Lagent & AgentLego 智能体应用搭建

最新推荐文章于 2025-04-25 15:24:01 发布
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文章标签： 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Orkeii/article/details/138453843
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本文介绍了智能体的概念、不同类型如AutoGPT和ReAct，重点讲解了轻量级开源框架Lagent和多模态工具包AgentLego，它们如何支持大语言模型增强。Lagent是智能体框架，而AgentLego作为工具包提供扩展功能，帮助用户构建强大的智能体系统。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、引入
（一）为什么要有智能体


（二）什么是智能体


（三）智能体组成


（四）智能体范式


1、AutoGPT


2、ReWoo


3、ReAct


二、概述
（一） Lagent 是什么
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


（二）AgentLego 是什么
AgentLego 是一个提供了多种开源工具 API 的多模态工具包，旨在像是乐高积木一样，让用户可以快速简便地拓展自定义工具，从而组装出自己的智能体。通过 AgentLego 算法库，不仅可以直接使用多种工具，也可以利用这些工具，在相关智能体框架（如 Lagent，Transformers Agent 等）的帮助下，快速构建可以增强大语言模型能力的智能体。


（三）两者的关系
经过上面的介绍，我们可以发现，Lagent 是一个智能体框架，而 AgentLego 与大模型智能体并不直接相关，而是作为工具包，在相关智能体的功能支持模块发挥作用。

