【书生浦语】Lagent 自定义你的 Agent 智能体

最新推荐文章于 2025-11-30 23:47:27 发布
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#深度学习

Lagent 自定义你的 Agent 智能体

Lagent Web Demo 使用

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-name internlm2_5-7b-chat

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基于 Lagent 自定义智能体

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芷詩
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Lagent 自定义你的 Agent 智能体
qq_73754220的博客
11-25 2388
Action，也称为工具，Lagent中集成了很多好用的工具，提供了一套LLM驱动的智能体用来与真实世界交互并执行复杂任务的函数，包括谷歌文献检索、Arxiv文献检索、Python编译器等。，其中如果采用浦语的API，模型名称可以选择internlm2.5-latest，默认指向最新发布的 InternLM2.5 系列模型，当前指向。可以尝试进行几轮简单的对话，并让其搜索文献，会发现大模型现在尽管有比较好的对话能力，但是并不能帮我们准确的找到文献，)，展示如何协调不同的智能代理完成内容生成和优化的任务。
书生浦语之：使用Lagent 自定义你的 Agent 智能体
XUTINGZHANGLOVE的专栏
08-08 922
本节中，我们将带大家基于 Lagent 自定义自己的智能体。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；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装饰下面我们将实现一个调用 MagicMaker API 以完成文生图的功能。首先，我们先来创建工具文件：然后，我们将下面的代码复制进入'dongman', # 动漫。
书生浦语Lagent 自定义你的 Agent 智能体作业
weixin_56230406的博客
08-12 134
weather.py设定API key。可以同时查询天气和词转图。调用天气和mmagic。
进阶岛 - 使用Lagent 自定义实现Agent 智能体
纸上得来终觉浅 绝知此事要躬行
08-16 1582
作为LLM的应用发展方向，Agent的应用潜力非常大Lagent是一个agent开发框架，可以快速的构筑agent应用Lagent已预置强有力的工具：搜索、地图、Python解释器参考官方例开发天气查询功能（高德API），让LLM获取实时天气信息，验证Agent开发外挂API的流程通过@tool_api注解，利用Python的注释即可自动将API的信息注入给LLM，非常方便验证效果相当好：可精确识别关键字并传递给agent的外挂API，并正确识别和组织返回信息（见文末）
【书生3.2】Lagent 自定义你的 Agent 智能体
qqzhuimengren的博客
08-30 617
1 环境准备2 启动模型3 部署lagent4 可视化页面及配置5 自定义工具的智能体'dongman', # 动漫'guofeng', # 国风'xieshi', # 写实'youhua', # 油画'manghe', # 盲盒else:else:@tool_apiArgs:Returns:"""try:}),创建magicmaker.py文件修改来适配我们的自定义工具。在的下一行添加在第27行添加。
Lagent 自定义你的 Agent 智能体--书生·浦语实战系列
chasemydreamidea的博客
09-28 1186
一：概述一：概述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。Lagent不仅允许开发者使用Python语言编写智能体逻辑，还提供了一些典型工具来增强大语言模型的能力。通过Lagent，用户可以构建出功能强大的智能代理，应用于智能客服、智能办公、行业智能应用等多个场景。它具有轻量级、高效推理引擎、多代理支持、易扩展性、可视化编辑的特点。
【书生大模型实战】L2-Lagent 自定义你的 Agent 智能体
cjy_colorful0806的博客
08-13 1076
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，我们将带大家基于 Lagent 自定义自己的智能体。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；
书生·浦语大模型之Lagent 自定义 Agent 智能体
2301_80313103的博客
08-19 1125
书生·浦语大模型之Lagent 自定义 Agent 智能体篇
Lagent 自定义Agent 智能体
