Qwen-Agent: ツールコール、コードインタプリタ、RAG、Chrome拡張機能を含む、インテリジェントエージェントアプリケーションのためのQwenベースのフレームワーク。

はじめに

Qwen-Agent は、Qwen 2.0 以降をベースに開発されたインテリジェントエージェントアプリケーションフレームワークで、コマンドフォロー、ツール使用、プランニング、メモリ機能を備えています。Qwen-Agent は、関数コール、コード解釈、RAG (Retrieval Augmentation Generation)、Chrome 拡張などの様々な機能モジュールをサポートし、様々な複雑なアプリケーションシナリオに対応します。

スマートボディのためのブラウザベースの拡張機能「BrowserQwen

機能一覧

• 関数呼び出し関数呼び出しによる複雑なタスクの自動化をサポート。
• コードインタープリターユーザーがコードを理解し、実行できるようにコード解釈機能を提供します。
• RAG（検索機能拡張ジェネレーション）長文クイズのための大規模文書検索・生成に対応。
• クローム拡張機能ユーザーのブラウジング体験を向上させるブラウザ拡張機能を提供。
• カスタマイズ・ツールフレームワークの機能を拡張するために、ユーザーがカスタムツールを追加できるようにします。

ヘルプの使用

設置プロセス

1. PyPIから安定版をインストールする::

   pip install -U "qwen-agent[gui、ぼろcode_interpreter,python_executor]"
   

   または、最も依存性の低いバージョンをインストールする：

   pip install -U qwen-agent
   

   オプションの依存関係は以下の通り：

   • [gui］GradioベースのGUIをサポート
   • [ボロ]RAGのサポート
   • [コード・インタープリター］コード・インタープリターのサポート
   • [python_executor】。］Qwen2.5-Math をサポートするツール統合推論
2. 最新の開発バージョンをソースからインストールする::

   git clone https://github.com/QwenLM/Qwen-Agent.git
   cd Qwen-Agent
   pip install -e ./[gui,rag,code_interpreter,python_executor]をインストールします。
   

   または、最も依存性の低いバージョンをインストールする：

   pip install -e ./
   

機能 操作の流れ

1. コンフィギュレーション・モデル・サービス::
   • AliCloud DashScope が提供するモデルサービスを使用して、環境変数を設定します。 ダッシュスコープ_api_key に DashScope API キーを入力してください。
   • あるいは、Qwen2のREADMEの指示に従って、独自のモデルサービスをデプロイして使用してください。
2. カスタムエージェントの開発::
   Qwen-Agent は、以下のような基本コンポーネントを提供します。 ベースチャットモデル から受け継いだLLM ベースツール から継承されたような高レベルのコンポーネントと同様に、ツール。 代理店 以下は、PDFファイルを読み込んでツールを使用できるエージェントを作成する例です。以下は、PDFファイルを読み込んでツールを使用できるエージェントを作成する例です：

   from qwen_agent.agents import アシスタント
   from qwen_agent.tools.base import BaseTool, register_tool
   register_tool('my_image_gen')。
   class MyImageGen(BaseTool).
   description = 'テキスト説明を入力し、テキスト情報に基づいてペイントされた画像のURLを返すAIペイントサービス'
   parameters = [{'name': 'prompt', 'type': 'string', 'description': '希望する画像内容の詳細説明', 'required': True}]].
   def call(self, params: str, **kwargs) -> str.
   prompt = json5.loads(params)['prompt'].
   prompt = urllib.parse.quote(prompt)
   return json5.dumps({'image_url': f'https://image.pollinations.ai/prompt/{prompt}'}, ensure_ascii=False)
   llm_cfg = { です。
   
   'model_server': 'dashscope'、
   'generate_cfg': {'top_p': 0.8}.
   }
   tools = ['my_image_gen', 'code_interpreter'].
   files = ['./examples/リソース/doc.pdf']。
   bot = Assistant(llm=llm_cfg, system_message='You are a helpful assistant.', function_list=tools, files=files)
   メッセージ = [].
   while True: query = input('user query')
   query = input('user query: ')
   messages.append({'role': 'user', 'content': query})
   response = bot.run(messages=メッセージ)
   for res in response.
   print('bot response:', res)
   messages.extend(res)
   

3. クイック・スタート・グラディオ・デモ::

   from qwen_agent.gui import WebUI
   WebUI(bot).run()