Magentic-UI

关于Magentic_UI

• AI智能体规划步骤，和用户一起执行指令，而不是像其他Agent一样全黑盒操作

WSL2 - 仅针对win11或者高版本win10

• 启动WSL功能：
  
• 设置完后重启电脑
• 对于Win11或者win10高版本（内部版本高于19041）的系统，可以通过dos安装，直接打开cmd输入wsl --install，下载速度慢，可能需要换源；
• WSL2只能在win10 版本 2004及更高版本（内部版本19041及更高版本）或win11才能运行。

Docker使用

• ubuntu下安装docker:

# 下载并执行Docker官方安装脚本
curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh

# 启动Docker服务
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

• 查找本地docker ：which docker
• 查找本地已存在的容器 ：docker ps
• 查看本地images: docker images;
• 拉取新的images，比如此处拉取最新的ubuntu：docker pull ubuntu:latest,会拉取最新的ubuntu,image存储的位置是默认的。
• 更改images名字：
  • 第一步：docker tag <image ID> <new_image_name>;
  • 第二步：docker rmi <old_image_name：tag>;
• 简单的docker image 搜索，使用指令docker search <关键词>查找。
• 要删除一个容器和image,首先用docker stop <容器ID>停止容器运行,docker rm <容器ID>删除容器，最后再用docker rmi <old_image_name：tag>删除image.
• 在docker仓库中查找需要的images:
• 新建并启动一个容器，使用docker run -itd --name <自定义容器名> <image_name>
• 停止一个containers:docker stop <容器ID>
• 启动已存在但是未启动的容器：docker start <容器ID>
• 进入容器终端（前提是容器中包含bash） ：docker exec -it <容器ID> /bin/bash；
• 进入ollama docker后可以查看ollama信息，
• 查看大模型列表：ollama list
• 也可以在docker中执行安装大模型指令。
• 本地运行大模型： Ollama run <LLM name>

Linux

• 网络测试 curl https://www.baidu.com;
• 安装uv：pip install uv;
• 安装sudo：
  • apt update
  • apt install sudo
• 添加deadsnakes源及安装python3.12 -- 仅适用于ubuntu系统：
  • sudo apt update
  • sudo apt install software-properties-common -y
  • sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa -y,ppa是个人软件包；如果执行出错，错误:Repository does not have a release file,此时可以使用sudo add-apt-repository --remove ppa:deadsnakes/ppa指令。
  • sudo apt update
  • sudo apt install python3.12 -y，安装python
  • python3.12 --version验证是否安装成功。
• 从源码的方式安装python3.12 -- debian推荐从官方安装：
  • sudo apt update
  • 安装依赖：sudo apt install build-essential zlib1g-dev libncurses5-dev libgdbm-dev libnss3-dev libssl-dev libreadline-dev libffi-dev wget
  • 创建一个新的目录来存储python源文件：mkdir ./python && cd ./python
  • 从官方FTP服务器下载python源码：wget https://www.python.org/ftp/python/3.12.0/Python-3.12.0b3.tgz，如果出现错误：The certificate of ‘www.python.org’ is not trusted.,那么可以把下载指令变成：https://www.python.org/ftp/python/3.12.0/Python-3.12.0b3.tgz --no-check-certificate
  • 解压刚下载的tgz文件：tar -xvf Python-3.12.0b3.tgz
  • 配置编译参数:cd Python-3.12.0b3和./configure --enable-optimizations
  • 使用makefile构建包：sudo make install
  • 检查python3 --version

安装magentic-ui

• magentic-ui看起来只支持在linux的环境下运行，而且docker是必要的,系统环境中需要存在一个docker desktop。即使用windos，开启WSL2后也需要安装docker desktop。
• 环境需要docker并不意味着magentic-ui需要安装在docker中,magentic-UI在启动时会调用docker。
• 新建一个路径并把仓库中的代码clone到路径：
  • mkdir ./magentic-ui && cd ./magentic-ui;
  • git clone https://github.com/microsoft/magentic-ui.git
• 当使用uv作为管理工具时：
  • uv venv --python=3.12 .venv
  • . .venv/bin/activate
  • uv pip install magentic-ui,确定在ollama中运行则可以替换成指令uv pip install magentic-ui[ollama]
  • 若自动安装ffmpeg失败，可以手动安装ffmpeg:sudo apt install ffmpeg
• 设置OpenAI密钥：# export OPENAI_API_KEY=<YOUR API KEY>
  • 按照export OPENAI_API_KEY=<YOUR API KEY>格式设置自己OPEN_API_KEY,key按照真实的key填写。填写完成后直接文本整体复制粘贴到终端即可。
• 设置好API KEY之后，运行magentic-ui:magentic ui --port 8081，然后点击弹出来的链接即可在web运行。
  • 第一次运行magentic ui --port 8081会花很长的时间，会自动下载docker的images和其他很多包，需要耐心等待。
• 运行时遇到unsupported version of Sqlite3问题：
  • 先更新sqlite3:pip install pysqlite3-binary；
  • 再打开chromadb源码，位置见报错路径 File "/usr/magentic-ui/.venv/lib/python3.12/site-packages/chromadb/__init__.py" , line 94, in <module>
  • 用vim打开__init__，在文件的开头加上：__import__('pysqlite3'),import sys,sys.module['sqlite3'] = sys.modules.pop('pysqlite3').如下图。
    
    
• 当环境中同时存在python3.9和python3.12，但是需要把指定模块pip安装搭配python3.12的路径下，使用以下操作方法：
  • python3.12 -m ensurepip
  • python3.12 -m pip install <指定模块>
• magentic ui启动后效果：
  

基于OpenRouter

• 如下设置，可以用：
  

openrouter上验证ok

基于本地LLM使用magentic-ui

• 先打开magentic生成的UI，在右上角设置中，找到Select LLM ALL Clinets,把下拉菜单设置为Ollama (Local)，然后修改相关的Advanced Configuration(YAML)文件：
  • 把json_output:改为true
• 自定义yaml文件：
  • 把文件命名为config.yaml;
  • 文件内容如下<基于OpenAI>,如需要切换到ollama，只需修改provider和config字段，保证provider是完整路径，不用改变:
  • 可以手动指定base_url，不指定则默认使用openai官方API。

######################################
# Default OpenAI model configuration #
######################################
model_config: &client
  provider: autogen_ext.models.openai.OpenAIChatCompletionClient
  config:
    model: gpt-4o
    api_key: <YOUR API KEY>
    base_url:
    max_retries: 10

##########################
# Clients for each agent #
##########################
orchestrator_client: *client
coder_client: *client
web_surfer_client: *client
file_surfer_client: *client
action_guard_client: *client