Spaces:
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| title: General Algorithm Problem Solving Agent | |
| sdk: docker | |
| app_port: 7860 | |
| # 通用问题优化与算法求解智能体 | |
| 这是一个面向“高级算法设计与应用”课程大作业的可部署智能体项目。它基于公开可访问的大模型 API(如 Agnes AI、GPT、Claude、通义千问等 OpenAI-compatible 服务)和轻量工具调用,实现通用算法问题的结构化、算法范式检索、脚本验证、结果评估和 PDF 报告生成。 | |
| ## 功能 | |
| - 输入自然语言算法问题。 | |
| - 展示 Memory、Planner、Retriever、Executor、Script Runner、Evaluator、Loop Controller、Reflector、Artifact Writer 的完整流程。 | |
| - 通过 SSE 流式展示每一步 Agent 输出。 | |
| - Retriever 使用内置算法范式知识库,不需要上传文件,不做 RAG。 | |
| - Executor 调用公开 LLM 生成算法设计和可选 Python 验证脚本。 | |
| - Script Runner 只运行轻量验证脚本,不再为每个题型硬编码专用求解器。 | |
| - 生成详细 LaTeX 源码和 PDF 求解报告。 | |
| - 自定义 HTML/CSS/JS 前端,可通过 Docker 部署到 Hugging Face Spaces。 | |
| ## 本地运行 | |
| ```bash | |
| python3 -m pip install -r requirements.txt | |
| uvicorn server:app --host 127.0.0.1 --port 7860 | |
| ``` | |
| 打开 `http://127.0.0.1:7860`。 | |
| ## Agnes AI API 配置 | |
| 应用固定使用 Agnes AI 的 `agnes-2.0-flash` 模型和 `https://apihub.agnes-ai.com/v1/chat/completions` 接口。推荐在 Hugging Face Spaces 的 `Settings -> Variables and secrets` 中添加: | |
| ```text | |
| AGNES_API_KEY=你的 Agnes AI API Key | |
| ``` | |
| 本地演示时也可以复制 `.env.example` 为 `.env`,写入 `AGNES_API_KEY` 后重启服务。前端不会显示或上传 Key,只会检测后端是否已经配置。如果不配置 API,应用会使用离线算法范式模板进行演示;要获得真正通用的问题求解效果,需要配置公开 LLM API。 | |
| ## Hugging Face Spaces 部署 | |
| 详细步骤见 `DEPLOYMENT.md`。核心流程如下: | |
| 1. 登录 Hugging Face。 | |
| 2. 创建新的 Public Space。 | |
| 3. Space SDK 选择 `Docker`。 | |
| 4. 将本项目中的核心文件上传到 Space 根目录: | |
| - `server.py` | |
| - `agent_core.py` | |
| - `tools.py` | |
| - `reporting.py` | |
| - `static/index.html` | |
| - `static/styles.css` | |
| - `static/app.js` | |
| - `requirements.txt` | |
| - `README.md` | |
| - `Dockerfile` | |
| - `report/project_report.tex` | |
| - `report/project_report.pdf` | |
| - `DEPLOYMENT.md` | |
| - `VIDEO_SCRIPT.md` | |
| 5. 在 Space 的 Secrets 中配置 `AGNES_API_KEY`。 | |
| 6. 等待 Space 自动构建完成,获得公开访问链接。 | |
| 不要把 `.env` 明文上传到公开 Space。把 key 放在 Space 的 `Settings -> Variables and secrets` 中,老师访问页面时同样不需要输入 key。 | |
| ## 录制 MP4 建议 | |
| 讲稿见 `VIDEO_SCRIPT.md`。建议录制 3 到 6 分钟: | |
| 1. 打开 Hugging Face Space 公开链接。 | |
| 2. 展示页面结构、固定模型和 API 状态。 | |
| 3. 输入报告中的样例最短路径问题并点击运行。 | |
| 4. 展示结构化问题、算法范式检索、LLM 求解、脚本验证、评估修订和最终答案。 | |
| 5. 点击下载并打开 PDF 报告。 | |
| 6. 说明该智能体不是固定题解,而是通用算法问题求解 Agent。 | |
| macOS 可用 QuickTime Player 或系统截图工具录屏,Windows 可用 Xbox Game Bar,跨平台可用 OBS Studio。 | |