两者之间的关系可以用下图来表示：

作业：

基础：

Orkeii
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【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记（六）：Lagent & AgentLego 智能体应用搭建
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
05-03 1381
本篇笔记内容主要为 【书生·浦语大模型实战营】作业（六）：Lagent & AgentLego 智能体应用搭建智能体的笔记 ，主要对智能体应用理论部分及具体搭建流程详细介绍，并分别进行实战应用及可视化展示，欢迎大家交流学习！
【 书生·浦语大模型实战营】作业（六）：Lagent & AgentLego 智能体应用搭建
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05-03 1873
本篇笔记内容主要为 【书生·浦语大模型实战营】作业（六）：Lagent & AgentLego 智能体应用搭建智能体的作业 ，主要对智能体应用理论部分及具体搭建流程详细介绍，并分别进行实战应用及可视化展示，欢迎大家交流学习！
Lagent & AgentLego 智能体应用搭建——笔记
YYYYbhjbhkv_的博客
04-24 1210
主要因为随着大语言模型的快速发展，即使如 GPT-4 这样的大模型，在某些场景下也会出现不能满足实际需求的情况，有诸多的局限性。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。它支持多种智能体范式，如 AutoGPT、ReWoo、ReAct。同时，它也支持多种工具 ，如谷歌搜索、Python解释器等。下图为 Lagent 的基本流程。
Lagent&AgentLego智能体应用搭建
2401_83218582的博客
04-23 2000
一.智能体的产生背景大语言模型的局限性：幻觉（模型可能产生虚假信息，与现实严重不符）时效性（模型训练数据过时，无法反映最新趋势和信息）可靠性（面对复杂任务时，可能频繁发错误输出现象）二.智能体组成三.智能体范式四.Lagent & AgentLego1.Lagent: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支持多种智能体范式（如AutoGPT，ReWoo，ReAct）支持多种工具（如谷歌搜索，Python解释器等）
学习笔记 | Lagent & AgentLego 智能体应用搭建
DrFlown的博客
04-23 785
​ 在本节中，我们将基于 Lagent 自定义一个工具。Lagent 中关于工具部分的介绍文档位于 https://lagent.readthedocs.io/zh-cn/latest/tutorials/action.html。继承 BaseAction 类实现简单工具的 run 方法；或者实现工具包内每个子工具的功能简单工具的 run 方法可选被 tool_api 装饰；工具包内每个子工具的功能都需要被 tool_api 装饰。
第六节：Lagent & AgentLego 智能体应用搭建--学习笔记
weixin_46873533的博客
04-23 992
与 1.2 部分类似，我们在两个 terminal 中分别启动 LMDeploy 服务和 Tutorial 已经写好的用于这部分的 Web Demo：Important注意，确保 1.1 节中的 LMDeploy 服务以及 1.2 节中的 Web Demo 服务已经停止（即 terminal 已关闭），否则会出现 CUDA Out of Memory 或是端口已占用的情况！export WEATHER_API_KEY=在2.2节获取的API KEY。
Lagent&AgentLego 智能体应用搭建
l18817813618的博客
04-23 877
什么是智能体：可以感知，思考推理，动作。
Lagent & AgentLego 智能体应用搭建-笔记
akandfxs
04-24 465
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。工具目测不如langchain上的多，天气搜索之类没有，不过python解释器好几个，不知道差别是啥又搞了一个12.2的虚拟机，进去一愣，看来是挂载的存储没换，配置换了。👍。
6-LAgent & AgentLego 智能体应用搭建
wengad的博客
06-10 819
幻觉：模型因为训练数据的不能全覆盖性，导致模型可能会生成虚拟信息时效性：用于模型训练的数据过时了，无法反馈最新的趋势和信息等。可靠性：当模型遇到复杂任务式，可能出现错误输出，无法被信任智能体定义智能体能够感知环境中的动态条件，进而能采取动作影响环境，同时能够运用推理能力理解信息、解决问题、生成推断、决定的动作。智能体的范式：AutoGPT、ReWoo、ReAct这里我们使用天气查询API,为了获得稳定的天气查询服务，我们首先要获取 API KEY。
第六讲 Lagent & AgentLego 智能体应用搭建
shafsyjwqt的博客
04-20 1981
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。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PPTPython 解释器在本节中，我们将基于 Lagent 自定义一个工具。Lagent 中关于工具部分的介绍文档位于动作 — Lagent。继承 BaseAction 类实现简单工具的 run 方法；
第六课Lagent & AgentLego 智能体应用搭建
m0_46680352的博客
06-18 914
课程链接。
《Lagent & AgentLego 智能体应用搭建》课程笔记及作业
weixin_51956916的博客
05-04 351
在和风天气平台上创建api key天气查询结果天气查询结果修改配置文件之后，在 Tool 界面选择 MagicMakerImageGeneration生成结果如下图，可以看到模型成功地调用了工具并得到了结果。
6、Lagent & AgentLego 智能体应用搭建（homework）
nty102的博客
04-19 885
接下来修改 /root/AgentLego/agentlego/agentlego/tools/__init__.py 文件，将我们的工具注册在工具列表中。AgentLego 所实现的目标检测工具是基于 mmdet (MMDetection) 算法库中的 RTMDet-Large 模型，因此我们首先安装 mim，然后通过 mim 工具来安装 mmdet。由于 AgentLego 在安装时并不会安装某个特定工具的依赖，因此我们接下来准备安装目标检测工具运行时所需依赖。（大小写敏感）的方法新建工具文件。
【第6节】Lagent & AgentLego 智能体应用搭建
熊猫小妖的AI世界
04-24 1344
