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"type": "string", "description": "会议结束时间，格式为yyyy-MM-dd HH:mm" }, "meetingRoom": { "type": "string", "description
工具的标识，建议为英文且与实际工具含义匹配，在同一个Agent中唯一。 description。工具的描述，建议为中文，尽可能的简短描述工具。 principle。何时使用该工具，为重要参数，该描述直接影响LLM对工具使用的判断，尽量描述清楚。
表示工具的标识，建议为英文且与实际工具含义匹配，在同一个Agent中唯一。 toolDesc。工具的描述，为重要参数，尽可能的准确简短描述工具的用途。 toolPrinciple。表示何时使用该工具，为重要参数。该描述直接影响LLM对工具使用的判断，尽量描述清楚。
上述例子使用的向量数据库配置指定索引名称，以及使用name和description作为向量化字段，因此工具入库时，会将工具的name和description进行向量化，并在后续的检索中生效。 注意，上述tool_list中包含的工具在SDK中并不存在，需要替换成实际的工具。
此外，上述例子使用的向量数据库配置指定索引名称，以及使用name和description作为向量化字段，因此工具入库时，会将工具的name和description进行向量化，并在后续的检索中生效。 注意，上述toolList中包含的工具在SDK中并不存在，需要替换成实际的工具。
Agent流式输出 Agent用于工具调用场景，与普通的LLM流式输出相比，区分了文本流与工具流。文本流将输出模型的思考过程和最终结果；工具流将输出工具的调用过程，而工具的调用的执行结果是通过监听获取的。
实例化Agent Agent实例化过程包括注册LLM和注册工具两个部分。
Agent流式输出 Agent用于工具调用场景，与普通的LLM流式输出相比，提供了事件流的封装。消息内容、工具调用等通过不同的事件类型区分。
需要先分别调用query_receipt工具查询用户单据和query_reimbursement_ratio工具查询最大报销比例。"
(); log.info("Agent的状态为{}，不为{}，所以需要调用工具，调用的工具为{}，入参为{}", agentSession.getAgentSessionStatus(), AgentSessionStatus.FINISHED
在构建此应用时，需要将预定会议室与创建在线文档等功能的API接口定义为一系列的工具，并通过AI助手，将这些工具与大模型进行绑定。当用户向AI助手提问时，大模型就会根据用户的问题自动规划调用相应工具，从而实现对应的功能。
实例化Agent Agent实例化过程包括注册LLM和注册工具两个部分。
盘古大模型能力通过ModelArts Studio大模型开发平台承载，它提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务，提供覆盖全生命周期的大模型工具链。
com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.tool.StaticTool; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; @AgentTool(toolId = "meeting_agent", toolDesc = "预定会议Agent", toolPrinciple
Token计算器 功能介绍 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗，平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量，提供费用预估，并优化数据预处理策略。
功能总览 功能总览 全部 数据工程工具链 模型开发工具链 应用开发工具链 能力调测 应用百宝箱 数据工程工具链 数据是大模型训练的基础，为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分，具备数据获取、清洗、配比和管理等功能。
现在，我将调用工具。
为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗，平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型训练前评估文本的Token数量，提供费用预估，并优化数据预处理策略。 使用Token计算器的步骤如下： 登录盘古大模型套件平台。
高级配置 工具召回策略 设置从所有可用工具中选择最相关的工具来处理用户的问题策略。 类型：使用词嵌入技术（embedding）来衡量用户问题与工具之间的相关性。 中断策略：当相关性得分小于设置的阈值，则不召回任何工具，终止后续流程。 阈值：指工具召回的相关性得分的阈值。
）： pip install pangu_kits_app_dev_py[all] cache相关依赖： pip install redis~=4.5.5 pip install gptcache~=0.1.37 pip install redis-om~=0.1.3 pip install
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