簡(jiǎn)介

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快速入門

看前兩篇，調(diào)用千問(wèn)API和天氣API

# 選用RolePlay 配置agent
from modelscope_agent.agents.role_play import RolePlay  # NOQArole_template = '你扮演一個(gè)天氣預(yù)報(bào)助手，你需要查詢相應(yīng)地區(qū)的天氣，并調(diào)用給你的畫圖工具繪制一張城市的圖。'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('廊坊市天氣如何？')text = ''
for chunk in response:text += chunk

調(diào)用了三次模型，首先查到廊坊市，然后是通過(guò)廊坊市來(lái)調(diào)用天氣API獲取當(dāng)日天氣，最后根據(jù)畫圖工具生成圖片

但是目前我覺(jué)得這個(gè)語(yǔ)言模型有點(diǎn)笨，他做不到查詢過(guò)去或者預(yù)測(cè)未來(lái)的天氣數(shù)據(jù)。但是API里面有預(yù)報(bào)天氣
又試了一下，還是查回答不出來(lái)，不知道是不是業(yè)務(wù)函數(shù)run那邊沒(méi)有寫。

還有很多結(jié)合語(yǔ)言模型的訂制功能，都是需要調(diào)API的。

多智能體系統(tǒng)

就是像不同的agent專業(yè)地去負(fù)責(zé)一個(gè)內(nèi)容，然后讓他們協(xié)作去完成一份任務(wù)。