相关课程资料：
课程：第六节课
日期：2024.04.24
主题：浦语大模型全链路开源体系
文档链接：课程文档
视频链接：课程视频
课堂重点
概述 1.0 智能体
- 包括三个部分
- 大脑：作为控制器，承担记忆、思考和决策任务。接收来自感知模块的信息并采取相应动作
- 感知：对外部环境的多模态信息进行感知和处理。包括但不限于图像、音频、视频、传感器等
- 动作：利用并执行工具以影响环境。工具可能包括文本的检索、调用相关API、操控机械臂等
- 智能体范式 AutoGPT、ReWoo、ReAct
Lagent 是什么
Lagent 是一个轻量级开源智能体框架，旨在让用户可以高效地构建基于大语言模型的智能体。同时它也提供了一些典型工具以增强大语言模型的能力。
Lagent 目前已经支持了包括 AutoGPT、ReAct 等在内的多个经典智能体范式，也支持了如下工具： Arxiv 搜索 Bing 地图 Google 学术搜索 Google 搜索 交互式 IPython 解释器 IPython 解释器 PPT Python 解释器
AgentLego 是什么
AgentLego 是一个提供了多种开源工具 API 的多模态工具包，旨在像是乐高积木一样，让用户可以快速简便地拓展自定义工具，从而组装出自己的智能体。通过 AgentLego 算法库，不仅可以直接使用多种工具，也可以利用这些工具，在相关智能体框架（如 Lagent，Transformers Agent 等）的帮助下，快速构建可以增强大语言模型能力的智能体。
两者的关系
经过上面的介绍，我们可以发现，Lagent 是一个智能体框架，而 AgentLego 与大模型智能体并不直接相关，而是作为工具包，在相关智能体的功能支持模块发挥作用。
作业
基础作业
完成 Lagent Web Demo 使用，并在作业中上传截图 1.1 创建开发机 配置为30%的A100 conda12.2 1.2 创建环境
环境配置
mkdir -p /root/agent
studio-conda -t agent -o pytorch-2.1.2
等待中～
安装 Lagent 和 AgentLego
cd /root/agent
conda activate agent
git clone https://gitee.com/internlm/lagent.git
cd lagent && git checkout 581d9fb && pip install -e . && cd ..
git clone https://gitee.com/internlm/agentlego.git
cd agentlego && git checkout 7769e0d && pip install -e . && cd ..
安装其他依赖
conda activate agent
pip install lmdeploy==0.3.0
准备 Tutorial
由于后续的 Demo 需要用到 tutorial 已经写好的脚本，因此我们需要将 tutorial 通过 git clone 的方法准备好，以备后续使用：
cd /root/agent
git clone -b camp2 https://gitee.com/internlm/Tutorial.git
使用 LMDeploy 部署
由于 Lagent 的 Web Demo 需要用到 LMDeploy 所启动的 api_server，因此我们首先按照下图指示在 vscode terminal 中执行如下代码使用 LMDeploy 启动一个 api_server。
conda activate agent
lmdeploy serve api_server /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-7b \
--server-name 127.0.0.1 \
--model-name internlm2-chat-7b \
--cache-max-entry-count 0.1
启动并使用 Lagent Web Demo
接下来我们按照下图指示新建一个 terminal 以启动 Lagent Web Demo。在新建的 terminal 中执行如下指令：
conda activate agent
cd /root/agent/lagent/examples
streamlit run internlm2_agent_web_demo.py --server.address 127.0.0.1 --server.port 7860
在等待 LMDeploy 的 api_server 与 Lagent Web Demo 完全启动后（如下图所示），在本地进行端口映射，将 LMDeploy api_server 的23333端口以及 Lagent Web Demo 的7860端口映射到本地。可以执行：
ssh -CNg -L 7860:127.0.0.1:7860 -L 23333:127.0.0.1:23333 root@ssh.intern-ai.org.cn -p 你的 ssh 端口号
接下来在本地的浏览器页面中打开 http://localhost:7860 以使用 Lagent Web Demo。首先输入模型 IP 为 127.0.0.1:23333，在输入完成后按下回车键以确认。并选择插件为 ArxivSearch，以让模型获得在 arxiv 上搜索论文的能力。
我们输入“请帮我搜索 InternLM2 Technical Report” 以让模型搜索书生·浦语2的技术报告。效果如下图所示，可以看到模型正确输出了 InternLM2 技术报告的相关信息。尽管还输出了其他论文，但这是由 arxiv 搜索 API 的相关行为导致的。
用 Lagent 自定义工具
使用 Lagent 自定义工具主要分为以下几步：
- 继承 BaseAction 类
- 实现简单工具的 run 方法；或者实现工具包内每个子工具的功能
- 简单工具的 run 方法可选被 tool_api 装饰；工具包内每个子工具的功能都需要被 tool_api 装饰
创建工具文件
首先通过 touch /root/agent/lagent/lagent/actions/weather.py（大小写敏感）新建工具文件，该文件内容如下：
import json
import os
import requests
from typing import Optional, Type
from lagent.actions.base_action import BaseAction, tool_api
from lagent.actions.parser import BaseParser, JsonParser
from lagent.schema import ActionReturn, ActionStatusCode
class WeatherQuery(BaseAction):
"""Weather plugin for querying weather information."""
