只需四步就能構建自己的Agent！達摩院新開源框架小白也能用
開源LLMs作為核心組件
李晨亮 投稿
量子位 | 公眾號 QbitAI
現(xiàn)在，小白也可以打造專屬的智能體了！
達摩院最新出品Agent框架ModelScope-Agent，直接可用可定制。
比如，可以同時執(zhí)行多個工具的規(guī)劃、調(diào)度。
寫一篇關于Vision Pro VR眼鏡的20字宣傳文案，并用女聲讀出來，同時生成個視頻看看。
也能在多輪對話中持續(xù)不同的工具。
光集成的工具就有這么多，比如NLP、語音、視覺、多模態(tài)等多種模型，以及默認集成知識檢索、API檢索等方案。
在GitHub上還專門提供了詳細教程，這就來看看究竟如何構建？
四步構建自己的Agent
1、首先拉取ModelScope-Agent代碼并安裝相關依賴。
2、配置config文件，ModelScope token和構建API工具檢索引擎。
3、中樞大模型啟動。
4、Agent構建和使用，依賴之前構建好的大模型，工具list，工具檢索和記憶模塊。
構建完畢后，還可以注冊新工具。GitHub上同樣有食用教程。
開發(fā)者們可以參考上述教程很容易搭建屬于自己的智能體，ModelScope-Agent 依托魔搭社區(qū)，未來會適配更多新增的開源大模型，推出更多應用。
如客戶服務Agent、個人助理Agent、Story Agent、Motion Agent、multi-Agent（多模態(tài) Agent）等等。
框架如何設計的？
作為一個通用的、可定制的Agent框架，ModelScope-Agent主要有以下特點：
- 可定制且功能全面的框架：提供可定制的引擎設計，涵蓋了數(shù)據(jù)收集、工具檢索、工具注冊、存儲管理、定制模型訓練和實際應用等功能，可用于快速實現(xiàn)實際場景中的應用。
- 開源LLMs作為核心組件：支持在 ModelScope 社區(qū)的多個開源LLMs上進行模型訓練，并開源了配套的中英文工具指令數(shù)據(jù)集 MSAgent-Bench，用于增強開源大模型作為Agent中樞的規(guī)劃調(diào)度能力。
- 多樣化且全面的API，支持API檢索：以統(tǒng)一的方式實現(xiàn)與模型API和常見的功能API進行無縫集成，默認提供開源API檢索方案。
它主要包括這些模塊，以開源大語言模型 (LLMs) 為核心，以及記憶控制、工具使用等模塊。
開源 LLM 主要負責任務規(guī)劃、調(diào)度以及回復生成；記憶控制模塊，主要包含知識檢索以及 prompt （提示詞）管理；工具使用模塊，包含工具庫以及工具檢索和工具可定制化。
在執(zhí)行任務時，它會將其拆分成更小的任務，然后一項一項完成。
以寫一個簡短故事，并用女聲朗讀，同時配個視頻”為例。
ModelScope-Agent 會展示整個任務規(guī)劃過程，先通過工具檢索檢索相關的語音合成工具，然后由開源 LLM 進行規(guī)劃調(diào)度——
首先生成一段故事，然后調(diào)用對應語音生成模型，生成語音并用女聲念出，展示給用戶，最后再調(diào)用視頻生成模型，針對生成的故事內(nèi)容生成一段視頻.
這里全程不需要用戶配置當前請求可能需要調(diào)用到的工具.
除此之外，他們還提出了新的工具指令微調(diào)訓練方法：Weighted LM，通過對工具指令調(diào)用部分token進行l(wèi)oss加權，提升開源大模型工具指令調(diào)用能力。
基于該訓練方法和配套的開源中英文工具指令調(diào)用數(shù)據(jù)集MSAgent-Bench，基于Qwen-7B優(yōu)化訓練了MSAgent-Qwen-7B模型，相關數(shù)據(jù)集和模型都已開源。
論文鏈接：
https://arxiv.org/abs/2309.00986
代碼鏈接：
https://github.com/modelscope/modelscope-agent
ModelScope體驗地址：
https://modelscope.cn/studios/damo/ModelScopeGPT/summary
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