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Qwen-Agent是一个开发框架。开发者可基于本框架开发Agent应用,充分利用基于通义千问模型(Qwen)的指令遵循、工具使用、规划、记忆能力。本项目也提供了浏览器助手、代码解释器、自定义助手等示例应用。
# 安装依赖
git clone https://github.com/QwenLM/Qwen-Agent.git
cd Qwen-Agent
pip install -e ./
Qwen-Agent支持接入阿里云DashScope服务提供的Qwen模型服务,也支持通过OpenAI API方式接入开源的Qwen模型服务。
如果希望接入DashScope提供的模型服务,只需配置相应的环境变量DASHSCOPE_API_KEY
为您的DashScope API Key。
如果希望自行部署OpenAI API模型服务,请参考Qwen1.5项目README中的部署章节,启动一个与OpenAI兼容的API服务。
框架提供了LLM和prompts等基础原子组件、以及Agent等高级抽象组件。以下示例以Assistant这个组件为例,演示如何增加自定义工具、快速开发一个带有设定、知识库和工具使用能力的Agent:
import json
import os
import urllib.parse
import json5
from qwen_agent.agents import Assistant
from qwen_agent.tools.base import BaseTool, register_tool
llm_cfg = {
# 如果使用DashScope提供的模型服务:
'model': 'qwen-max',
'model_server': 'dashscope',
# 'api_key': 'YOUR_DASHSCOPE_API_KEY',
# 如果此处未设置`api_key`,则它将从`DASHSCOPE_API_KEY`环境变量读取。
# 如果使用自行部署的OpenAI API模型服务:
# 'model': 'Qwen/Qwen1.5-72B-Chat',
# 'model_server': 'http://localhost:8000/v1', # api_base
# 'api_key': 'EMPTY',
# (可选)模型的推理超参:
'generate_cfg': {
'top_p': 0.8
}
}
system = '你扮演一个天气预报助手,你具有查询天气和画图能力。' + \
'你需要查询相应地区的天气,然后调用给你的画图工具绘制一张城市的图,并从给定的诗词文档中选一首相关的诗词来描述天气,不要说文档以外的诗词。'
# 增加一个名为my_image_gen的自定义工具:
@register_tool('my_image_gen')
class MyImageGen(BaseTool):
description = 'AI绘画(图像生成)服务,输入文本描述和图像分辨率,返回根据文本信息绘制的图片URL。'
parameters = [{
'name': 'prompt',
'type': 'string',
'description': '详细描述了希望生成的图像具有什么内容,例如人物、环境、动作等细节描述,使用英文',
'required': True
}]
def call(self, params: str, **kwargs) -> str:
prompt = json5.loads(params)['prompt']
prompt = urllib.parse.quote(prompt)
return json.dumps(
{'image_url': f'https://image.pollinations.ai/prompt/{prompt}'},
ensure_ascii=False)
tools = ['my_image_gen', 'amap_weather'] # amap_weather是框架预置的工具
bot = Assistant(llm=llm_cfg,
system_message=system,
function_list=tools,
files=[os.path.abspath('poem.pdf')])
messages = []
while True:
query = input('user question: ')
messages.append({'role': 'user', 'content': query})
response = []
for response in bot.run(messages=messages):
print('bot response:', response)
messages.extend(response)
框架中还提供了更多的原子组件供开发者组合。更多的迷你开发案例见examples目录。
我们在Qwen-Agent的基础上开发了一个较为复杂的Agent应用,名为BrowserQwen的Chrome浏览器扩展,它具有以下主要功能:
- 与Qwen讨论当前网页或PDF文档的内容。
- BrowserQwen会记录您浏览过的网页和PDF/Word/PPT材料,帮助您了解多个页面的内容、总结浏览过的内容、自动化繁琐的文字工作。
- 集成各种插件,包括可用于数学问题求解、数据分析与可视化、处理文件等的代码解释器(Code Interpreter)。
可查看以下几个演示视频,了解BrowserQwen的核心功能和基本操作:
根据浏览过的网页、PDFs素材进行长文创作
调用插件辅助富文本创作
多网页问答
使用代码解释器绘制数据图表
网页问答
PDF文档问答
在这一步,您需要在您的本地机器上(即您可以打开Chrome浏览器的那台机器),部署维护个人浏览历史、对话历史的数据库服务。
如果您使用DashScope提供的模型服务的话,请执行以下命令启动数据库服务:
# 启动数据库服务,通过 --llm 参数指定您希望通过DashScope使用的具体模型
# 参数 --llm 可以是如下之一,按资源消耗从小到大排序:
# - qwen1.5-7b/14b/72b-chat (与开源的Qwen1.5-7B/14B/72B-Chat相同模型)
# - qwen-turbo, qwen-plus, qwen-max (推荐使用qwen-max)
# 您需要将YOUR_DASHSCOPE_API_KEY替换为您的真实API-KEY。
python run_server.py --llm qwen-max --model_server dashscope --workstation_port 7864 --api_key YOUR_DASHSCOPE_API_KEY
如果您没有在使用DashScope、而是部署了自己的模型服务的话,请执行以下命令:
# 指定模型服务,并启动数据库服务。
# 示例: 假设Qwen/Qwen1.5-72B-Chat已经通过vLLM部署于http://localhost:8000,则可用以下参数指定模型服务:
# --llm Qwen/Qwen1.5-72B-Chat --model_server http://localhost:8000/v1 --api_key EMPTY
python run_server.py --llm {MODEL} --model_server {API_BASE} --workstation_port 7864 --api_key {API_KEY}
现在您可以访问 http://127.0.0.1:7864/ 来使用工作台(Workstation)的创作模式(Editor模式)和对话模式(Chat模式)了。
安装BrowserQwen的Chrome插件(又称Chrome扩展程序):
- 打开Chrome浏览器,在浏览器的地址栏中输入
chrome://extensions/
并按下回车键; - 确保右上角的
开发者模式
处于打开状态,之后点击加载已解压的扩展程序
上传本项目下的browser_qwen
目录并启用; - 单击谷歌浏览器右上角
扩展程序
图标,将BrowserQwen固定在工具栏。
注意,安装Chrome插件后,需要刷新页面,插件才能生效。
当您想让Qwen阅读当前网页的内容时:
- 请先点击屏幕上的
Add to Qwen's Reading List
按钮,以授权Qwen在后台分析本页面。 - 再单击浏览器右上角扩展程序栏的Qwen图标,便可以和Qwen交流当前页面的内容了。
本项目正处于快速迭代中,可能会偶尔出现不兼容旧版本的情况。
重要提示:代码解释器未进行沙盒隔离,会在部署环境中执行代码。请避免向Qwen发出危险指令,切勿将该代码解释器直接用于生产目的。