开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen2.5-7B-Instruct-tool usage入门-并行调用多个tools(五)

开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen2.5-7B-Instruct-tool usage入门-并行调用多个tools(五)

一、前言

    Qwen-Agent 是一个利用开源语言模型Qwen的工具使用、规划和记忆功能的框架。其模块化设计允许开发人员创建具有特定功能的定制代理,为各种应用程序提供了坚实的基础。同时,开发者可以利用 Qwen-Agent 的原子组件构建智能代理,以理解和响应用户查询。

    本篇将介绍如何在Qwen-Agent并行调用多个tools

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从 Copilot 到工程化 Agent 执行框架:基于OpenCode + OpenSpec 的企业级 AI Coding 落地实践

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引言:AI Coding 进入规范驱动自动化时代         当前,许多开发者在使用 AI 编程助手时正普遍面临—个痛点:在处理大型项目时, AI 似乎会“遗忘”上下文,导致代码回归、引入新 Bug 或生成不符合项目规范的混乱代码。正如研发同学反复出现的挫败感:  “代码库越大, AI 弄得越乱”。         这种被称为“Vibe Coding”的模式,是 AI 辅助工程必要的、但也是原始的第—步。它更像—种不可预测的艺术,而非可重复、可扩展的科学。要真正释放 AI 的生产力,我们必须迎来—次范式的进化:从凭感觉的“Vibe Coding” ,转向由规范驱动的(Spec-Driven Development)专业化 AI 工程新范式。         本文将深入探讨如何将强大的

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Trae、Cursor、Copilot、Windsurf对比

我最开始用Copilot(主要是结合IDE开发时进行代码补全,生成单元测试用例),但是后面又接触了Cursor,发现Cursor比Copilot更加实用,Cursor生成的单元测试用例更加全面。         多以网上查了查资料,这里记录分享一下。         这篇文章资料来自于网络,是对部分知识整理,这里只是记录一下,仅供参考 前言         随着AI技术的爆发式发展,AI编程工具正在重塑软件开发流程。GitHub Copilot作为先驱者长期占据市场主导地位,但新一代工具如Cursor、Windsurf和Trae正以颠覆性创新发起挑战。本文基于多维度实测数据,深度解析三款工具的核心竞争力,揭示AI编程工具的格局演变趋势。 工具定位与核心技术 1. Cursor:智能化的全能助手         基于VS Code生态深度改造,Cursor融合GPT-4和Claude 3.5模型,支持自然语言转代码生成、跨文件智能补全和自动文档生成。其核心优势在于: * 上下文感知能力:可同时分析10+个关联文件的语义逻辑 * Agent模

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在昇腾 NPU 上跑 Llama 大模型:从 “踩坑到通关” 的全程实战记

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在昇腾 NPU 上跑 Llama 大模型:从 “踩坑到通关” 的搞笑实战记 本文分享了在昇腾 NPU 上部署测试 Llama-2-7B 大模型的全过程。提供踩坑经验。作者因其他硬件价格高、服务器昂贵,选择昇腾 NPU,其自主可控的达芬奇架构、完善的开源生态及 GitCode 免费测试资源是主要吸引力。文中详细介绍了 GitCode 上创建昇腾 Notebook 实例的关键配置、环境验证方法,以及安装 transformers 库、下载部署模型的步骤,还记录了遇到的 “torch.npu 找不到”“模型下载需权限” 等四个常见问题及解决方案。通过测试英文生成、中文对话、代码生成三种场景,得出 16-17 tokens/s 的吞吐量,虽低于预期但性能稳定,并给出使用 MindSpeed-LLM 框架、

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在普通电脑上跑大模型?!llama.cpp 实战指南(真·CPU救星)

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