设置

为智能体赛道评估配置环境。

选项 A：单一环境（推荐）

将 Claude Code CLI 安装到与 torch/vllm 相同的环境中：

# In your KernelGenBench environment
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
cp agent_bench/config.example.yaml agent_bench/config.yaml

编辑 config.yaml：

paths:
  python: /path/to/your/python  # Python with torch + vllm + kernelgenbench

选项 B：独立环境

如果 Claude Code 安装在不同的环境中：

cp agent_bench/config.example.yaml agent_bench/config.yaml

编辑 config.yaml：

paths:
  python: /path/to/envs/kernelgenbench/bin/python

运行时，导出 PATH：

export PATH="/path/to/claude_tool/bin:$PATH"
cd agent_bench && bash test_ops.sh add --device-count 1

配置字段

字段	描述
paths.python	包含 torch + vllm + kernelgenbench 的 Python 解释器
agent.bin	智能体 CLI 可执行文件路径（默认：claude）

API 凭证

确保已设置您的 API 密钥：

# Anthropic Claude
export ANTHROPIC_API_KEY=your_key

# OpenAI / OpenAI-compatible
export OPENAI_API_KEY=your_key

验证设置

cd agent_bench

# Quick test with single operator
bash test_ops.sh add --device-count 1