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L10 Function Calling与智能Agent开发

news 2025/8/31 11:41:44

Function Calling 在大模型中的作用

1 拓展模型能力
大模型本身无法直接调用外部系统（如数据库，计算工具），但通过调用预设函数，可以完成
实时获取（天气股价新闻）
复杂计算（数学运算代码执行）
操作外部系统（发送邮件，控制智能设备）

2 结构化输出
模型可将用户自然语言请求转化为结构化参数，传给函数。例如：
用户说：明天北京天气如何？
模型可以识别其中的参数：北京 20250824

3 动态决策流程
模型可根据上下文决定是否以及何时调用函数，甚至链式调用多个函数（如先查天气，再推荐穿搭）

Qwen3

于2025.4.29发布，包含8种不同规模的模型，涵盖了密集（Dense）和混合专家（MoE)架构，支持免费商用

MoE模型（高效推理）：
Qwen3-235B-A22B 旗舰级模型性能接近 Gemini2.5 Pro

Qwen3-30B-A3B 高效推理仅需10%激活参数可超越前QwQ-32B

密集模型（全参数激活）：
Qwen3-32B 14B 8B 4B 1.7B 0.6B，其中Qwen3-4B性能媲美前代Qwen2.5-72B（企业部署中作者推荐Qwen3-8B 和 32B）

Qwen-Turbo-Latest 速度快，但数学能力不太行

Qwen-Agent

https://github.com/QwenLM/Qwen-Agent
安装方法：
pip3 install -e ./“[gui,rag,code_interpreter,mcp]”

gui 图形化界面
rag RAG知识库
code_interpreter 代码解析器，帮你执行Python代码
MCP 模型上下文协议

Case: 门票助手（Qwen-Agent实现）

Q：陈博，刚刚门票部分的提示词里面的特殊案例提示词如何写呢？比方说1.5天这种，如何提出公用的提示词写法呢？
prompt = “”"
1、你是一个XXXX（角色说明），你任务是XXX
2、提供上下文
如果ChatBI，需要提供数据表的结构metadata
如果RAG，需要提问 RAG chunks
3、提供术语（黑话）
4、bad case
<q, a>
“”"

Q：如果建表语句，有更新，也要把代码进行更新吗？有更好的解藕办法吗?
方法1：在prompt中更新
方法2：提供数据库的直连，每次重新获取metadata
LangChain

Q:一定要有建表语句吗？对sql 不了解的；在编写提示词的时候怎么解决呢
如果是数据查询，是需要建表语句，方便了解都有哪些数据表，以及对应的字段

Q：老师你刚才查询的时候出了一个柱状图，那个prompt是什么？
是我们写一个 function calling，然后大模型来调用
你也可以在原有的function calling(exc_sql) 中增加图表生成的功能

qwen-agent的页面是基于gradio （开源web页面）
python中两个轻量的开源web页面有：gradio, streamlit
也可以使用vue，但会增加调试工作

需要给AI以逻辑

可视化图表：实现步骤

一次调用，完成查询和可视化
自动推断，图表类型和字段映射（x轴 y轴）
结果双输出，同时返回表格和图表

Q：有没有可以画图表的大模型？
A：实际是让文本大模型写代码（代码中调用专业的画图工具：如 matplotlib图表或者 echarts图表）

@assistant_ticket_bot-2.py 现在的画图是用的 matplotlib，我想改成echarts，将生成的数据给到 gui进行显示。
帮我查看 qwen-agent中的gradio gui的实现方式，是否可以增加 echarts显示的部分
帮我设计方案（先不用修改代码）

Q：如何发布qwen-agent，让其他人使用
方法1：用grdio的 share=True
WebUI(
bot,
chatbot_config=chatbot_config
).run(share=True)
方法2：
放到服务器上，server_name=“0.0.0.0”
server_port=“你指定的服务器端口，比如9001”

本地部署 127.0.0.1:7860
远程访问：share=True
服务器部署：放到服务器上，server_name=“0.0.0.0”
server_port=“你指定的服务器端口，比如9001”