
DeepSeek Janus-Pro 应用代码与图片链接实践
Agent模型是一种能够自主理解、规划决策、执行复杂任务的智能体。它的核心组成部分包括大语言模型(LLM)、记忆模块、任务规划技能以及工具使用能力。具体来说,Agent通过对用户输入的文字进行拆解和规划,确定适当的行动路径,并评估所需工具。在使用API调用工具后,Agent能够得到调用结果并最终输出解决方案。
阿里云AI创意挑战赛旨在设计能够完成特定任务的AI Agent,并创作出受欢迎的Agent产品。参赛者需要调用开源的通义千问大模型API作为LLM大脑,通过设计Prompt为LLM设定角色,确定LLM的功能,以及创建或调用第三方的工具,使Agent能够实现更多功能。这一比赛不仅是技术水平的较量,更是创意的展示。
在开发qwen-agent时,使用虚拟环境是一个不错的选择。下面是环境搭建的详细步骤:
git clone
命令克隆Agent项目。pip install -r requirements.txt
安装项目所需的依赖包。apps/agentfabric
文件夹移动至项目根目录。python app.py
启动应用程序。 git clone https://github.com/modelscope/modelscope-agent.git
cd modelscope-agent
pip install -r requirements.txt
pip install -r demo/agentfabric/requirements.txt
python app.py
Prompt是一段用于与语言模型交互的文字或代码片段。它通过提供明确的指令或问题,引导模型生成相关的文本。在Agent构建中,Prompt的设计直接影响模型对任务的理解和执行效果。
Prompt通常由上下文和任务描述两部分组成。上下文是指前文或已知信息,而任务描述则包含具体的指令或问题。合理的设计可以帮助模型更好地理解任务,并生成符合预期的输出。
以下是一个Python编程专家的Prompt示例:
描述:
指令:
我构建了一个简单的科研论文润色小助手。这是一个专为科研人员设计的助手,能够利用大模型的专业知识补充用户输入的文字,修正语言错误,并提供中英双语的论文版本。
通过反复调整,以下是我为Agent设定的功能:
经过多次对话和调整,Agent能够提出优质的建议,并根据用户的Prompt进一步生成完善的示例。虽然初期的Agent回复简单,但经过改进后已能满足用户的需求。
在未来的开发中,我们可以尝试为小助手增加联网功能,使其能够获得更多参考资料,并给出更可靠的答复。以下是几个可能的联网用途:
Agent的工具是其核心能力之一,能够调用外部信息或完成特定功能,如翻译、代码执行、语音生成等。
以下是一个简单的工具实现示例:
class AliyunRenewInstanceTool(Tool):
description = '续费一台包年包月ECS实例'
name = 'RenewInstance'
parameters: list = [
{'name': 'instance_id', 'description': 'ECS实例ID', 'required': True},
{'name': 'period', 'description': '续费时长以月为单位', 'required': True}
]
def __call__(self, remote=False, *args, **kwargs):
if self.is_remote_tool or remote:
return self._remote_call(*args, **kwargs)
else:
return self._local_call(*args, **kwargs)
def _remote_call(self, *args, **kwargs):
pass
def _local_call(self, *args, **kwargs):
instance_id = kwargs['instance_id']
period = kwargs['period']
return {'result': f'已完成ECS实例ID为{instance_id}的续费,续费时长{period}月'}
首先,访问魔搭社区官网: https://www.modelscope.cn/home。
通过魔搭Agent创建器,你可以快速创建Agent。左侧为聊天界面,通过语言描述即可创建Agent。
实验效果满意后,点击【构建】并【发布】,即可将Agent分享给他人。
问:什么是Agent模型?
问:如何搭建Agent的开发环境?
问:Prompt在Agent构建中的作用是什么?
问:Agent可以通过联网功能实现哪些用途?
问:如何在ModelScope上创建Agent?
这篇文章详细介绍了阿里通义 ModelScope Agent 开发的各个方面,包括模型原理、比赛介绍、环境搭建、Prompt设计、Agent构建和工具实现等,帮助读者深入理解Agent的开发流程和未来可能的发展方向。