Lagent 自定义你的 Agent 智能体

Lagent 介绍

Lagent 是一个轻量级开源智能体框架，旨在让用户可以高效地构建基于大语言模型的智能体。同时它也提供了一些典型工具以增强大语言模型的能力。

Lagent 目前已经支持了包括 AutoGPT、ReAct 等在内的多个经典智能体范式，也支持了如下工具：

• Arxiv 搜索
• Bing 地图
• Google 学术搜索
• Google 搜索
• 交互式 IPython 解释器
• IPython 解释器
• PPT
• Python 解释器

其基本结构如下所示：

环境配置

开发机选择 30% A100，镜像选择为 Cuda12.2-conda。

首先来为 Lagent 配置一个可用的环境。

# 创建环境
conda create -n agent_camp3 python=3.10 -y
# 激活环境
conda activate agent_camp3
# 安装 torch
conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia -y
# 安装其他依赖包
pip install termcolor==2.4.0
pip install lmdeploy==0.5.2

接下来，我们通过源码安装的方式安装 lagent。

# 创建目录以存放代码
mkdir -p /root/agent_camp3
cd /root/agent_camp3
git clone https://github.com/InternLM/lagent.git
cd lagent && git checkout 81e7ace && pip install -e . && cd ..

Lagent Web Demo 使用

接下来，我们将使用 Lagent 的 Web Demo 来体验 InternLM2.5-7B-Chat 的智能体能力。

首先，我们先使用 LMDeploy 部署 InternLM2.5-7B-Chat，并启动一个 API Server。

conda activate agent_camp3
lmdeploy serve api_server /share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2_5-7b-chat --model-