摘要：
一、PageEyes 目录结构图 如果想学习源码主要精力放在核心代码即可。 二、核心逻辑 1、PlanningAgent 分解指令为步骤序列 调用 PlanningAgent 的位置 调用后 planning_steps 保存的就是步骤序列，内容如下： 输入 - 打开 url "https://yo 阅读全文
posted @ 2026-04-16 11:12
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摘要：
一、克隆 PageEyes 并安装依赖 # 激活 py312 环境 conda activate py312 # 克隆项目源码 git clone https://github.com/tencentmusic/page-eyes-agent.git # 进入 page-eyes-agent cd 阅读全文
posted @ 2026-04-10 11:40
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上一章（ OmniParser - 安装 linux 系统（一） ）讲的是如何安装以及运行 gradio_demo.py，启动一个 web 应用，如下图。这一章的内容是如何启动一个 REST API 服务，通过接口来提供服务。 一、服务端代码 在 gradio_demo.py 同一个目录中添加 ma 阅读全文
posted @ 2026-04-07 08:25
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一、安装 Ubuntu 访问 https://cn.ubuntu.com/download 网站下载 乌班图 系统。我下载的是 24.04 LTS 版本，如下图。跟着提示全部安装即可，注意要安装 SSH 服务。 二、安装 python 虚拟环境 ssh 登陆服务器后，执行一下命令安装 minicon 阅读全文
posted @ 2026-03-26 13:44
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一、Python 环境 需要 Python 3.12 或更高版本。（我用的 3.13 运行会报 No module named 'imghdr'。查后 imghdr 在 3.13 中废弃了） 我用的 conda 虚拟环境，版本检查命令如下： conda create -n py312 python= 阅读全文
posted @ 2026-03-17 15:49
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PageEyes Agent 是一个自动化 Agent 框架，可以实现用自然语言完成跨平台 UI 自动化测试、巡检和业务验证。 特点： PageEyes Agent 以 自然语言指令 颠覆传统 UI 自动化：无需编写脚本，也能实现复杂的跨平台测试与巡检。 基于 Pydantic AI 框架开发 其中 阅读全文
posted @ 2026-03-17 15:20
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摘要：
在 LangChain 体系中，LangChain 主要集成了和大语言模型交互的能力，而 LangGraph 主要实现了复杂的流程调度。将这两个能力结合起来，就可以实现一个复杂的多智能体。 一、多智能体典型的组装方式 https://langchain-ai.github.io/langgraph/ 阅读全文
posted @ 2025-10-28 14:51
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摘要：
一、流式输出大模型调用结果 之前提到 Graph 的流式输出有几种不同的模式，这里展示 messages 模式，是用来监控大语言模型的 Token 记录的。 代码在 stream_mode_messages.py 文件中，内容如下： # -*- coding: utf-8 -*- import os 阅读全文
posted @ 2025-10-28 14:45
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摘要：
Graph 是 LangGraph 的核心，它以有向无环图的方式来整合多个 Agent，构建更复杂的 Agent 大模型应用，形成更复杂的工作流。并且提供了很多产品级的特性，保证这些应用可以更稳定高效的执行。 Graph 主要包含三个基本元素： State：在整个应用中共享的一种数据结构 Node： 阅读全文
posted @ 2025-10-28 14:43
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一、什么是 Agent ？ Agent 是 LangGraph 中的一个核心概念。LangGraph 中 Agent 封装了访问大模型、调用 Tools、保存 ChatMemory 等等这些基础能力。可以完成一系列基于大模型构建的任务。同时，又可以随时干预 Agent 执行进度，对关键步骤随时做出调 阅读全文
posted @ 2025-10-28 14:34
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