总结
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