ModelScope-Agent(1): 基于开源大语言模型的可定制Agent系统
github地址。
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简介
快速入门
# 选用RolePlay 配置agent
from modelscope_agent.agents.role_play import RolePlay # NOQA
role_template = '你扮演一个天气预报助手,你需要查询相应地区的天气,并调用给你的画图工具绘制一张城市的图。'
llm_config = {'model': 'qwen-max', 'model_server': 'dashscope'}
# input tool name
function_list = [{'amap_weather':{'token': 'xxxx'}},'image_gen']
bot = RolePlay(
function_list=function_list, llm=llm_config, instruction=role_template)
response = bot.run('廊坊市天气如何?')
text = ''
for chunk in response:
text += chunk
调用了三次模型,首先查到廊坊市,然后是通过廊坊市来调用天气API获取当日天气,最后根据画图工具生成图片

但是目前我觉得这个语言模型有点笨,他做不到查询过去或者预测未来的天气数据。但是API里面有预报天气
又试了一下,还是查回答不出来,不知道是不是业务函数run那边没有写。

还有很多结合语言模型的订制功能,都是需要调API的。
多智能体系统
就是像不同的agent专业地去负责一个内容,然后让他们协作去完成一份任务。
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