在这一部分中，我们将带大家直接使用 AgentLego 工具，体验 AgentLego 的 WebUI，以及基于 AgentLego 自定义工具并体验自定义工具的效果。在上面介绍中可知，AgentLego 算法库既可以直接使用，也可以作为智能体工具使用。下面将分别介绍这两种使用方式。我们将以目标检测工具为例。
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随着人机交互技术的快速发展，传统的键盘、鼠标等输入设备已经不能满足人们对自然、直观交互的需求。手势识别作为一种非接触式的人机交互方式，具有操作自然、交互直观的特点，在智能家居、游戏控制、虚拟现实等领域有着广泛的应用前景。 本项目旨在开发一个基于计算机视觉的手势识别控制系统，通过摄像头捕获用户的手部动作，实时识别手势类型，并将识别结果转化为相应的控制命令，实现对计算机或其他设备的非接触式控制。
人工智能(AI)对网络管理的影响
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手机里塞满了珍贵回忆，却担心一不小心就被偷看？别怕，今天我就教你一个绝招——使用自建私有云相册。这不仅比Google Photos更安全可控，还无需公网IP或域名，因为咱们有cpolar这个神器来帮忙打通内网壁垒！跟着我一起，让你的照片管理从此变得既酷又安全吧！
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agent智能体框架搭建
03-29
<think>嗯，用户问的是关于如何搭建Python中的Agent智能体框架。首先，我需要明确用户的需求。Agent智能体框架通常指的是能够自主执行任务、与其他Agent交互或处理复杂逻辑的系统。常见的应用场景可能包括自动化任务、多代理系统、AI助手等。 我应该从基本概念开始解释，说明Agent框架的核心组成部分，比如环境感知、决策逻辑、通信机制等。然后，提供一个简单的代码示例，展示一个基础Agent的结构。这可能包括类的定义，初始化方法，以及执行动作的方法。 接着，用户可能需要了解如何扩展这个基础框架，比如添加多个Agent之间的交互，或者引入异步处理。这时候可以分步骤讲解，比如如何创建多个Agent实例，如何让他们通过消息队列通信，或者使用异步库来处理并发任务。 另外，用户可能对实际应用场景感兴趣，比如结合机器学习模型或外部API。这时候可以举例子，比如在决策过程中调用一个模型进行预测，或者发送HTTP请求获取数据。同时，需要指出可能遇到的问题，比如资源竞争、通信延迟，以及如何通过加锁或异步编程来避免这些问题。 在代码示例部分，我需要确保代码正确且简洁。比如，基础Agent类可能有一个run方法，循环处理感知和动作。扩展部分可以展示多个Agent发送消息，或者异步执行任务。可能需要使用到threading或asyncio库，但要考虑用户的熟悉程度，选择简单的方式。 然后，注意事项部分需要提醒用户关于资源管理、通信协议、错误处理等方面的问题。比如，在分布式系统中，网络通信可能不稳定，需要重试机制；错误处理要避免整个系统崩溃。 最后，相关问题需要涵盖用户可能进一步提问的方向，比如设计模式、通信机制、任务调度、性能优化等。这些问题应该引导用户深入理解框架的不同方面，并帮助他们解决实际开发中的问题。 总结下来，回答的结构应该是先介绍概念和组成部分，然后代码示例逐步深入，接着讨论扩展方法和应用场景，最后列出注意事项和相关问题。确保每个部分都清晰，解释到位，代码可运行，并且覆盖用户可能的需求点。</think><< Agent智能体框架是用于构建具有自主决策、环境感知和任务执行能力的智能系统的架构。以下是Python中搭建基础Agent框架的步骤和示例： 1. 基础Agent结构 class BaseAgent: def __init__(self, agent_id): self.agent_id = agent_id self.memory = [] # 记忆存储 self.state = "idle" # 当前状态 def perceive(self, environment): """感知环境""" return environment.get_state() def decide(self, perception): """决策逻辑""" if "obstacle" in perception: return "avoid" return "move_forward" def act(self, action): """执行动作""" print(f"Agent {self.agent_id} performing: {action}") self.state = action return action 2. 多Agent系统示例 class MultiAgentSystem: def __init__(self): self.agents = {} self.environment = Environment() def add_agent(self, agent): self.agents[agent.agent_id] = agent def run_cycle(self): for agent in self.agents.values(): perception = agent.perceive(self.environment) action = agent.decide(perception) agent.act(action) 3. 异步Agent实现（使用asyncio） import asyncio class AsyncAgent(BaseAgent): async def async_act(self, action): await asyncio.sleep(0.1) # 模拟异步操作 print(f"Async action: {action}") 4. 带通信的Agent扩展 class CommunicatingAgent(BaseAgent): def __init__(self, agent_id): super().__init__(agent_id) self.inbox = [] def send_message(self, receiver, message): receiver.inbox.append(message) def check_messages(self): while self.inbox: msg = self.inbox.pop(0) print(f"Agent {self.agent_id} received: {msg}") 典型应用场景： - 自动化交易系统 - 智能客服机器人 - 多智能体仿真系统 - 物联网设备协调 常见问题及解决方案： 1. 资源竞争：使用锁机制（threading.Lock） 2. 通信延迟：实现消息确认机制 3. 死锁检测：设置超时和心跳检测 4. 状态同步：使用版本控制或时间戳 实现建议： 1. 使用观察者模式处理环境变化 2. 采用有限状态机（FSM）管理Agent状态 3. 结合机器学习模型进行决策 4. 使用消息队列（如RabbitMQ）进行分布式通信
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