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Agent(智能代理) Agent(智能代理),用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行,一般包括任务规划、记忆系统和执行系统。 任务规划:将复杂目标任务分解为小的可执行子任务,通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统:通过构建记忆模块去管理历史任务和策略,并让Age
Agent(智能代理) Agent(智能代理),用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行,一般包括任务规划、记忆系统、执行系统: 任务规划:将复杂目标任务分解为小的可执行子任务,通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统:通过构建记忆模块去管理历史任务和策略,并让Age
部署为在线服务 模型训练完成后,即模型处于“已完成”状态时,可以启动模型的部署操作。 基于盘古大模型打造的专业大模型包括BI专业大模型与单场景大模型支持模型推理,但不支持模型训练。 部署为在线服务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,单击界面右上角“部署”。
上面的例子中,当满足if判断条件时,就会直接终止agent的执行,并且agent的finalAnswer被设置为工具的原始返回值。 父主题: Agent(智能代理)
*/ MESSAGE_COMPLETED("session.message.completed"); 父主题: Agent(智能代理)
nt-L0.C模型的地址。 with_prompt参数配置为True,prompt的拼接由Agent托管处理。 父主题: Agent(智能代理)
* 答复:"已为您预定2024年05月10日下午3点到8点的A05会议室。请准时参加会议。" */ } 父主题: Agent(智能代理)
iever方法为其添加了一个ToolRetriever,这样Agent所使用的工具会根据用户的对话动态的选择。 父主题: Agent(智能代理)
上述例子中,当满足if判断条件时,会直接终止Agent的执行,且finalAnswer被设置为工具的原始返回值。 父主题: Agent(智能代理)
StaticTool<GetReimbursementLimitTool.InputParam, String> { 父主题: Agent(智能代理)
tool_stream_callback) StreamCallBack的实现与定义与LLM的回调完全相同。 父主题: Agent(智能代理)
您的数学成绩是55分,而语文成绩是56分。 AgentSessionSkill使用的大模型建议为N2-基础模型或者其他同等类型的模型。 父主题: Agent(智能代理)
build()) .build()); Agent agent = new ReactAgent(llm); 父主题: Agent(智能代理)
"充值金额" } }, "required": ["chargeType", "amount"] } 父主题: Agent(智能代理)
return_type。为可选参数,如果func为未指定返回值类型的callable类型,必须通过return_type指定返回值类型。 父主题: Agent(智能代理)
iever方法为其添加了一个ToolRetriever,这样Agent所使用的工具会根据用户的对话动态的选择。 父主题: Agent(智能代理)
安装SDK pip直接安装 执行如下命令: pip install pangu_kits_app_dev_py 本地导入 从support网站上下载pangu-kits-app-dev-py的whl包。 建议使用conda创建一个新的python环境,python版本选择3.9。
调用边缘模型 调用边缘模型的步骤与使用“在线部署”调用模型的步骤相同,具体步骤请参考使用API调用模型。 父主题: 部署为边缘服务
型能力的入口。用户可以通过在“能力调测”页面选择调用基模型或训练后的模型。 训练后的模型需要“在线部署”且状态为“运行中”时,才可以使用本章节提供的方法进行调测,具体步骤请参见部署为在线服务。 文本补全:给定一个提示和一些参数,模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全。例如,让
逻辑判断等能力,来理解和回应用户的需求。 例如,需要构建一个企业助理应用,该应用需要具备预定会议室、创建在线文档和查询报销信息等功能。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