ModelScope-Agent入门学习资料 - 开源大语言模型的可定制化Agent框架

modelscope-agent

ModelScope-Agent简介

ModelScope-Agent是一个可定制和可扩展的Agent框架。单个agent具有角色扮演、LLM调用、工具使用、规划和记忆等能力。该框架的主要特点包括:

简单的Agent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Agent应用。框架会自动为工具使用、规划和记忆安排工作流。
丰富的模型和工具:框架配备了丰富的LLM接口,如Dashscope和ModelScope模型接口、OpenAI模型接口等。内置丰富的工具,如代码解释器、天气查询、文本转图像、网页浏览等,方便定制专属agent。
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,便于用户扩展更多样化的Agent应用。
低耦合:开发人员可以轻松使用内置工具、LLM、内存等组件,无需绑定更高级别的agent。

快速开始

要开始使用ModelScope-Agent,你需要:

克隆项目仓库并安装依赖:

git clone https://github.com/modelscope/modelscope-agent.git
cd modelscope-agent && pip install -r requirements.txt

初始化一个RolePlay对象,指定LLM和工具:

from modelscope_agent.agents.role_play import RolePlay

role_template = '你是一个天气预报助手'
llm_config = {'model': 'qwen-max', 'model_server': 'dashscope'}
function_list = ['amap_weather', 'image_gen']

bot = RolePlay(
    function_list=function_list, 
    llm=llm_config, 
    instruction=role_template
)

response = bot.run('北京今天天气如何?')