提交 AgentMesh 完整源码与评审材料
AgentMesh 是面向“多智能体协作的低开销通信、状态传递与共享记忆机制”赛题的可运行原型。当前版本使用 DeepSeek API 驱动 planner、retriever、executor、summarizer 四个 Agent,并使用 OpenAI-compatible embedding API 生成语义状态向量,不依赖本地模型服务。
text
structured
BAAI/bge-m3
StateVector
sys.executable -I
openEuler 24.03-LTS-SP3 Python 3.11+ 可访问 DeepSeek API 的网络 DEEPSEEK_API_KEY
项目代码只使用 Python 标准库,不需要 OpenAI SDK 或其他第三方 Python 包。
cd ~/projects/multi-agent-os-contest export PYTHONPATH="$(pwd)/src" export DEEPSEEK_API_KEY="你的 DeepSeek API Key" export AGENTMESH_EMBEDDING_API_KEY="你的 embedding API Key" export AGENTMESH_LLM_MODEL=deepseek-v4-flash export AGENTMESH_EMBEDDING_MODEL=BAAI/bge-m3 bash scripts/check_deepseek_env.sh bash scripts/check_embedding_env.sh bash scripts/run_full_evaluation.sh 10
输出:
reports/benchmark.json reports/benchmark_summary.md
如果 DEEPSEEK_API_KEY 未设置、网络不可用或 DeepSeek API 调用失败,命令会直接失败,不生成模拟结果。
DEEPSEEK_API_KEY
查看能力发现:
PYTHONPATH=src python3 -m agentmesh.main --show-capabilities
structured 单次运行:
PYTHONPATH=src python3 -m agentmesh.main \ --mode structured \ --topic "openEuler DeepSeek multi-agent demo" \ --llm-model deepseek-v4-flash
text 单次运行:
PYTHONPATH=src python3 -m agentmesh.main \ --mode text \ --topic "openEuler DeepSeek multi-agent demo" \ --llm-model deepseek-v4-flash
benchmark:
PYTHONPATH=src python3 -m agentmesh.benchmark \ --rounds 10 \ --llm-model deepseek-v4-flash \ --output reports/benchmark.json PYTHONPATH=src python3 -m agentmesh.report \ --input reports/benchmark.json \ --output reports/benchmark_summary.md
src/agentmesh/ 多 Agent 运行时、DeepSeek 客户端、协议、状态通道、记忆、评测与报告 tests/ unittest 测试,DeepSeek 客户端使用本地 mock HTTP server 测试 scripts/ openEuler 初始化、DeepSeek 环境检查、smoke、benchmark、完整评测脚本 docs/ 设计、部署、实验、评分对照和提交检查文档 reports/ benchmark JSON 和 Markdown 摘要
docs/design.md
docs/deploy.md
docs/experiment.md
docs/scorecard.md
docs/submission_checklist.md
docs/demo_script.md
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AgentMesh: DeepSeek-only 多 Agent 协作原型
AgentMesh 是面向“多智能体协作的低开销通信、状态传递与共享记忆机制”赛题的可运行原型。当前版本使用 DeepSeek API 驱动 planner、retriever、executor、summarizer 四个 Agent,并使用 OpenAI-compatible embedding API 生成语义状态向量,不依赖本地模型服务。
赛题对应点
text和structured两种模式,并按字符数、UTF-8 字节数和估算 token 数统计通信开销;structured 模式使用紧凑协议编码统计 compact payload。BAAI/bge-m3生成语义StateVector,structured 模式写入 shared-memory state channel,协议消息只传状态句柄。sys.executable -I沙箱子进程中执行,失败时允许一次修复。环境要求
项目代码只使用 Python 标准库,不需要 OpenAI SDK 或其他第三方 Python 包。
一键复现
输出:
如果
DEEPSEEK_API_KEY未设置、网络不可用或 DeepSeek API 调用失败,命令会直接失败,不生成模拟结果。常用命令
查看能力发现:
structured 单次运行:
text 单次运行:
benchmark:
目录说明
交付文档
docs/design.md:系统架构和关键模块设计。docs/deploy.md:openEuler 从零部署和复现步骤。docs/experiment.md:实验目标、指标定义和结果解读。docs/scorecard.md:评分项对照表。docs/submission_checklist.md:提交前检查清单。docs/demo_script.md:演示视频录制脚本。评审材料