def __init__(self,
key: Optional[str] = None,
description: Optional[dict] = None,
parser: Type[BaseParser] = JsonParser,
enable: bool = True) -> None:
super().__init__(description, parser, enable)
key = os.environ.get('WEATHER_API_KEY', key)
if key is None:
raise ValueError(
'Please set Weather API key either in the environment '
'as WEATHER_API_KEY or pass it as `key`')
self.key = key
self.location_query_url = 'https://geoapi.qweather.com/v2/city/lookup'
self.weather_query_url = 'https://devapi.qweather.com/v7/weather/now'
@tool_api
def run(self, query: str) -> ActionReturn:
"""一个天气查询API。可以根据城市名查询天气信息。
Args:
query (:class:`str`): The city name to query.
"""
tool_return = ActionReturn(type=self.name)
status_code, response = self._search(query)
if status_code == -1:
tool_return.errmsg = response
tool_return.state = ActionStatusCode.HTTP_ERROR
elif status_code == 200:
parsed_res = self._parse_results(response)
tool_return.result = [dict(type='text', content=str(parsed_res))]
tool_return.state = ActionStatusCode.SUCCESS
else:
tool_return.errmsg = str(status_code)
tool_return.state = ActionStatusCode.API_ERROR
return tool_return
def _parse_results(self, results: dict) -> str:
"""Parse the weather results from QWeather API.
Args:
results (dict): The weather content from QWeather API
in json format.
Returns:
str: The parsed weather results.
"""
now = results['now']
data = [
f'数据观测时间: {now["obsTime"]}',
f'温度: {now["temp"]}°C',
f'体感温度: {now["feelsLike"]}°C',
f'天气: {now["text"]}',
f'风向: {now["windDir"]}，角度为 {now["wind360"]}°',
f'风力等级: {now["windScale"]}，风速为 {now["windSpeed"]} km/h',
f'相对湿度: {now["humidity"]}',
f'当前小时累计降水量: {now["precip"]} mm',
f'大气压强: {now["pressure"]} 百帕',
f'能见度: {now["vis"]} km',
]
return '\n'.join(data)
def _search(self, query: str):
# get city_code
try:
city_code_response = requests.get(
self.location_query_url,
params={'key': self.key, 'location': query}
)
except Exception as e:
return -1, str(e)
if city_code_response.status_code != 200:
return city_code_response.status_code, city_code_response.json()
city_code_response = city_code_response.json()
if len(city_code_response['location']) == 0:
return -1, '未查询到城市'
city_code = city_code_response['location'][0]['id']
# get weather
try:
weather_response = requests.get(
self.weather_query_url,
params={'key': self.key, 'location': city_code}
)
except Exception as e:
return -1, str(e)
return weather_response.status_code, weather_response.json()
在和风天气创建项目获取key
体验自定义工具效果
conda activate agent
lmdeploy serve api_server /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-7b \
--server-name 127.0.0.1 \
--model-name internlm2-chat-7b \
--cache-max-entry-count 0.1
export WEATHER_API_KEY=在和风天气创建项目获取key
# 比如 export WEATHER_API_KEY=1234567890abcdef
conda activate agent
cd /root/agent/Tutorial/agent
streamlit run internlm2_weather_web_demo.py --server.address 127.0.0.1 --server.port 7860
然后在本地映射访问
