本地可执行命令的智能体部署方案
本地可执行命令的智能体部署方案，目标是让大语言模型（LLM）在本地接收自然语言指令，并自动调用系统命令、脚本或应用程序，完成任务自动化。这类系统通常被称为 LLM Agent with Tool Use 或 本地 Agent 实体系统。
🧠 一、系统整体架构（LLM+Agent+Command执行）
┌────────────┐│ 自然语言输入 │└────┬───────┘▼┌────────────┐│ LLM Agent │ ← 支持 Tool 使用└────┬───────┘▼┌──────────────┐│ 指令解析与规划 │└────┬─────────┘▼┌────────────────────┐│ 系统命令执行 (bash, python, etc.) │└────────────────────┘▼┌────────────┐│ 执行结果反馈 │└────────────┘
🚀 二、部署方案选型
| 类型 | 模型支持 | 工具管理 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|---|
| LangChain + ChatGLM/Qwen + Tool | ✅ | ✅ | 生态成熟，可组合 | 配置复杂 |
| AutoGPT / OpenAgents 本地版 | ✅ | ✅ | 任务自动规划 | 占资源多 |
| Custom Agent（FastAPI + Shell） | 自定义 | 手动定义工具 | 控制强、轻量 | 需自建功能 |
推荐方案：LangChain + LLM + 本地工具调用 + FastAPI 接口包装。
⚙️ 三、核心实现步骤（LangChain 本地智能体）
1. 环境准备
conda create -n agent python=3.10 -y
conda activate agent
pip install langchain openai transformers auto-gptq faiss-cpu
pip install duckduckgo-search # optional web tool
2. 加载本地模型（Qwen/ChatGLM）
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMtokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen-1_8B-Chat", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-1_8B-Chat", trust_remote_code=True).half().cuda()
封装成 llm = HuggingFacePipeline(...)，用于 langchain。
3. 定义可调用工具（如 shell 执行器）
from langchain.tools import Tool
import subprocessdef execute_shell(command: str) -> str:try:return subprocess.check_output(command, shell=True, stderr=subprocess.STDOUT, timeout=10).decode("utf-8")except subprocess.CalledProcessError as e:return f"[Error]: {e.output.decode('utf-8')}"shell_tool = Tool(name="shell", func=execute_shell, description="Execute shell command on local system")
4. 构建 Agent
from langchain.agents import initialize_agent, AgentType
from langchain.agents.agent_toolkits import Tooltools = [shell_tool] # 你也可以加入 python 执行器、浏览器搜索器等agent = initialize_agent(tools=tools,llm=llm,agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,verbose=True
)# 测试
response = agent.run("列出当前目录下的所有文件，并显示文件大小")
print(response)
5. FastAPI 封装成服务（可被Web调用）
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModelapp = FastAPI()class Request(BaseModel):query: str@app.post("/agent")
def run_agent(req: Request):result = agent.run(req.query)return {"result": result}
运行：
uvicorn agent_api:app --host 0.0.0.0 --port 8080
🔐 安全建议
| 项目 | 建议 |
|---|---|
| 命令白名单 | 限制 LLM 只能调用指定命令（避免 rm -rf） |
| 沙盒执行 | 使用 docker 或 chroot 隔离指令 |
| 日志审计 | 记录调用历史 |
| 用户认证 | 增加 JWT 或 API Token |
📦 推荐工具扩展
- Python Executor Tool：解释 Python 代码（如计算器、数据分析）
- 文件系统工具：读写指定目录下的文本、Excel、PDF
- 网络爬虫 Tool：执行 requests/get 接口（需加认证）
- 插件系统：仿 OpenAI Function Call 的格式
✅ 示例自然语言任务
- 帮我统计当前目录下的 Python 文件数量
- 运行一个 Python 脚本，并返回输出
- 用 curl 请求一个 API 并展示返回内容
- 列出系统进程中占用内存最多的前5个
如果你需要我生成一个**完整部署项目（含工具定义、模型加载、API服务）**的代码压缩包，我可以立即打包给你。你希望使用哪种模型（如 Qwen-1.8B、ChatGLM2、Baichuan2）？