Qwen-Agent工具系统详解:使用与开发指南

Qwen-Agent工具系统详解:使用与开发指南

Qwen-Agent Agent framework and applications built upon Qwen, featuring Code Interpreter and Chrome browser extension. Qwen-Agent 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qw/Qwen-Agent

工具系统概述

Qwen-Agent提供了一个强大的工具系统,允许开发者扩展模型的能力,使其能够执行特定任务。工具系统是Qwen-Agent架构中的关键组件,它使得语言模型能够与外部系统交互,完成诸如图像生成、代码执行等复杂操作。

工具使用详解

直接调用工具

在Qwen-Agent中,所有工具都通过统一的.call(params)接口进行调用。这种设计提供了简洁一致的调用方式:

from qwen_agent.tools import ImageGen

# 初始化图像生成工具
tool = ImageGen()

# 调用工具生成图片
res = tool.call(params={'prompt': '一只可爱的猫咪'})
print(res)

调用工具时需要注意:

  1. 参数必须按照工具定义的格式传递
  2. 返回值可能是字符串、列表或字典等类型
  3. 每个工具都有其特定的参数要求,需要查阅对应工具的文档

通过Agent调用工具

当工具集成到Agent中时,调用方式略有不同:

from qwen_agent.agents import Assistant

# 初始化Agent并指定可用工具
agent = Assistant(function_list=['code_interpreter', 'image_gen'])

# Agent会自动选择合适的工具处理请求
response = agent.run('请生成一张日落的图片')

Agent调用工具的特点:

  1. 使用_call_tool()内部方法调用工具
  2. 所有返回值都会被转换为字符串类型,便于语言模型处理
  3. 工具可以通过名称、配置或对象形式传入

工具开发指南

工具开发基础步骤

开发一个新工具需要遵循以下步骤:

  1. 定义工具名称和描述
  2. 声明工具参数
  3. 实现核心调用逻辑
  4. 注册工具(可选)

注册式开发示例

推荐使用装饰器注册工具,这种方式更加规范:

from qwen_agent.tools.base import BaseTool, register_tool

@register_tool('my_image_gen')
class MyImageGen(BaseTool):
    description = 'AI绘画服务,输入文本描述,返回根据文本生成的图片URL'
    parameters = [{
        'name': 'prompt',
        'type': 'string',
        'description': '图片内容的详细描述,建议使用英文',
        'required': True
    }]

    def call(self, params: str, **kwargs) -> str:
        # 实现具体的图像生成逻辑
        prompt = json5.loads(params)['prompt']
        encoded_prompt = urllib.parse.quote(prompt)
        return {
            'image_url': f'https://image.pollinations.ai/prompt/{encoded_prompt}'
        }

注册式开发的优势:

  1. 自动处理工具命名
  2. 便于工具的统一管理
  3. 支持通过名称快速调用

非注册式开发示例

也可以直接定义工具类而不注册:

class MyImageGen(BaseTool):
    name = 'my_image_gen'
    description = 'AI绘画服务...'
    parameters = [...]
    
    def call(self, params: str, **kwargs) -> str:
        # 工具实现逻辑
        ...

非注册式工具需要通过对象实例使用,不支持通过名称调用。

工具开发最佳实践

  1. 参数设计:明确每个参数的类型、是否必需以及详细描述
  2. 错误处理:在call方法中妥善处理各种异常情况
  3. 性能考虑:对于耗时操作,考虑实现超时机制
  4. 结果格式化:返回结果应尽量结构化,便于后续处理
  5. 文档完善:确保description和parameters字段清晰准确

工具系统架构解析

Qwen-Agent的工具系统采用插件式架构,具有以下特点:

  1. 松耦合:工具与核心系统解耦,可以独立开发和更新
  2. 标准化接口:所有工具都继承BaseTool并实现call方法
  3. 灵活集成:支持多种集成方式,适应不同场景需求
  4. 自动文档:工具的描述和参数信息可用于自动生成API文档

通过这套工具系统,开发者可以轻松扩展Qwen-Agent的能力,使其适应各种专业场景和应用需求。

Qwen-Agent Agent framework and applications built upon Qwen, featuring Code Interpreter and Chrome browser extension. Qwen-Agent 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qw/Qwen-Agent

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### Qwen-AgentOllama集成概述 Qwen-Agent作为一个基于Qwen模型的强大开发框架,提供了丰富的特性和灵活的应用场景[^1]。对于希望利用Qwen-Agentollama(假设为特定类型的硬件加速器或其他辅助计算资源)协同工作的开发者而言,理解两者如何有效结合至关重要。 #### 环境准备 为了使Qwen-Agent能够充分利用ollama的优势,在开始之前需确保已安装必要的依赖库以及配置好环境变量。这通常涉及设置Python虚拟环境,并通过pip安装来自官方GitHub仓库中的最新版本Qwen-Agent包: ```bash git clone https://github.com/QwenLM/Qwen-Agent.git cd Qwen-Agent pip install . ``` #### 初始化项目结构 创建一个新的Python脚本来初始化Qwen-Agent实例时,可以指定参数来适配ollama特性。例如,如果ollama提供特殊的API接口用于优化大型语言模型推理速度,则可以在初始化过程中传递这些选项: ```python from qwen_agent import Agent agent = Agent( model="qwen", device="cuda" if use_ollama_acceleration else "cpu", api_key=your_api_key, additional_params={"use_ollama": True} # 假设这是针对ollama的一个特殊标志位 ) ``` #### 实现自定义功能 考虑到Qwen-Agent支持LLM类的函数调用功能,这意味着可以根据ollama的具体能力和应用场景实现定制化的智能代理行为模式[^2]。比如,当处理复杂查询请求时,可以让Qwen-Agent自动识别是否应该启用ollama来进行更高效的运算处理;或者是在某些情况下仅依靠本地资源完成任务。 #### 应用案例展示 下面是一个简单的例子,展示了如何使用带有ollama增强特性的Qwen-Agent执行文本摘要生成任务: ```python def summarize_text(text, agent): response = agent.run(f"Summarize the following text:\n{text}") return response['result'] long_document = """ 这里是一篇很长的文章... """ summary = summarize_text(long_document, agent) print(summary) ``` 在这个例子中,`summarize_text` 函数接收一段较长的文字输入并通过Qwen-Agent发出指令以获取简洁明了的小结。而实际运行期间,内部逻辑会判断当前环境下是否有可用的ollama设备参工作,从而决定采用哪种方式更好地满足性能需求。
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