weixin_42112760的博客
08-19 334
图片就手动打开了：https://oss.openmmlab.com/magicmaker/7e8/8/13/c46ee9705e3c11efafb300259d54ad6e.png。使用 Lagent 自定义一个智能体，并使用 Lagent Web Demo 成功部署与调用，记录复现过程并截图。顺序会乱，应该是webdemo的问题。基础任务（完成此任务即完成闯关）
【民族服饰识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法
子午的博客
11-30 464
民族服饰识别，民族服饰智能识别与分析系统基于TensorFlow框架，采用卷积神经网络（CNN）算法构建而成。系统在收集了回族、汉族、满族、苗族四类典型民族服饰图像数据集的基础上，通过多轮迭代训练，最终生成高精度识别模型，并配合Web可视化平台实现便捷交互。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
深度学习实战（基于pytroch）系列（四十一）长短期记忆（LSTM）pytorch简洁实现
echo的博客
11-29 835
本文介绍了使用PyTorch简洁实现长短期记忆网络(LSTM)语言模型的方法。首先读取周杰伦歌词数据集并进行预处理，然后定义包含LSTM层和全连接层的RNN模型类，其中LSTM需要同时处理隐藏状态和细胞状态。文章详细展示了模型初始化、预测函数实现以及训练过程，包括梯度裁剪和数据迭代器设计。通过对比手动实现，突出了PyTorch框架在简化LSTM实现方面的优势，为自然语言处理任务提供了高效的解决方案。
深度学习实战（基于pytroch）系列（四十）长短期记忆（LSTM）从零开始实现
echo的博客
11-28 1432
LSTM（长短期记忆网络）是一种改进的循环神经网络，通过引入输入门、遗忘门和输出门三个控制单元，以及记忆细胞结构，有效解决了传统RNN的梯度消失问题。其核心计算包括：三个门控单元通过sigmoid函数调节信息流动，候选记忆细胞使用tanh函数生成，最终记忆细胞由遗忘门和输入门共同决定。实验使用周杰伦歌词数据集进行训练，从零实现了LSTM模型的参数初始化和前向传播过程，包括状态初始化、门控计算和隐藏状态更新。该结构能更好地捕捉长距离依赖关系，适用于序列建模任务。
深度学习实战（基于pytroch）系列（四十四） 优化与深度学习
echo的博客
11-30 921
本文探讨了优化与深度学习的关系及优化在深度学习中的挑战。优化算法通过最小化训练误差来降低损失函数值，而深度学习更关注降低泛化误差。文中重点分析了深度学习中常见的两个优化挑战：局部最小值和鞍点。通过数学函数示例和可视化图表，展示了这些特征点的特性，并指出在高维参数空间中，鞍点比局部最小值更为常见。最后强调虽然全局最优解难以获得，但现有优化算法已能有效训练深度学习模型。
Python连接云端Linux服务器进行远程 （后端开发/深度学习）时候的注意事项
少年何妨梦摘星，敢挽桑弓射玉衡。 他时若遂凌云志，敢笑黄巢不丈夫。
11-29 759
Python云端远程开发，遇到的相关的知识点。比如Linux以及shell的常用的命令，使用pyenv管理pyhton的版本！类似Vue使用nvm管理的！编写 `setup.py`？（配合 `-e .` 使用）Python连接云端Linux服务器进行远程 （后端开发/深度学习）时候的注意事项。深度学习，AI，神经网络，入门教程
深度学习助力图像增强：多算法与PyTorch复现
2508_94252591的博客
11-29 654
深度学习图像低光照增强算法低照度增强3DLUT,DeepUPT,DeepLPF,RetinexNet,Zero-DCE,EnlightenGAN,RetinexFormer等图像调色增强算法HDRNet,StarEnhancer,CSRNet等水下增强算法UWGAN,UIEGAN等pytorch架构复现，有代码和benchmark数据集在图像处理领域，针对不同场景和需求，有着各种各样的深度学习算法。
基于深度学习的手写数学公式识别与计算系统设计与实现
最新发布
Dev7z的博客
11-30 511
随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展，手写数学公式的自动识别与计算在智能教育、人机交互等场景中具有重要应用价值。本文围绕“基于深度学习的手写数学公式识别与计算系统设计与实现”这一课题，设计并实现了一套集公式图像输入、字符分割、字符识别及表达式计算于一体的完整系统。
DAY 43 复习日
Petrichor_H_的博客
11-30 86
kaggle找到一个图像数据集，用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化。进阶：并拆分成多个文件。
深度学习调参手册：学习率、Batch Size 的最优搭配策略
dream_it_come_in的博客
11-30 601
