ModelScope-Agent(1): 基于开源大语言模型的可定制Agent系统

简介

github地址

快速入门

看前两篇，调用千问API和天气API

# 选用RolePlay 配置agent
from modelscope_agent.agents.role_play import RolePlay  # NOQArole_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。