构建和部署多智能体聊天机器人

基本思路

本手册向您展示了如何使用 DGX Spark 进行原型设计、构建和部署完全本地的多智能体系统。
凭借 128GB 统一内存，DGX Spark 可以并行运行多个 LLM 和 VLM，从而实现跨智能体的交互。

其核心是由 gpt-oss-120B 提供支持的主管智能体，协调专门的下游智能体以进行编码、检索增强生成 (RAG) 和图像理解。
得益于 DGX Spark 对流行 AI 框架和库的开箱即用支持，开发和原型设计变得快速且顺畅。
这些组件共同展示了如何在本地高性能硬件上高效执行复杂的多模态工作流程。

你将完成什么

您将在 DGX Spark 上运行一个全栈多智能体聊天机器人系统，可通过
您本地的网络浏览器。
设置包括：

• 使用 llama.cpp 服务器和 TensorRT-LLM 服务器提供 LLM 和 VLM 模型服务
• 用于模型推理和文档检索的 GPU 加速
• 使用由 gpt-oss-120B 提供支持的主管智能体进行多智能体系统编排
• MCP（模型上下文协议）服务器作为主管智能体的工具

先决条件

• DGX Spark 设备已设置并可访问
• DGX Spark GPU 上没有运行其他进程
• 有足够的磁盘空间用于模型下载

时间与风险

• 预计时间：30 分钟到一小时
• 风险：
  • Docker 权限问题可能需要更改用户组并重新启动会话
  • 安装包括下载 gpt-oss-120B (~63GB)、Deepseek-Coder:6.7B-Instruct (~7GB) 和 Qwen3-Embedding-4B (~4GB) 的模型文件，这可能需要 30 分钟到 2 小时，具体取决于网络速度
• 回滚：使用提供的清理命令停止并删除 Docker 容器。
• 最后更新：2025 年 11 月 20 日
  • 修复了在 DGX Spark 上运行 llama.cpp 的中断命令

步骤1.配置Docker权限

要在不使用 sudo 的情况下轻松管理容器，您必须位于 docker 组中。如果您选择跳过此步骤，则需要使用 sudo 运行 Docker 命令。

打开新终端并测试 Docker 访问。在终端中，运行：

docker ps

如果您看到权限被拒绝错误（例如尝试连接到 Docker 守护进程套接字时权限被拒绝），请将您的用户添加到 docker 组，这样您就不需要使用 sudo 运行命令。

sudo usermod -aG docker $USER
newgrp docker

步骤 2. 克隆仓库

git clone https://github.com/NVIDIA/dgx-spark-playbooks
cd dgx-spark-playbooks/nvidia/multi-agent-chatbot/assets

步骤 3. 运行模型下载脚本

chmod +x model_download.sh
./model_download.sh

安装脚本将负责从 Hugging Face 中提取模型 GGUF 文件。
正在提取的模型文件包括 gpt-oss-120B (~63GB)、Deepseek-Coder:6.7B-Instruct (~7GB) 和 Qwen3-Embedding-4B (~4GB)。
这可能需要 30 分钟到 2 小时，具体取决于网络速度。

步骤 4. 启动应用程序的 docker 容器

  docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose-models.yml up -d --build

此步骤构建基础 llama.cpp 服务器映像并启动为模型、后端 API 服务器以及前端 UI 提供服务所需的所有 docker 服务。
此步骤可能需要 10 到 20 分钟，具体取决于网络速度。
等待所有容器准备就绪并正常运行。

watch 'docker ps --format "table {{.ID}}\t{{.Names}}\t{{.Status}}"'

步骤 5. 访问前端 UI

打开浏览器并转到：http://localhost:3000

ssh -L 3000:localhost:3000 -L 8000:localhost:8000 username@IP-address

步骤 6. 尝试示例提示

单击前端的任何图块即可试用主管和其他智能体。

RAG 智能体：
在尝试 RAG 智能体的示例提示之前，请上传示例 PDF 文档 NVIDIA Blackwell Whitepaper
作为上下文，转到链接，将 PDF 下载到本地文件系统，单击左侧边栏中“上下文”下的绿色“上传文档”按钮，然后确保选中“选择源”部分中的框。

步骤 8. 清理和回滚

完全删除容器并释放资源的步骤。

从 multi-agent-chatbot 项目的根目录中，运行以下命令：

docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose-models.yml down

docker volume rm "$(basename "$PWD")_postgres_data"

步骤 9. 后续步骤

• 使用多智能体聊天机器人系统尝试不同的提示。
• 按照仓库中的说明尝试不同的模型。
• 尝试添加新的 MCP（模型上下文协议）服务器作为主管智能体的工具。