需求人群:
"目标受众为开发者和技术人员,特别是那些需要构建基于大型语言模型的应用程序的个人或团队。Qwen-Agent提供了一套完整的工具和框架,使得开发者可以快速构建和部署智能助手、代码解释器等应用,同时保持高度的灵活性和可定制性。"
使用场景示例:
• 浏览器助手:使用Qwen-Agent构建的BrowserQwen,提供网页内容的智能问答和处理。
• 代码解释器:集成到Qwen-Agent中的代码解释器,允许执行和测试代码片段。
• 自定义助手:基于Qwen-Agent开发的自定义助手,可以根据用户需求执行特定任务。
产品特色:
• 函数调用:LLM类提供函数调用能力,Agent类基于此能力构建。
• 代码解释器:支持代码的执行,包括Tool-Integrated Reasoning。
• RAG支持:提供快速的文档问答解决方案。
• Chrome扩展:允许在浏览器环境中使用Qwen-Agent的功能。
• 多语言支持:提供中文和英文文档,方便不同语言用户使用。
• 高级组件:提供原子组件如LLMs和Tools,以及高级组件如Agents。
• 可定制性:用户可以根据需求定制Agent,以适应不同的应用场景。
使用教程:
1. 安装Qwen-Agent:通过pip安装或从源代码安装。
2. 准备模型服务:使用DashScope提供的模型服务或自行部署Qwen模型服务。
3. 开发自己的Agent:继承Agent类,根据需要集成不同的工具和功能。
4. 运行Agent:作为聊天机器人运行,处理用户请求并提供响应。
5. 集成工具:使用Qwen-Agent提供的Tool类,集成自定义工具以扩展功能。
6. 部署应用:将开发的Agent部署为实际应用,如浏览器插件或独立应用。
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基于Qwen>=2.0的Agent框架和应用,支持函数调用、代码解释器、RAG和Chrome扩展。
Qwen-Agent是一个基于Qwen>=2.0构建的Agent框架,它具备指令遵循、工具使用、规划和记忆能力。该框架提供了如浏览器助手、代码解释器和自定义助手等示例应用。Qwen-Agent的主要优点包括其高度的可扩展性和模块化设计,允许开发者根据需要集成不同的工具和功能。产品背景信息显示,Qwen-Agent旨在为开发者提供一个强大的工具集,以构建和部署基于大型语言模型的应用程序。Qwen-Agent在GitHub上开源,允许社区贡献和协作。
DeepHermes 3 是一款支持推理和常规响应模式的大型语言模型。
DeepHermes 3 是 NousResearch 开发的先进语言模型,能够通过系统性推理提升回答准确性。它支持推理模式和常规响应模式,用户可以通过系统提示切换。该模型在多轮对话、角色扮演、推理等方面表现出色,旨在为用户提供更强大和灵活的语言生成能力。模型基于 Llama-3.1-8B 微调,参数量达 80.3 亿,支持多种应用场景,如推理、对话、函数调用等。
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OpenAI o1 是一个高性能的AI模型,旨在处理复杂的多步骤任务,并提供先进的准确性。它是o1-preview的后继产品,已经用于构建代理应用程序,以简化客户支持、优化供应链决策和预测复杂的金融趋势。o1模型具有生产就绪的关键特性,包括函数调用、结构化输出、开发者消息、视觉能力等。o1-2024-12-17版本在多个基准测试中创下了新的最高成绩,提高了成本效率和性能。
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