ModelScope-Agent

ModelScope-Agent

ModelScope-Agent是一个可定制且可扩展的代理框架,具备角色扮演、大型语言模型调用、工具使用、规划和记忆等能力。它简化了代理应用的实现过程,提供了丰富的模型和工具接口,统一的接口和高可扩展性,低耦合性,使得开发者可以轻松使用内置工具、LLM、记忆等组件,而无需绑定更高层次的代理。

需求人群:

"ModelScope-Agent面向希望构建和定制代理系统的开发者,特别是那些需要利用大型语言模型和工具来实现复杂任务自动化的专业人士。它适合需要高度定制化解决方案的企业和开发者,以及那些寻求通过技术提高工作效率和创新能力的团队。"

使用场景示例:

使用ModelScope-Agent构建一个可以自动生成个性化肖像的Facechain Agent。

集成Story Agent,用于生成故事书插图的本地版本。

利用ModelScope GPT提供的本地版本通过gradio运行,实现本地部署和使用。

产品特色:

简单代理实现过程:只需指定角色指令、LLM名称和工具名称列表即可实现代理应用。

丰富的模型和工具:框架内置了丰富的LLM接口,如Dashscope和Modelscope模型接口,OpenAI模型接口等。

统一接口和高可扩展性:框架具有清晰的工具和LLM注册机制,方便用户扩展更多样的代理应用。

低耦合性:开发者可以轻松使用内置的工具、LLM、记忆等组件,无需绑定更高层次的代理。

支持移动代理:基于Android Adb环境的Mobile-Agent-V2,提供了更广泛的应用场景。

用户友好的助手API:提供了执行实用程序的工具API,这些工具在隔离、安全的容器中执行。

使用教程:

克隆仓库并安装依赖:`cd modelscope-agent && pip install -r requirements.txt`。

使用ModelScope Notebook,下载并上传demo文件到GPU,然后依次执行demo notebook。

初始化RolePlay对象,配置LLM和工具列表,然后运行代理以完成特定任务。

根据需要自定义代理的工作流程,包括消息/提示的生成、调用LLM(s)以及基于LLM结果调用工具。

通过继承基类Agent和LLM,实现自定义的代理和LLM配置。

利用内置工具或自定义工具,根据代理的需求执行特定的功能。

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