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第二部分:Cufel-DeepAgent 快速使用

2.1 cufel-deepagent 简介

cufel-deepagent 是基于 LangChain DeepAgent 深度定制的框架,在其基础上集成了:

模块作用
Skill 系统轻量化的知识包,即插即用
MCP 适配器支持 Model Context Protocol 自动解析
CLI命令行交互界面
REPL交互式对话模式(Read-Eval-Print Loop)
HITLHuman in the Loop,工具调用审核机制
会话管理会话隔离和持久化管理
CUFEL-DEEPAGENT介绍

看不懂? 没关系! 我们会在第三部分详细讲解,现在只需要保证项目能够运行

为什么用 cufel-deepagent 教学? 它提供了开箱即用的体验,类似于 Claude Desktop 的 MCP Host 级别便捷性,同时保持了高度可扩展性。 不需要额外撰写langchain-mcp-adapter对mcp tools,resource和propmt进行解析 保留了最简洁的tool、subagent、skill和mcp的接入方式 添加了适配deepagent的系统提示词和Few-Shot样例,省去繁琐的调试流程

2.2 环境配置

在开始使用 DeepAgent 之前,需要配置运行环境。以防万一,我们再复习一遍。本框架依赖 uv(Python 包管理器)和 Node.js(MCP 服务运行器)。

2.2.1 安装 Node.js 和 uv

系统安装命令
Windowsirm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex
macOSbrew install uv && brew install node
Linuxcurl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

验证安装

# 检查 uv 版本
uv --version

# 检查 node 版本
node --version

💡 提示:uvx 是 uv 工具集中的一个命令,用于直接运行 Python 包而无需安装(类似 Node.js 的 npx)。

2.2.2 配置 LLM 凭证

在项目根目录创建 .env 文件,配置 LLM API 凭证:

# LLM 配置(必需)
QWEN_MODEL="qwen-plus"
QWEN_API="你的API密钥"
QWEN_URL="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"

# 可选配置
# BOCHA_API_KEY="你的Bocha搜索API密钥"

⚠️ 必需凭证QWEN_MODELQWEN_APIQWEN_URL

本框架默认使用阿里云 Qwen 模型,如需使用其他模型请参考第 7 部分进阶内容。

2.2.3 安装 Python 依赖

# 安装项目依赖,在项目目录内运行
uv sync

环境准备完成!现在可以运行 Agent 了。

2.3 三种使用方式对比

方式命令适用场景
默认单轮uv run main.py --run "你有什么能力?"快速测试
自定义问题uv run main.py --run "问题"集成到其他系统
交互模式uv run main.py --interactive多轮对话、实时调试
交互模式(指定对话记录)uv run main.py -i -c "对话名称"多轮对话、对话记录彼此隔离

❗️交互模式中,对话记录保存在memories\conversation_history.json

📖 示例对话体验:项目提供了一个完整的示例对话,展示 Agent 的多轮交互能力:

# 进入示例对话(会自动加载预置的对话历史)
uv run main.py -i -c "example"

示例内容:中美宏观经济分析报告撰写(含配图)、股票/黄金账户管理、深空智能公司分析报告

💡 提示:使用 -c example 会加载 memories/conversation_history_example.json 作为初始对话,你可以从中途继续对话。

2.2.3 项目配置速查

项目各个组件的配置位置

用途文件路径
添加 Toolsrc/cufel_deepagent/tools/tools.py
配置 MCPsrc/cufel_deepagent/mcp/mcp.py
MCP 服务器示例src/cufel_deepagent/mcp/servers/stock_server.py
运行 Agentmain.py
环境配置.env
Skill 目录skills/