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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。 通过如下接口为Agent添加流式输出的回调： from pangukitsappdev.callback.StreamCallbackHandler import StreamCallbackHandler # 以下为
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。 通过如下接口为Agent添加流式输出的回调： /** * 设置流式接口回调函数 * * @param streamAgentCallback
运行Agent 单轮执行 调用run接口运行一个Agent： agent.run("帮我定个下午3点到8点2303会议室") Agent的运行时会进行自我迭代，并且选择合适的工具，在日志中打印最终的执行结果： 用户: 帮我定个下午3点到8点2303会议室 助手: 好的，2023-11-17
能够保障模型在不同环境中的高效应用。 应用开发套件 应用开发套件是盘古大模型平台的关键模块，支持提示词工程和AI助手创建。该套件提供提示词设计和管理工具，优化大模型的输入提示，提升输出的准确性和相关性。通过丰富的开发SDK，应用开发套件加速大模型应用的开发，满足复杂业务需求。
实例化Agent Agent实例化过程包括注册LLM和注册工具两个部分。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.agent.ReactPanguAgent; import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.llms
实例化Tool Tool分为StaticTool（静态工具）和DynamicTool（动态工具）两类。静态工具需要开发者事先定义好，即在编译期定义与实例化。对于动态工具，开发者可以在系统运行时动态构建，即在运行态定义与实例化。 StaticTool（静态工具） 静态工具可以通过注
静态工具可以通过继承Tool的方式新增，在_run接口中实现工具的功能，例如： from typing import Type from pangukitsappdev.tool.tool import Tool from pydantic import BaseModel, Field class
Agent实例化过程包括注册LLM和注册工具两个部分。 from pangukitsappdev.agent.react_pangu_agent import ReactPanguAgent from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs agent
httpPost.setEntity(new StringEntity(requestBody, ContentType.APPLICATION_JSON)); // 发送消息并处理响应 String responseStr;
从基模型训练出行业大模型 打造短视频营销文案创作助手 打造政务智能问答助手 基于NL2JSON助力金融精细化运营
提示词写作实践 提示工程介绍 常用方法论 进阶技巧 写作示例
进阶技巧 设置背景及人设 理解底层任务 CoT思维链 考察模型逻辑 父主题： 提示词写作实践
基本概念 训练相关概念 表1 训练相关概念说明 概念名 说明 Token 令牌（Token）是指模型处理和生成文本的基本单位。Token可以是词或者字符的片段。模型的输入和输出的文本都会被转换成Token，然后根据模型的概率分布进行采样或者计算。 例如，在英文中，有些组合单词会根
如何调用REST API 开通API 构造请求 认证鉴权 返回结果
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