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

输出结果：

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'), TextMessage(source='assistant_agent', models_usage=RequestUsage(prompt_tokens=246, completion_tokens=1), metadata={}, , type='TextMessage'), TextMessage(source='assistant_agent', models_usage=RequestUsage(prompt_tokens=246, completion_tokens=8), metadata={}, content='请告诉我您的下一个任务需求。', type='TextMessage'), TextMessage(source='assistant_agent', models_usage=RequestUsage(prompt_tokens=253, completion_tokens=1), metadata={}, , type='TextMessage'), TextMessage(source='assistant_agent', models_usage=RequestUsage(prompt_tokens=253, completion_tokens=6), metadata={}, content='```
terminate
```', type='TextMessage'), TextMessage(source='assistant_agent', models_usage=RequestUsage(prompt_tokens=258, completion_tokens=1), metadata={}, , type='TextMessage'), TextMessage(source='assistant_agent', models_usage=RequestUsage(prompt_tokens=259, completion_tokens=20), metadata={}, content='如果是这种情况：
Terminate, 确实已经完成了。下一步的任务无需进行任何操作。', type='TextMessage'), TextMessage(source='assistant_agent', models_usage=RequestUsage(prompt_tokens=278, completion_tokens=17), metadata={}, content='如果还有其他问题或者要执行的操作，可以重新联系我进行交流。', type='TextMessage'), TextMessage(source='assistant_agent', models_usage=RequestUsage(prompt_tokens=294, completion_tokens=1), metadata={}, , type='TextMessage')], stop_reason='Maximum number of messages 10 reached, current message count: 10') duration=6.408564329147339 你是谁开发出来的模型？ 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。 请告诉我您的下一个任务需求。 terminate 如果是这种情况： Terminate, 确实已经完成了。下一步的任务无需进行任何操作。 如果还有其他问题或者要执行的操作，可以重新联系我进行交流。

3. Linux 环境测试

3.1 启动服务

在 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

查看帮助内容是一个好习惯：

# 查询帮助文件
autogenstudio serve --help

# 输出内容
Usage: autogenstudio serve [OPTIONS]
Serve an API Endpoint based on an AutoGen Studio workflow json file.

Args:
  team (str): Path to the team json file.
  host (str, optional): Host to run the UI on. Defaults to 127.0.0.1 (localhost).
  port (int, optional): Port to run the UI on. Defaults to 8084
  workers (int, optional): Number of workers to run the UI with. Defaults to 1.
  reload (bool, optional): Whether to reload the UI on code changes. Defaults to False.
  docs (bool, optional): Whether to generate API docs. Defaults to False.

Options:
  --team TEXT
  --host TEXT [default: 127.0.0.1]
  --port INTEGER [default: 8084]
  --workers INTEGER [default: 1]
  --reload
  --docs --no-docs [default: no-docs]
  --help Show this message and exit.

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：

测试接口：

响应数据：

{
  "message": "Task successfully completed",
  "status": true,
  "data": {
    "task_result": {
      "messages": [
        {"source": "user", "models_usage": null, "metadata": {}},
        {"source": "assistant_agent", "models_usage": {"prompt_tokens": 183, "completion_tokens": 31}, "metadata": {}},
        ...
      ],
      "stop_reason": "Maximum number of messages 10 reached, current message count: 10"
    },
    "usage": "",
    "duration": 6.802065372467041
  }
}

3.3 参数调整

导致 stop_reason：Maximum number of messages 10 reached, current message count: 10 的原因是终止条件配置较小，可以通过启动 autogenstudio ui 来调整参数：

修改界面：

配置文件对应的配置信息：

4. 总结

想要真正用起来，依然任重道远。