Agentic_ENV_Setup

——LLM赋能的GIT项目自动环境配置工具，一键自动配置。

---

项目建设中...

介绍

一个某种意义上的“Agent”，用于GIT项目环境配置

众所周知的，当clone一个项目下来，配置环境的过程有时是令人恼火的，这也是为什么这个项目存在的原因

目前强兼容的是以python语言构建的项目，程序会试图创建并配置好一个Conda环境，甚至进行测试运行，当然，你的电脑上需要先配置好一个Conda。

自动化的使用

  仅需输入Git链接，一键即可配置环境，Agentic_ENV_Setup将自动创建环境、安装所需依赖，还可根据用户需求（在提示词内加入要求）调试代码。

交互友好

  使用Web界面交互，操作顺畅友好

多操作系统兼容【待完善】

  兼容Windows、Linux等系统，Agentic_ENV_Setup只有一个要求：电脑上有已安装的Conda包管理器

  功能尚在完善，目前对Windows系统兼容较好，Linux系统兼容尚不完善。

使用方式

从源码启动

1.克隆仓库

  打开终端，输入：

git clone https://github.com/stlin256/Agentic_ENV_Setup.git
cd Agentic_ENV_Setup

2.配置环境

  创建虚拟环境

conda create -n agentic_env python=3.12
conda activate agentic_env

  安装依赖

pip install -r requirements.txt

3.启动

  运行主脚本

python main.py

  打开web界面 127.0.0.1:5000

4.使用web界面

  你可以看到我们主界面，请按照下图指示修改配置，点击开始配置后即可使用。

  配置的模型最好有较强代码能力（如deepseek_r1_0528），上下文长度尽量在32K及以上，项目未来会优化提示词长度，项目开发时使用的是32K上下文的deepseek-r1-0528-qwen3-8b，q8量化，大约需要14-15G显存。

  目前项目正在开发阶段，默认工作文件夹(windows系统下)为~\Documents\AgenticClonedProjects\repo_name，也就是文档文件夹内，Linux系统下为home\AgenticClonedProjects\repo_name

备注

如果配置时开始出现低质操作，可以尝试重新运行（需要删除原有工作目录）。可能是因为我的上下文管理和提示词工程的问题，程序一旦脑抽或者钻牛角尖，容易跳不出来。

已知问题

提示词长度管理逻辑混乱，长度过长内容太水，模型不好把握

任务进展卡片中不能展示模型写入文件的操作

再次对同一仓库操作时无法克隆文件

未来添加

更完善的配置选项

  自主调节工作目录

  提示词快速构建（勾选构建/AI辅助生成提示词）

增加更多工具，扩展Agent能力

持久化设置选项和提示词保存

更具效率和鲁棒性的提示词构建，减少Token开销

一键启动的release包