Agent Library是AutoGPT平台的的一个核心组件，它允许用户存储、组织和管理他们的代理。它充当用户通过Agent Builder创建或从Marketplace添加的代理的个人集合。本文档将解释Agent Library系统的架构、功能和实现。
有关创建代理的信息，请参阅Agent Builder。有关发现预构建代理的信息，请参阅Marketplace。
Agent Library为用户提供了一个集中的位置，用于访问其代理、查看执行历史、管理预设和安排未来的运行。它为代理提供了完整的生命周期管理系统，弥合了代理创建和执行之间的差距。
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Agent Library围绕几个关键数据结构构建
库中代表代理的主要实体
代理运行的预定义配置
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Agent Library提供了管理代理的全面API接口
| 端点 | 方法 | 描述 |
|---|---|---|
/library/agents | GET | 列出库中带有搜索和分页的代理 |
/library/agents/{id} | GET | 获取特定代理的详细信息 |
/library/agents | POST | 将Marketplace代理添加到库中 |
/library/agents/{id} | PUT | 更新代理（收藏、归档、删除） |
/library/presets | GET | 列出代理的预设 |
/library/presets/{id} | GET | 获取特定预设 |
/library/presets | POST | 创建新预设 |
/library/presets/{id} | PUT | 更新预设 |
/library/presets/{id} | DELETE | 删除预设 |
/library/presets/{id}/execute | POST | 使用预设运行代理 |
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Agent Library与执行引擎紧密集成，为运行代理和查看执行结果提供了完整的接口
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Agent Library提供了一个丰富的用户界面，允许用户有效地与他们的代理进行交互
此组件显示特定代理的所有运行列表，并允许用户在运行之间切换或创建新运行
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该库提供三个主要视图用于处理代理运行
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主库页面负责协调不同组件和管理状态
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Agent Library通过WebSocket连接与执行引擎集成，以接收实时更新
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Agent Library支持对代理执行的各种操作
| 操作 | 描述 |
|---|---|
| Run Agent | 使用提供的输入执行代理 |
| View Results | 检查执行的输出和详情 |
| Stop Run | 终止正在进行的执行 |
| Run Again | 使用相同的输入重新运行代理 |
| Export Agent | 将代理定义下载为文件 |
| Delete Agent | 从库中删除代理 |
| Schedule Agent | 配置代理自动运行 |
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Agent Library与平台的入门体验集成。当新用户完成与代理运行相关的入门步骤时，他们会收到奖励和通知
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Agent Library作为AutoGPT平台的关键组成部分，为代理提供了一个完整的管理系统。它弥合了代理创建和执行之间的差距，为用户提供了一个集中的位置来存储、运行和监控他们的代理。通过与执行引擎和其他平台组件的集成，它实现了与AI代理协同工作的无缝体验。