Lagent 自定义你的 Agent 智能体

最新推荐文章于 2025-12-31 23:52:26 发布
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#python #transformer #人工智能 #AI作画

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

然后，我们在另一个窗口中启动 Lagent 的 Web Demo。

启动后遇到报错

尝试使用实战营群中给出的办法解决，手动安装pip install griffe==0.48.0，依然遇到该报错。

再次尝试重新创建一个新的环境，在执行cd lagent && git checkout 81e7ace && pip install -e . && cd .. 命令前先安装pip install griffe==0.48.0后解决。

按照教程修改/root/agent_camp3/lagent/examples/internlm2_agent_web_demo.py后重启

重新让其搜索论文

yuetou
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L2-Lagent 自定义你的 Agent 智能体
qushaqugemane的博客
08-15 511
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。
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 1621
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）
Lagent 自定义自己的 Agent 智能体
m0_65719612的博客
08-29 1103
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；
从零开发基于DeepSeek的端侧离线大模型语音助手：全流程指南
最新发布
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引言端侧离线大模型语音助手的核心价值在于隐私保护、低延迟响应、无网络依赖，尤其适合对数据敏感或网络不稳定的场景（如家庭、车载、工业设备）。本文将基于DeepSeek大模型（如DeepSeek-R1-7B），结合端侧优化技术（量化、蒸馏、硬件加速），从需求分析、技术选型、架构设计、核心模块实现、优化策略等方面，提供一套可落地的开发指南。一、需求分析与技术定位• 核心功能：语音交互（唤醒、识别、合成）、任务自动化（设备控制、信息查询、日程管理）。
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nvd11的专栏
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本文介绍了在Python中使用@property和@abstractmethod组合定义抽象属性的方法。这种模式能够强制子类提供一个只读的数据接口，同时保持实现的灵活性。子类既可以用简单的类属性赋值实现，也可以通过@property方法动态计算属性值。这种设计使接口语义更清晰（表示特征而非动作），调用方式统一（都通过obj.field访问），并兼顾了简单静态配置和复杂动态逻辑两种实现需求。示例展示了静态配置和动态计算两种实现方式，体现了Python在抽象属性设计上的优势。
使用 Hugging Face 镜像加速
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anaconda是如何实现在cmd命令行前面加上环境名称
猛犸象
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qq_69146676的博客
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我们将根据官方大纲 9大模块，为你梳理出清晰、易懂、零基础友好的学习路径，聚焦高频考点 + 核心概念 + 重点工具，并标注哪些内容可略看或选修，助你高效备考、顺利通过考试（总分100，60分及格，闭卷90分钟，50题：30单选+10多选+10判断）。大数据4V特征：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）” → 答：“逻辑回归”或“决策树”” → 答：“用SQL查询大数据”看到“梧桐大数据”：答案往“安全、合规、位置数据、运营商特色”靠。
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2302_81798979的博客
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腾讯混元OCR大模型，本地部署，实测
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大家好，我是章北海
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lagent
03-10
例如，引用[2]对应Lagent自定义工具的步骤，引用[3]关于支持的工具列表。确保回答结构清晰，分点说明，并自然添加引用标识。 最后，生成的相关问题应围绕用户可能感兴趣的方向，如技术细节、应用场景、部署教程等，...
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