背景

        最近在探索新方向的时候，发现一个项目：Composio， 它是为AI Agent准备的生产完备的工具集，可以和一些主流的agent框架进行结合，让agent具备更加强大的能力。按之前的视角来划分，应该属于应用层的。看了下项目的介绍，感觉还是蛮有意思的，准备使用其skekit(SWE Development Kit，一个使用 Composio 的工具生态系统构建软件工程代理的强大框架。)构建一个应用体验下，但部署的过程中遇到一些问题，在网上没有找到相应的答案，因此在这里记录一下。

目标

        运行起官方的skekit的demo, 通过Composio构建工具集来针对指定仓库指定issue提交一个解决方案。

环境

• windows11

• Docker

• conda

• WSL

问题定位

        按官方文档流程操作，最后运行时会遇到一个问题：超时。

        其实从错误信息看，http超时了，第一反应是拉一些库超时了，是不是要换源？但仔细点看，它拉的是localhost。拉本地超时？为什么会调用到本地？

        查看源码及文档发现，官方给的默认代码的逻辑是会在本地起一个docker service， 然后Agent对外的实际调用是通过对docker service的调用完成的。关于为什么要用docker service 而不是直接在本地起一个服务，官方文档中的说法是：

        很粗略（只有一个Unsafe)，其实并不太明确部署在本地会有什么影响。但从部署docker后的日志来看，大致能明白为什么要这么做。