eAgent Tutorial
配置 LLM / 搜索 · Skills · MCP · 表观组学工作流
1. LLM API Key 是什么？如何获取与填写？
作用：LLM API Key 让 eAgent 调用大语言模型（如 DeepSeek、OpenAI 等）进行对话、写代码、规划生物学分析步骤。Key 由您自己在模型服务商处申请，各付各的，不会经过我们的服务器。
如何获取
- 注册模型服务商账号（推荐 DeepSeek：platform.deepseek.com）。
- 进入 API Keys 页面，创建新 Key，复制
sk-...字符串。 - 妥善保存，Key 只显示一次。
在 eAgent 中填写位置
- 打开 eAgent（Web
:3001或 Windows/macOS 桌面 App）。 - 点击左下角或侧边栏 Settings（设置）。
- 选择 LLM → Add profile（或编辑已有 profile）。
- 填写 Base URL、Model、API Key，保存。
- 新建对话后即可使用该模型。
DeepSeek 示例：Base URL https://api.deepseek.com/v1，Model deepseek-chat。
2. Tavily API Key 是什么？如何获取与填写？
作用：Tavily 提供联网搜索能力。配置后 Agent 可检索最新文献、数据库与网页，用于查 AML 相关基因、Enhancer 证据等。未配置时仅能用本地知识与 Skills，无法联网搜索。
如何获取
- 访问 Tavily Keys 注册并创建 API Key。
- 复制 Key（通常以
tvly-开头）。
在 eAgent 中填写位置
- 打开 eAgent 界面，在侧边栏找到 MCP（或 Plugins）。
- 找到 Tavily / tavily-mcp，点击 Install。
- 安装完成后填入 Tavily API Key 并保存。
- 重要：开启新对话（New conversation）后搜索才会生效。
3. Skill 是什么？如何安装与使用？
Skill 是写给 Agent 的「工具说明书」（SKILL.md）。Agent 读到 Skill 后知道如何调用 MACS2、DeepDC、eNet 等表观组学 pipeline，并在终端执行对应脚本。
eAgent 预装 Skills
官方 App / Web 已内置 16 个 epigenomics Skills + 2 个 guidance 场景，位于 ~/.openhands/skills/（启动时自动 sync）。一般无需手动安装。
自行新增 / 配置 Skill（开发者）
- 在项目中创建
.agents/skills/your-skill/SKILL.md（YAML front matter + 使用说明 + 命令示例）。 - 运行
bash skills/scripts/sync_user_skills.sh同步到~/.openhands/skills/。 - 重启 eAgent 或刷新 Skills 列表（Settings → Skills）。
- 确认列表中出现新 Skill 名称。
在对话框中调用 Skill
直接描述任务，Agent 会自动选择 Skill，例如：
- 「用 epigenomics-macs2 对我的 ChIP-seq BAM 做 peak calling」
- 「Follow guidance-disease-sgrna 为 AML 设计 enhancer pgRNA」
Agent 读取 SKILL.md → 准备输入文件 → 执行 run.sh → 返回结果文件与解读。
4. MCP Plugins 是什么？如何配置与使用？
MCP（Model Context Protocol） 插件为 Agent 扩展外部能力，例如 Tavily 联网搜索、文件系统、数据库等。与 Skill 不同：MCP 是独立服务进程，通过 MCP 协议与 Agent 通信。
安装 Tavily MCP（最常用）
- 侧边栏 → MCP。
- 找到 Tavily → Install（首次会通过 npm 拉取
tavily-mcp，需联网，可能较慢）。 - 填入 Tavily API Key → Save。
- 新建对话，提问「搜索 AML enhancer 最新文献」测试。
其他 MCP
在 MCP 面板浏览可用插件，按提示 Install + 配置环境变量。安装后同样建议新开对话再使用。
使用方式
无需特殊命令——在对话中说明需要联网搜索或调用某 MCP 能力即可，Agent 自动选择已安装的 MCP 工具。
5. 已预装生物学 Skills 一览
| Skill 名称 | 工具 | 用途 |
|---|---|---|
| epigenomics-enet2 | eNet2.0 | 单细胞 CRE–gene 调控网络 |
| epigenomics-enet | eNet | Bulk / sc CRE–gene 相关分析 |
| epigenomics-escreen | eScreen | CRE 活性预测 |
| epigenomics-deepdc | DeepDC | CRISPRi pgRNA / sgRNA 设计 |
| epigenomics-rose | ROSE | Super-enhancer 识别 |
| epigenomics-macs2 | MACS2 | ChIP-seq / ATAC-seq peak calling |
| epigenomics-homer | HOMER | Peak 注释、motif 分析 |
| epigenomics-abc | ABC | Activity-by-Contact enhancer–gene 预测 |
| epigenomics-encode-re2g | ENCODE rE2G | ENCODE 增强子–基因连接 pipeline |
| epigenomics-fantom5 | FANTOM5 | CAGE / enhancer 图谱查询 |
| epigenomics-enformer | Enformer | 序列深度学习调控预测 |
| epigenomics-borzoi | Borzoi | 调控序列深度学习模型 |
| epigenomics-malinois | Malinois | MPRA 训练 CRE 活性模型 |
| epigenomics-emut | eMut | 突变对调控元件影响 |
| epigenomics-espatial | eSpatial | 空间表观组学分析 |
| epigenomics-nature-plotting | Nature Skills | 发表级作图 workflow |
| guidance-disease-sgrna | Guidance | 疾病相关 enhancer sgRNA 设计场景引导 |
| guidance-tf-enhancer-library | Guidance | TF library enhancer 文库构建引导 |
6. 生物学案例：AML 疾病 Enhancer sgRNA 设计
以下演示如何通过多轮对话，从疾病（AML）到最终 pgRNA 设计结果。Agent 会按 guidance-disease-sgrna 软引导，步骤可灵活调整。
真实运行会在 workspace 生成 TSV/BED 文件；您可在 Files 面板下载验证。
7. 常见问题（FAQ）
- （I）如何安装 eAgent？Windows / macOS / Linux 有何不同？
-
Windows / macOS：从宣传页 Download下载
.exe/.dmg，安装后双击 eAgent 图标——这是真正的 GUI 桌面 App，无需登录。
Linux / 远程服务器：复制宣传页 Linux 命令curl | bash安装，然后eagent start --nohup，浏览器打开http://127.0.0.1:3001——这是本地 Web 端口，不是桌面 GUI。 - （II）浏览器断联、无法联网搜索怎么办？
-
断联：检查本地服务是否在跑（Linux:
eagent status；Web saved:ss -tlnp | grep 3001）。SSH 远程需保持端口转发。刷新页面或重启服务。
无法搜索：确认 MCP → Tavily 已 Install 且 API Key 正确；必须新建对话后再试。集群网络慢时首次 Install 需等待 1–3 分钟。 - （III）验证码邮件找不到？
- 若使用公网 Web 版（带邮箱登录），验证码可能在垃圾邮件文件夹，请检查并放行发件域名。本地 App 与本地 Web（:3001）无需邮箱验证。
- （IV）第一次登录/打开加载很慢？
- 正常。冷启动需拉取 agent-server、初始化 LiteLLM/MCP，约 3–5 分钟。请耐心等待至界面完全加载后再发第一条消息。