Qwen-Agent: 도구 호출, 코드 인터프리터, RAG 및 Chrome 확장 프로그램을 포함한 지능형 에이전트 애플리케이션을 위한 Qwen 기반 프레임워크입니다.

일반 소개

Qwen-Agent는 명령 팔로잉, 도구 사용, 계획 및 메모리 기능을 갖춘 Qwen 2.0 이상을 기반으로 개발된 지능형 에이전트 애플리케이션 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 브라우저 헬퍼, 코드 해석기, 사용자 지정 헬퍼 등 다양한 샘플 애플리케이션을 제공하여 개발자가 지능형 에이전트 애플리케이션을 빠르게 구축하고 배포할 수 있도록 지원하며, Qwen-Agent는 다양하고 복잡한 애플리케이션 시나리오를 위해 함수 호출, 코드 해석, RAG(검색 증강 생성) 및 Chrome 확장 프로그램을 포함한 다양한 기능 모듈을 지원합니다.

스마트 바디를 위한 브라우저 기반 확장 프로그램, BrowserQwen

기능 목록

• 함수 호출함수 호출을 통해 복잡한 작업의 자동화를 지원합니다.
• 코드 인터프리터사용자가 코드를 이해하고 실행할 수 있도록 코드 해석 기능을 제공합니다.
• RAG(검색 증강 생성)긴 문서 퀴즈 작업을 위한 대규모 문서 검색 및 생성을 지원합니다.
• Chrome 확장 프로그램브라우저 확장 기능을 제공하여 사용자의 브라우징 경험을 향상시킵니다.
• 사용자 지정 도구: 사용자가 사용자 지정 도구를 추가하여 프레임워크의 기능을 확장할 수 있습니다.

도움말 사용

설치 프로세스

1. PyPI에서 안정 버전 설치하기::

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

   또는 종속성이 가장 적은 버전을 설치하세요:

   pip install -U qwen-agent
   

   선택적 종속성에는 다음이 포함됩니다:

   • [gui]: 라디오 기반 GUI 지원
   • [rag]: RAG 지원
   • [code_interpreter]코드 인터프리터 지원
   • [python_executor]Qwen2.5-Math를 지원하는 도구 통합 추론
2. 소스에서 최신 개발 버전 설치::

   git clone https://github.com/QwenLM/Qwen-Agent.git
   cd Qwen-Agent
   pip install -e ./[gui,rag,code_interpreter,python_executor]
   

   또는 종속성이 가장 적은 버전을 설치하세요:

   pip install -e ./
   

기능 작동 흐름

1. 구성 모델 서비스::
   • 알리클라우드 대시스코프에서 제공하는 모델 서비스를 사용하여 환경 변수를 설정합니다. DASHSCOPE_API_KEY 를 입력하세요.
   • 또는 Qwen2용 README의 지침에 따라 자체 모델 서비스를 배포하여 사용하세요.
2. 맞춤형 에이전트 개발::
   Qwen-Agent는 기본 컴포넌트(예: 상속된 컴포넌트)를 제공합니다. BaseChatModel 에서 상속된 LLM과 BaseTool 에서 상속된 것과 같은 높은 수준의 컴포넌트뿐만 아니라 Agent 를 추가할 수 있습니다. 다음은 PDF 파일을 읽고 툴을 사용할 수 있는 상담원을 만드는 예입니다:

   from qwen_agent.agents import Assistant
   from qwen_agent.tools.base import BaseTool, register_tool
   @register_tool('my_image_gen')
   class MyImageGen(BaseTool):
   description = 'AI 绘画服务，输入文本描述，返回基于文本信息绘制的图像 URL。'
   parameters = [{'name': 'prompt', 'type': 'string', 'description': '所需图像内容的详细描述', '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 = {
   'model': 'qwen-max',
   'model_server': 'dashscope',
   'generate_cfg': {'top_p': 0.8}
   }
   tools = ['my_image_gen', 'code_interpreter']
   files = ['./examples/resource/doc.pdf']
   bot = Assistant(llm=llm_cfg, system_message='You are a helpful assistant.', function_list=tools, files=files)
   messages = []
   while True:
   query = input('user query: ')
   messages.append({'role': 'user', 'content': query})
   response = bot.run(messages=messages)
   for res in response:
   print('bot response:', res)
   messages.extend(res)
   

3. 빠른 시작 그라디오 데모::

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