DeepSeek Janus-Pro 應用代碼與圖片鏈接實踐
阿里云AI創意挑戰賽旨在設計能夠完成特定任務的AI Agent，并創作出受歡迎的Agent產品。參賽者需要調用開源的通義千問大模型API作為LLM大腦，通過設計Prompt為LLM設定角色，確定LLM的功能，以及創建或調用第三方的工具，使Agent能夠實現更多功能。這一比賽不僅是技術水平的較量，更是創意的展示。
在開發qwen-agent時，使用虛擬環境是一個不錯的選擇。下面是環境搭建的詳細步驟：
git clone命令克隆Agent項目。pip install -r requirements.txt安裝項目所需的依賴包。apps/agentfabric文件夾移動至項目根目錄。python app.py啟動應用程序。 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
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，引導模型生成相關的文本。在Agent構建中，Prompt的設計直接影響模型對任務的理解和執行效果。
Prompt通常由上下文和任務描述兩部分組成。上下文是指前文或已知信息，而任務描述則包含具體的指令或問題。合理的設計可以幫助模型更好地理解任務，并生成符合預期的輸出。
以下是一個Python編程專家的Prompt示例：
描述：
指令：
我構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計的助手，能夠利用大模型的專業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。
通過反復調整，以下是我為Agent設定的功能：
經過多次對話和調整，Agent能夠提出優質的建議，并根據用戶的Prompt進一步生成完善的示例。雖然初期的Agent回復簡單，但經過改進后已能滿足用戶的需求。
在未來的開發中，我們可以嘗試為小助手增加聯網功能，使其能夠獲得更多參考資料，并給出更可靠的答復。以下是幾個可能的聯網用途：
Agent的工具是其核心能力之一，能夠調用外部信息或完成特定功能，如翻譯、代碼執行、語音生成等。
以下是一個簡單的工具實現示例：
class AliyunRenewInstanceTool(Tool):
description = '續費一臺包年包月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}的續費，續費時長{period}月'}首先，訪問魔搭社區官網： https://www.modelscope.cn/home。
通過魔搭Agent創建器，你可以快速創建Agent。左側為聊天界面，通過語言描述即可創建Agent。
實驗效果滿意后，點擊【構建】并【發布】，即可將Agent分享給他人。
問：什么是Agent模型？
問：如何搭建Agent的開發環境？
問：Prompt在Agent構建中的作用是什么？
問：Agent可以通過聯網功能實現哪些用途？
問：如何在ModelScope上創建Agent？
這篇文章詳細介紹了阿里通義 ModelScope Agent 開發的各個方面，包括模型原理、比賽介紹、環境搭建、Prompt設計、Agent構建和工具實現等，幫助讀者深入理解Agent的開發流程和未來可能的發展方向。
