Há três pontos técnicos nos quais você deve se concentrar ao configurar:
- Gerenciamento de chaves de APIAs chaves OpenAI precisam ser armazenadas no apis.py como uma lista para dar suporte à rotação de várias chaves e evitar a limitação do fluxo; os tokens TMDB precisam ser armazenados separadamente em access_token.txt
- dependência ambientalBibliotecas principais, como langchain (≥0.0.338) e openai (1.7.1), devem ser instaladas; recomenda-se o ambiente virtual Python!
- Solicitar personalizaçãoServiços LLM de terceiros podem ser acessados modificando a variável BASE_URL, e os pontos de extremidade oficiais da OpenAI são usados por padrão.
Preste atenção especial ao fato de que o caminho do arquivo de chave precisa ser consistente com os parâmetros em run_tmdb.py, e o token TMDB precisa ser registrado para aplicação primeiro. O design do mecanismo de várias chaves pode dispersar automaticamente a pressão da solicitação, o que é uma estratégia eficaz para lidar com a limitação do fluxo da API.
Essa resposta foi extraída do artigoCoAgents: uma estrutura para aprender a usar ferramentas por meio da colaboração de várias inteligênciasO