Перейти к содержанию

Установка

SGR Agent Core можно установить через pip или Docker. Выберите метод, который лучше всего подходит для ваших нужд.

Установка через pip

Базовая установка

Установите основной пакет:

pip install sgr-agent-core

Базовая установка намеренно лёгкая: она тянет только то, что нужно любому SGR-агенту — pydantic, pydantic-settings, PyYAML, openai и httpx. Этого достаточно, чтобы описывать агентов и инструменты, загружать YAML-конфиг, использовать скиллы и запускать интерактивный CLI sgrsh.

Опциональные интеграции (extras)

Всё, что выходит за пределы ядра, поставляется отдельными extras. Ставьте только то, чем пользуетесь:

Extra Что добавляет Когда нужен
mcp fastmcp, jambo MCP-серверы в секции mcp: конфигурации
search tavily-python WebSearchTool с engine: tavily или ExtractPageContentTool
server fastapi, uvicorn HTTP API-сервер sgr
acp agent-client-protocol Stdio-сервер sgracp (Agent Client Protocol)
langfuse langfuse Наблюдаемость при langfuse.enabled: true
all всё перечисленное Полный набор возможностей 
# Только нужное
pip install "sgr-agent-core[mcp,search]"

# Всё сразу — набор зависимостей, который ставился по умолчанию до 0.7.1
pip install "sgr-agent-core[all]"

Движки brave, perplexity и serply в WebSearchTool работают по обычному HTTP, поэтому доступны в базовой установке без extra search.

Если extra для нужной функции не установлен, SGR Agent Core сообщит об этом и подскажет команду установки вместо голого ModuleNotFoundError:

$ sgr --config-file config.yaml
The 'sgr' HTTP server requires the optional 'uvicorn' package, which is not installed.
Install it with:  pip install 'sgr-agent-core[server]'

Extras для разработки

# Установка с зависимостями для разработки
pip install sgr-agent-core[dev]

# Установка с зависимостями для тестирования
pip install sgr-agent-core[tests]

# Установка с зависимостями для документации
pip install sgr-agent-core[docs]

dev и tests включают в себя all, поэтому тесты всегда прогоняются на полном наборе возможностей.

Требования

  • Python 3.11 или выше
  • API ключ для LLM, совместимого с OpenAI (или эндпоинт локальной модели)
  • pip 21.2 или новее (extras all, tests и dev ссылаются на другие extras)

Проверка установки

После установки проверьте, что пакет установлен правильно:

python -c "import sgr_agent_core; print(sgr_agent_core.__version__)"

Также вы должны иметь возможность использовать утилиты командной строки:

# Команда API сервера
sgr --help
# или с коротким параметром
sgr -c config.yaml

# Интерактивная CLI команда
sgrsh --help
sgrsh "Ваш запрос здесь"

Установка через Docker

Использование Docker образа

Загрузите официальный Docker образ:

docker pull ghcr.io/vamplabai/sgr-agent-core:latest

Запуск с Docker

Запустите контейнер с вашей конфигурацией:

docker run -d \
  --name sgr-agent \
  -p 8010:8010 \
  -v $(pwd)/config.yaml:/app/config.yaml:ro \
  -v $(pwd)/agents.yaml:/app/agents.yaml:ro \
  -v $(pwd)/logs:/app/logs \
  -v $(pwd)/reports:/app/reports \
  -e SGR__LLM__API_KEY=your-api-key \
  ghcr.io/vamplabai/sgr-agent-core:latest \
  --config-file /app/config.yaml \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8010

Использование Docker Compose

Для полной настройки с фронтендом используйте Docker Compose:

  1. Скопируйте пример файла docker-compose:
cp docker-compose.dist.yaml docker-compose.yaml
  1. Отредактируйте docker-compose.yaml и настройте параметры:
services:
  backend:
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile
    command:
      - --config-file=/app/config.yaml
      - --agents-file=/app/agents.yaml
    ports:
      - "8010:8010"
    volumes:
      - ./config.yaml:/app/config.yaml:ro
      - ./agents.yaml:/app/agents.yaml:ro
      - ./logs:/app/logs
      - ./reports:/app/reports
    environment:
      - SGR__LLM__API_KEY=your-api-key
      - SGR__LLM__BASE_URL=https://api.openai.com/v1
  1. Запустите сервисы:
docker-compose up -d

API сервер будет доступен по адресу http://localhost:8010. Интерактивная документация API (Swagger UI) доступна по адресу http://localhost:8010/docs.

Сборка из исходников

Если вы хотите собрать Docker образ из исходников:

git clone https://github.com/vamplabAI/sgr-agent-core.git
cd sgr-agent-core
docker build -t sgr-agent-core:latest .

Конфигурация

После установки вам нужно настроить API ключи и параметры. См. Руководство по конфигурации для подробных инструкций.

Быстрая конфигурация

Создайте файл config.yaml:

llm:
  api_key: "your-api-key"
  base_url: "https://api.openai.com/v1"
  model: "gpt-4o"

execution:
  max_iterations: 7
  max_clarifications: 3

Или используйте переменные окружения:

export SGR__LLM__API_KEY="your-api-key"
export SGR__LLM__BASE_URL="https://api.openai.com/v1"
export SGR__LLM__MODEL="gpt-4o"

Следующие шаги