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如何配置autogen二次开发环境

news 来源：原创 2025/5/10 17:05:54

前言

越来越多的企业或者开发者需要搭建自己的ai应用和ai智能体，微软的autogen是近期热门的开源agent平台之一，相较于其他框架，autogen的源代码更简洁，分层的设计也方便扩展，官方也在不断迭代该框架，同时使用的是宽松的MIT协议，非常适合基于该框架开发自己的ai产品。

但是无论是官方文档，还是百度、谷歌，都没有很好的文章介绍如何配置autogen二次开发环境，如何debug前后端代码，因此有了本文。本文尽量让对python和autogen不熟悉的开发者，也可以用很短的时候配置好本地开发环境。

项目基本信息

autogen主要由这几个包组成：

autogen-core最底层，包含了框架运行的底层代码，以及模型、工具、记忆等模块
autogen-agent包含了agent、team、condition等模块
autogen-studio是基于上面两个模块构建的可视化界面项目，前端使用的是react+typescript+ant design。autogen-studio只是有了最简单的界面，功能还不算很成熟，用户注册登录等功能都要开发者自己实现。
autogen-ext是扩展模块，比如用户自己开发的工具、模型客户端，都可以放到ext包。

一般情况下，我们不需要对core和agent包做任何修改，只要修改studio或者ext包就可以，或者创建自己的包。

1、使用uv安装依赖

如果进入项目的某个“python”包（比如/python/packages/autogen-agentchat），然后运行pip install -e .，会（将pyproject.toml里）依赖的autogen-core安装到python环境中，用的不是源码。所以，一定一定要按下面的方式安装依赖：

在项目的python文件夹下的readme文件里有提到三个命令：

uv sync --all-extras
source .venv/bin/activate
poe check

linux/mac系统运行上面的三个命令即可（下载nvidia和torch等包比较慢），如果没有uv、poe,自行安装即可。

如果在windows上安装环境：

source .venv/bin/activate换成 .\.venv\Scripts\activate

2、设置pycharm的python interpreter

打开settings > project:autogen > python interpreter，

然后add python interpreter，选择select existing，python path选择：

/你的项目目录/autogen/python/.venv/bin/python

3、core包的debug

（core包这个源码更复杂一些，可以忽略，直接看下一章节）

进入core_async_human_in_the_loop文件夹。

需要先创建model_config.yml文件，填入以下内容：

provider: autogen_ext.models.openai.OpenAIChatCompletionClient
config:
  model: gpt-4o-mini
  api_key: "你的apikey"
  base_url: "你的接口地址，比如https://xxxxx/v1"

然后debug main.py.