Qwen-Agent：Qwen2加持，强大的多代理框架 - 函数调用、代码解释器以及 RAG！
Qwen-Agent：Qwen2加持，强大的多代理框架 - 函数调用、代码解释器以及 RAG！
2024年7月11日修改
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🌟 Qwen-Agent是一个开发框架。开发者可基于该框架开发 Agent应用 ，充分利用基于通义千问模型（Qwen）的指令遵循、工具使用、规划、记忆能力。该项目也提供了浏览器助手、代码解释器、自定义助手等示例应用。
Hello，大家好，我是Aitrainee，
阿里巴巴最近发布了新的 Qwen 2 大型语言模型和升级后的 Qwen Agent 框架，这个框架集成了 Qwen 2 模型，支持 函数调用、代码解释、RAG（检索增强生成） 等功能，还包含了 Chrome 扩展。Qwen Agent 能处理从 8K 到 100 万 tokens 的文档，性能超越了 RAG 和原生长上下文模型，并用于生成训练新长上下文模型的数据。
Qwen Agent 框架可用于创建复杂的 AI 代理，展示了其强大的任务处理能力。新框架采用四步法开发：初始模型开发、代理开发、数据综合和模型微调。通过 RAG 算法处理长文档，将文档分成小块，保留最相关的部分，从而提升上下文处理能力。
具体步骤包括检索增强生成、逐块阅读和逐步推理等三层复杂性，使用 RAG 算法处理并优化文档片段，以便提供准确的上下文理解和生成能力。实验表明，Qwen Agent 能显著提升模型的上下文长度和性能。
建议观看之前的视频以获取更多实用示例，Qwen 2 是目前最强大的开源语言模型之一，推荐尝试使用。框架操作简便，有详细教程帮助用户快速上手。
这一框架的目标是创建复杂的AI代理，其表现优于其他代理框架。 下面视频 展示了如何利用Qwen-2模型及其8K上下文窗口理解包含百万级词汇的文档，这比RAG和原生长上下文模型表现更好。
Qwen-Agent 开发步骤
1.
1. 初始模型 ：从8K上下文聊天模型开始。
2.
2. 代理开发 ：使用模型开发强大的代理，处理百万上下文。
3.
3. 数据合成 ：合成细化数据，进行自动过滤确保质量。
4.
4. 模型微调 ：利用合成数据微调预训练模型，最终得到强大的聊天机器人。
分层复杂性
Qwen-Agent在构建过程中分为三层复杂性，每层在前一层基础上构建：
1.
1. 增强型信息检索生成（RAG） ：使用RAG算法将上下文分成不超过512词的块，仅保留最相关的内容。
2.
2. 逐块阅读 ：采用暴力策略，每512词块检查相关性，保留最相关的内容生成答案。
3.
3. 逐步推理 ：使用多跳推理回答复杂问题，采用工具调用代理解决复杂查询。
下面提供官方的 文档介绍、相关资源、部署教程 等，进一步支撑你的行动，以提升本文的帮助力。
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