本地开发
本文介绍如何在本地开发和调试 Agent。
快速开始
第一步:获取项目代码
方式一:从 GitHub 模板获取(推荐)
访问 awesome-cloudbase-examples 获取完整的示例项目集合。
# 克隆示例仓库
git clone https://github.com/TencentCloudBase/awesome-cloudbase-examples.git
cd awesome-cloudbase-examples/httpfunctions
# 选择你需要的模板
cd <template-name>
可用模板列表:
| 模板名称 | 语言 | 框架 | 说明 |
|---|---|---|---|
langchain-js | JavaScript | LangChain | LangChain Agent 示例(JS) |
langchain-ts | TypeScript | LangChain | LangChain Agent 示例(TS) |
langgraph-js | JavaScript | LangGraph | LangGraph Agent 示例(JS) |
langgraph-ts | TypeScript | LangGraph | LangGraph Agent 示例(TS) |
langgraph-python | Python | LangGraph | LangGraph Agent 示例(Python) |
crewai-python | Python | CrewAI | CrewAI 多 Agent 协作示例 |
adk-python | Python | ADK | Agent Development Kit 示例 |
adp-js | JavaScript | ADP | Agent Development Platform 示例 |
adp-ts | TypeScript | ADP | Agent Development Platform 示例 |
coze-python | Python | Coze | Coze Agent 示例 |
n8n-js | JavaScript | n8n | n8n Agent 示例 |
n8n-python | Python | n8n | n8n Agent 示例 |
框架接入指南
如需了解如何接入特定框架,请参考:
方式二:同步线上服务到本地
如果你已经在云端部署了 Agent 服务,可以将代码同步到本地进行开发。
前置条件:安装 CloudBase CLI
npm install -g @cloudbase/cli
# 登录云开发
cloudbase login
同步 HTTP 云函数:
# 查看云函数列表
cloudbase fn list -e <env-id>
# 下载云函数代码到本地
mkdir -p ./my-agent && cloudbase fn code download -e <env-id> <function-name> ./my-agent
cd ./my-agent
同步云托管服务:
# 查看云托管服务列表
cloudbase cloudrun list
# 下载云托管代码到本地
cloudbase cloudrun download -s <service-name> --targetPath ./my-agent
cd my-agent
CLI 文档
更多 CLI 命令和用法,请参考 CloudBase CLI 文档。
第二步:安装依赖
根据项目类型安装依赖。每个模板的 README 文件中都有详细的安装指引。
- Node.js 项目
- Python 项目
# 使用 npm
npm install
# 或使用 yarn
yarn install
# 或使用 pnpm
pnpm install
# 使用 pip
pip install -r requirements.txt
查看模板文档
每个模板都包含详细的 README 文档,说明了依赖安装、配置和运行方式。建议先阅读模板的 README 文件。
第三步:配置环境变量
不同模板的环境变量配置可能不同,以下以 LangGraph 模板为例。
创建 .env 文件:
# 配置 agent 中调用的模型信息
OPENAI_API_KEY=xxx
OPENAI_BASE_URL=xxx
OPENAI_MODEL=xxx
# Temperature (default: 0.7)
OPENAI_TEMPERATURE=0.7
# 可选:启用 CORS(本地开发跨域调试时可设为 true)
# ENABLE_CORS=true # 服务端口(默认 3000)
获取配置信息
- API Key:在云开发控制台 - API 密钥创建
- 模型列表:参考 接入大模型
第四步:启动服务
- Node.js 项目
- Python 项目
node src/index.js
# 直接运行
python -u app.py
服务启动后,默认在 http://localhost:9000 提供服务。
使用 Docker 运行
对于云托管项目,可以使用 Docker 进行本地开发, 确保本地环境与线上环境一致。
# 构建镜像
docker build -t my-agent .
# 运行容器
docker run -p 9000:9000 \
-e OPENAI_API_KEY=your-api-key \
-e OPENAI_BASE_URL=model-base-url \
-e OPENAI_MODEL=model \
-e OPENAI_TEMPERATURE=0.7 \
my-agent
本地调试
方式一:使用 cURL 调试
curl 'http://localhost:9000/send-message' \
-H 'Accept: text/event-stream' \
-H 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
"threadId": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
"messages": [
{ "id": "msg-1", "role": "user", "content": "你好" }
],
"tools": [],
"context": [],
"state": {},
"forwardedProps": {}
}'
方式二:代理线上请求到本地
此方法适用于将 Agent UI 或 SDK 对线上 Agent 的请求代理到本地,实现不更改客户端代码的情况下本地调试。
线上地址示例:
https://lowcode-3geceaptb6c8835b.api.tcloudbasegateway.com/v1/aibot/bots/agent-kkk-5gxr7dys9d0c5427/send-message
1. 安装 Whistle
npm install -g whistle
# 启动 Whistle
w2 start