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中实现多个tools联动。
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Qwen-Agent使用入门：
文章目录 * 第一章 文心一言开源模型简介 * 第二章 模型性能深度实测 * 2.1 通用能力基准测试 * 2.1.1 文本生成质量 * 2.1.2 数学推理能力 * 2.2 极端场景压力测试 * 2.2.1 高并发性能 * 2.2.2 长上下文记忆 * 第三章 中文特色能力解析 * 3.1.2 文化特定理解 * 3.2 行业术语处理 * 3.2.1 法律文书解析 * 3.2.2 医疗报告生成 * 第四章 开源生态建设评估 * 4.1 模型可扩展性验证 * 4.
一、为什么选昇腾+Llama-2？ 对个人开发者而言，英伟达A100单卡月租超5000元，而昇腾Atlas 800T不仅算力达320 TFLOPS（FP16）（接近A100的80%），还能通过GitCode免费NPU资源跑通全流程；对企业来说，昇腾的自主可控性可规避海外芯片的供应链风险。 Llama-2-7B作为Meta开源的通用大模型，既能提供接近GPT-3.5的中文对话、代码生成能力，又支持FP16/INT8量化——这恰好匹配昇腾Atlas 800T的显存（64GB HBM）与算力特性。我曾测试过“昇腾Atlas 800T+Llama-2-7B”vs“英伟达A10+Llama-2-7B”：前者推理速度仅慢15%，但成本降低80%，这是我放弃“英伟达执念”的核心原因。 二、环境搭建：GitCode免费昇腾资源的“白嫖攻略” 2.1 实例创建：3个关键配置不能错 昇腾硬件资源稀缺，GitCode的免费NPU实例需“抢资源”（每日10点释放新配额），步骤如下： 1.
哈喽大家好，今天看了看后台私信，问得最多的问题，除了“卡文怎么办”，就是： “你到底用什么工具写小说？” 说实话，我最开始写小说的时候，跟大家一样，就是系统自带的TXT记事本。 结果写了三万字，电脑蓝屏，稿子全丢。😭 那是我第一次“踩坑”。 后来换成Word，写到十万字，人物小传、伏笔、时间线……我开了十几个文档，桌面密密麻麻，找个设定得翻半天，效率低到发指。 折腾了这么多年，也算（被迫）成了一个“工具党”。市面上主流的、小众的写作工具，我基本都花钱试过了。 今天这篇，不恰饭（摸着良心说），纯粹是我现在工作流里“离不开”的4款宝贝。 它们不是“最好”的，但一定是我用下来“最顺手”的。 这篇文章的目标很纯粹：帮大家少走弯路，把时间花在“创作”本身，
【如文章引起大家共鸣，请“点赞”以及“转发”，以支持继续创作，谢谢大家！】 朋友们大家好！今天咱们不聊那些虚头巴脑的，直接来点实在的——AI编程工具选型，Copilot、Cursor、Codex这仨到底咋选？别急，我这就用最接地气的方式，给你唠唠它们的“脾气秉性”，保证你听完就能上手挑！ 先说Copilot，这哥们儿可是“代码补全界的扛把子”！它就像你身边的“代码小秘书”，你敲代码时，它就在旁边默默观察，你刚敲个“for”，它立马给你补上“(int i=0;i<n;i++)”，那叫一个快！而且，它还支持多IDE，VS Code、JetBrains啥的，都能无缝对接。不过呢，Copilot也有个“小毛病”，就是它更擅长“补全”，对于复杂的代码重构或者项目级理解，就有点力不从心了。