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阿里云AI創(chuàng)意挑戰(zhàn)賽

阿里云AI創(chuàng)意挑戰(zhàn)賽旨在設(shè)計能夠完成特定任務(wù)的AI Agent，并創(chuàng)作出受歡迎的Agent產(chǎn)品。參賽者需要調(diào)用開源的通義千問大模型API作為LLM大腦，通過設(shè)計Prompt為LLM設(shè)定角色，確定LLM的功能，以及創(chuàng)建或調(diào)用第三方的工具，使Agent能夠?qū)崿F(xiàn)更多功能。這一比賽不僅是技術(shù)水平的較量，更是創(chuàng)意的展示。

環(huán)境搭建步驟

在開發(fā)qwen-agent時，使用虛擬環(huán)境是一個不錯的選擇。下面是環(huán)境搭建的詳細(xì)步驟：

克隆項目：使用git clone命令克隆Agent項目。
安裝依賴：通過運行pip install -r requirements.txt安裝項目所需的依賴包。
配置文件夾移動：將apps/agentfabric文件夾移動至項目根目錄。
運行應(yīng)用：通過執(zhí)行python app.py啟動應(yīng)用程序。

 git clone https://github.com/modelscope/modelscope-agent.git
 cd modelscope-agent

 pip install -r requirements.txt
 pip install -r demo/agentfabric/requirements.txt

 python app.py

環(huán)境搭建示例

Prompt設(shè)計的藝術(shù)

Prompt簡介

Prompt是一段用于與語言模型交互的文字或代碼片段。它通過提供明確的指令或問題，引導(dǎo)模型生成相關(guān)的文本。在Agent構(gòu)建中，Prompt的設(shè)計直接影響模型對任務(wù)的理解和執(zhí)行效果。

Prompt的結(jié)構(gòu)

Prompt通常由上下文和任務(wù)描述兩部分組成。上下文是指前文或已知信息，而任務(wù)描述則包含具體的指令或問題。合理的設(shè)計可以幫助模型更好地理解任務(wù)，并生成符合預(yù)期的輸出。

Python編程專家Prompt示例

以下是一個Python編程專家的Prompt示例：

描述：

你可以使用Python解決任務(wù)，運行代碼并得到結(jié)果。如果代碼有錯誤，你需要改進代碼。
你處理用戶上傳的文件。

指令：

數(shù)學(xué)解題
數(shù)據(jù)分析和可視化
文件格式轉(zhuǎn)換，生成視頻
如果沒有文件但需要畫圖，編造示例數(shù)據(jù)
調(diào)用工具前說明理由
代碼出錯時反思并改進

Prompt設(shè)計示例

構(gòu)建科研論文潤色小助手

Agent簡介

我構(gòu)建了一個簡單的科研論文潤色小助手。這是一個專為科研人員設(shè)計的助手，能夠利用大模型的專業(yè)知識補充用戶輸入的文字，修正語言錯誤，并提供中英雙語的論文版本。

Agent設(shè)置與功能

通過反復(fù)調(diào)整，以下是我為Agent設(shè)定的功能：

理解用戶指令
優(yōu)化科研論文潤色
調(diào)整語言風(fēng)格
提供修改建議
根據(jù)建議生成示例
英文版本修改

使用效果

經(jīng)過多次對話和調(diào)整，Agent能夠提出優(yōu)質(zhì)的建議，并根據(jù)用戶的Prompt進一步生成完善的示例。雖然初期的Agent回復(fù)簡單，但經(jīng)過改進后已能滿足用戶的需求。

Agent使用效果

未來發(fā)展與聯(lián)網(wǎng)功能

在未來的開發(fā)中，我們可以嘗試為小助手增加聯(lián)網(wǎng)功能，使其能夠獲得更多參考資料，并給出更可靠的答復(fù)。以下是幾個可能的聯(lián)網(wǎng)用途：

相關(guān)論文和研究：通過API檢索最新研究和論文，提供更多參考文獻。
專業(yè)術(shù)語和定義：查詢專業(yè)術(shù)語的定義，提升回復(fù)的專業(yè)性。
行業(yè)新聞和趨勢：跟蹤行業(yè)發(fā)展，確保信息的時效性。
拓展背景知識：獲取主題相關(guān)的背景信息，提供更深入的回復(fù)。
學(xué)術(shù)論壇和社區(qū)：了解領(lǐng)域內(nèi)的討論和共識，幫助理解實際問題。

Agent工具的實現(xiàn)

Agent的工具是其核心能力之一，能夠調(diào)用外部信息或完成特定功能，如翻譯、代碼執(zhí)行、語音生成等。

簡易工具實現(xiàn)

以下是一個簡單的工具實現(xiàn)示例：

class AliyunRenewInstanceTool(Tool):
    description = '續(xù)費一臺包年包月ECS實例'
    name = 'RenewInstance'
    parameters: list = [
        {'name': 'instance_id', 'description': 'ECS實例ID', 'required': True},
        {'name': 'period', 'description': '續(xù)費時長以月為單位', 'required': True}
    ]

    def __call__(self, remote=False, *args, **kwargs):
        if self.is_remote_tool or remote:
            return self._remote_call(*args, **kwargs)
        else:
            return self._local_call(*args, **kwargs)

    def _remote_call(self, *args, **kwargs):
        pass

    def _local_call(self, *args, **kwargs):
        instance_id = kwargs['instance_id']
        period = kwargs['period']
        return {'result': f'已完成ECS實例ID為{instance_id}的續(xù)費，續(xù)費時長{period}月'}

在ModelScope上實現(xiàn)教學(xué)助理Agent

打開魔搭社區(qū)

首先，訪問魔搭社區(qū)官網(wǎng)： https://www.modelscope.cn/home。

魔搭社區(qū)主頁

創(chuàng)建通義千問API

開通DashScope靈積模型服務(wù)。
在控制臺創(chuàng)建API-KEY，并保存。

創(chuàng)建API-KEY

使用Agent創(chuàng)建器

通過魔搭A(yù)gent創(chuàng)建器，你可以快速創(chuàng)建Agent。左側(cè)為聊天界面，通過語言描述即可創(chuàng)建Agent。

Agent創(chuàng)建器界面

發(fā)布屬于自己的Agent

實驗效果滿意后，點擊【構(gòu)建】并【發(fā)布】，即可將Agent分享給他人。

發(fā)布Agent

FAQ

問：什么是Agent模型？
- 答：Agent模型是一種能夠自主理解、規(guī)劃決策、執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的智能體，包含大語言模型、記憶、任務(wù)規(guī)劃和工具使用能力。
問：如何搭建Agent的開發(fā)環(huán)境？
- 答：可以通過克隆項目、安裝依賴、配置文件夾及運行應(yīng)用程序等步驟完成Agent開發(fā)環(huán)境的搭建。
問：Prompt在Agent構(gòu)建中的作用是什么？
- 答：Prompt用于引導(dǎo)模型生成相關(guān)文本，其設(shè)計直接影響模型對任務(wù)的理解和執(zhí)行效果。
問：Agent可以通過聯(lián)網(wǎng)功能實現(xiàn)哪些用途？
- 答：Agent可以通過聯(lián)網(wǎng)功能獲取更多參考資料、專業(yè)術(shù)語定義、行業(yè)動態(tài)等，以提升回復(fù)的準(zhǔn)確性和專業(yè)性。
問：如何在ModelScope上創(chuàng)建Agent？
- 答：可以通過魔搭社區(qū)創(chuàng)建通義千問API并使用Agent創(chuàng)建器，通過簡單的語言描述快速創(chuàng)建Agent。