绑定关系：LR 与 BS 是 “步长” 和 “导航精度” 的关系，大 BS 配大 LR，小 BS 配小 LR，遵循 “线性缩放原则”；场景优先：显存充足选大 BS + 适配 LR，显存不足选小 BS + 小 LR + 梯度累积，特殊任务针对性调整；迭代验证：先定 BS 基线，再配初始 LR，最后对比多组组合，以验证集性能为核心指标。
【机器学习】21-22 机器学习系统开发流程 & 倾斜数据集
weixin_54010404的博客
11-30 442
本文摘要：文章介绍了机器学习开发流程的关键环节，包括迭代开发过程、错误分析方法、数据增强与合成技术、迁移学习的应用场景与策略。详细阐述了倾斜数据集下的评估指标（准确率、召回率、F1分数）及其权衡关系，并概述了完整机器学习项目的生命周期（从任务定义到部署监控）。特别强调了在数据不平衡情况下传统准确率的局限性，提出了使用精确率和召回率作为替代指标，并通过F1分数进行综合评估的方法。最后提及了机器学习项目中的伦理考量和数据偏见问题。
书生浦语大模型作业
05-13
### 书生浦语大模型作业实现指南 #### 1. 环境配置与模型加载 为了完成与书生浦语大模型相关的作业，首先需要确保基础环境已正确配置。可以通过指定 `local_llm_path` 参数来加载本地模型文件夹路径或 Huggingface 上的模型名称，例如 `"internlm/internlm2-chat-7b"` 或 `"qwen/qwen-7b-chat-int8"` [^1]。此外，还需设置参数 `local_llm_max_text_length`，以定义模型可接受的最大文本长度。 对于具体操作步骤，可以参考如下 Python 示例代码： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model_name_or_path = "internlm/internlm2-chat-7b" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) max_input_length = model.config.max_position_embeddings print(f"Maximum input length supported by the model: {max_input_length}") ``` #### 2. 数据准备与微调策略 在实际应用中，可能需要对书生浦语大模型进行微调以适配特定任务需求。常见的微调方式包括 **增量预训练** 和 **指令跟随微调** [^3]。前者适用于引入新的领域知识（如行业术语、技术文档），后者则用于优化模型的对话能力。 以下是针对不同场景的数据准备建议： - 如果目标是提升模型的知识覆盖范围，则应收集相关领域的文章、书籍或其他结构化数据作为训练集； - 若旨在增强交互效果，则需构建高质量的人机对话样本集合。 #### 3. 功能开发实例——图文创作工具 利用书生浦语及其衍生版本（如浦语·灵笔2），开发者能够快速搭建具备先进图文生成能力的应用程序 [^2]。下面展示了一个简单的 CLI 接口设计思路，允许用户输入自定义主题并获得相应的文字描述及配套插图链接。 ```python def generate_article_with_images(prompt): response = model.generate( tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt"), max_new_tokens=500, num_beams=4, no_repeat_ngram_size=2 ) decoded_output = tokenizer.decode(response[0], skip_special_tokens=True) article_content, image_url_list = parse_response(decoded_output) # 自定义解析逻辑 return {"text": article_content, "images": image_url_list} if __name__ == "__main__": user_prompt = input("请输入您的创意方向：") result = generate_article_with_images(user_prompt) print(result["text"]) for idx, img_link in enumerate(result["images"]): print(f"[Image {idx+1}] URL: {img_link}") ``` > 注：以上仅为伪代码框架示意，请根据实际情况调整函数内部实现细节以及依赖库的选择。 #### 4. 常见问题分析与改进措施 尽管书生浦语系列表现出众，但在某些复杂查询情境下仍可能存在不足之处 [^5]。比如，当面对高度相似的信息源时，可能会倾向于优先选用最早录入的内容而忽略后续更新更优解的可能性。对此现象可通过以下方法缓解： - 扩展检索范围至整个数据库而非局限于前几条记录； - 结合外部搜索引擎动态补充实时资讯； - 定期维护知识库内容保持时效性和准确性。 ---
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