AgentBench任务服务器配置详解：控制器与工作节点的完美协作
AgentBench任务服务器配置详解：控制器与工作节点的完美协作
【免费下载链接】AgentBench A Comprehensive Benchmark to Evaluate LLMs as Agents (ICLR'24) 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/AgentBench
AgentBench作为全面评估LLM作为智能代理能力的基准测试框架，其核心架构采用了控制器与工作节点的分布式设计模式，能够高效管理多个任务环境的并行执行。本文将为初学者详细介绍AgentBench任务服务器的完整配置流程，帮助您快速搭建稳定的测试环境。🚀
系统架构概览
AgentBench采用分层架构设计，其中任务控制器（Task Controller）作为大脑，负责统一管理和调度所有工作节点（Task Worker），确保整个系统的高可用性和可扩展性。
核心组件包括：
- Task Controller - 中央调度器，运行在默认5000端口
- Task Worker - 任务执行单元，支持多个实例并行运行
- Agent Server - 智能代理服务层
- Evaluation Client - 评测客户端
快速启动指南
第一步：启动任务控制器
任务控制器是整个系统的核心，应该最先启动并保持常开状态：
python -m src.server.task_controller -p 3000
第二步：配置工作节点
使用自动化脚本启动工作节点，支持批量配置：
python -m src.start_task --config configs/start_task.yaml
第三步：开始评测任务
通过分配器启动具体的评测任务：
python -m src.assigner --config configs/assignments/default.yaml
关键配置文件详解
任务分配配置
在configs/assignments/目录中，最重要的配置文件包括：
- definition.yaml - 集合所有任务定义和模型定义
- default.yaml - 默认任务配置模板
- test_avalon.yaml - 特定任务测试配置
智能代理配置
configs/agents/目录包含各种AI代理的配置文件：
openai-chat.yaml- OpenAI聊天模型配置api_agents.yaml- API接口代理配置fs_agent.yaml- 文件系统代理配置
任务环境配置
configs/tasks/目录定义了不同的测试环境：
alfworld.yaml- 文本游戏环境webshop.yaml- 在线购物环境os_interaction.yaml- 操作系统交互环境
控制器管理接口
任务控制器提供以下关键监控接口：
| 接口 | 方法 | 功能描述 |
|---|---|---|
/list_workers | GET | 查看所有工作节点状态 |
/list_sessions | GET | 获取所有运行会话 |
/sync_all | POST | 同步所有工作节点 |
/cancel_all | POST | 取消所有运行任务 |
Docker容器化部署
对于生产环境，推荐使用Docker Compose进行容器化部署：
# extra/docker-compose.yml
controller:
image: jingbh/agentrl-controller:latest
network_mode: host
alfworld-std:
build:
context: ..
dockerfile: src/server/tasks/alfworld/Dockerfile
command: --controller http://172.17.0.1:5020/api alfworld-std
最佳实践技巧
1. 端口配置策略
- 控制器默认端口：5000
- 工作节点基础端口：5001
- 支持自定义端口映射
2. 错误处理机制
- 控制器意外重启后，首先调用
/sync_all接口同步状态 - 支持自动重试失败样例
- 实时保存评测结果
3. 性能优化建议
- 合理设置并发数量
- 根据硬件资源分配工作节点
- 监控系统资源使用情况
常见问题解决
Q: 控制器无法连接工作节点？ A: 检查网络配置和工作节点的--self地址设置
Q: 任务执行失败？
A: 查看日志文件，确认环境依赖是否完整
Q: 如何扩展自定义任务？ A: 在configs/tasks/目录下添加新的YAML配置文件
通过掌握AgentBench任务服务器的配置要点，您可以轻松搭建一个稳定、高效的LLM智能代理评估环境，为后续的模型测试和性能分析奠定坚实基础。🎯
【免费下载链接】AgentBench A Comprehensive Benchmark to Evaluate LLMs as Agents (ICLR'24) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/AgentBench
