书生·浦语大模型LagentAgentLego智能体应用搭建第二期

文章目录

智能体概述
- 智能体的定义
- 智能体组成
- 智能体范式
环境配置
Lagent：轻量级智能体框架实战
- Lagent Web Demo
- 用 Lagent 自定义工具
AgentLego：组装智能体“乐高”
- 直接使用AgentLego
- 作为智能体工具使用
用 AgentLego 自定义工具

智能体概述

智能体的定义

智能体的定义包括三点：环境感知、动作、理解决策。

可以感知环境中的动态条件；
能采取动作影响环境；
能运用推理能力理解信息、解决问题、产生推断、决定动作。

智能体组成

智能体组成包括大脑、感知和动作：

大脑：作为控制器，承担记忆、思考和决策任务。接受来自感知模块的信息，并采取相应的动作
感知：对外部环境的多模态信息进行感知和处理。包括但不限于图像、音频、视频、传感器等
动作：利用并执行工具以影响环境。工具可能包括文本的检索、调用相关API、操控机械臂等

智能体范式

精典的智能体范式包括AutoGPT、ReWoo、ReAct

AutoGPT
ReWoo

环境配置

创建开发机
在创建开发机界面选择镜像为 Cuda12.2-conda，并选择 GPU 为30% A100。
创建一个agent的虚拟环境
```
studio-conda -t agent -o pytorch-2.1.2
```
安装Lagent和AgentLego
Lagent 和 AgentLego 都提供了两种安装方法，一种是通过 pip 直接进行安装，另一种则是从源码进行安装。为了方便使用 Lagent 的 Web Demo 以及 AgentLego 的 WebUI，我们选择直接从源码进行安装。此处附上源码安装的相关帮助文档：
```
cd /root/agent
conda activate agent
git clone https://gitee.com/internlm/lagent.git
cd lagent && git checkout 581d9fb && pip install -e . && cd ..
git clone https://gitee.com/internlm/agentlego.git
cd agentlego && git checkout 7769e0d && pip install -e . && cd ..
```
安装其他依赖
在这一步中，我们将会安装其他将要用到的依赖库，如 LMDeploy，可以执行如下命令：
```
conda activate agent
pip install lmdeploy==0.3.0
```
准备Tutorial
由于后续的 Demo 需要用到 tutorial 已经写好的脚本，因此我们需要将 tutorial 通过 git clone 的方法准备好，以备后续使用：
```
cd /root/agent
git clone -b camp2 https://gitee.com/internlm/Tutorial.git
```

Lagent：轻量级智能体框架实战

Lagent Web Demo

使用LMDeploy部署
由于 Lagent 的 Web Demo 需要用到 LMDeploy 所启动的 api_server，因此我们首先按照下图指示在 vscode terminal 中执行如下代码使用 LMDeploy 启动一个 api_server。

conda activate agent
lmdeploy serve api_server /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-7b \
                            --server-name 127.0.0.1 \
                            --model-name internlm2-chat-7b \
                            --cache-max-entry-count 0.1

启动并使用 Lagent Web Demo
接下来我们按照下图指示新建一个 terminal 以启动 Lagent Web Demo。在新建的 terminal 中执行如下指令：
```
conda activate agent
cd /root/agent/lagent/examples
streamlit run internlm2_agent_web_demo.py --server.address 127.0.0.1 --server.port 7860
```
在本地进行端口映射，详细映射过程见书生·浦语大模型InternLM-Chat-1.8B 智能对话 Demo 第二期的运行Demo
```
ssh -CNg -L 7860:127.0.0.1:7860 -L 23333:127.0.0.1:23333 root@ssh.intern-ai.org.cn -p 你的 ssh 端口号
```
在本地的浏览器页面中打开 http://localhost:7860 以使用 Lagent Web Demo。首先输入模型 IP 为 127.0.0.1:23333，在输入完成后按下回车键以确认。并选择插件为 ArxivSearch，以让模型获得在 arxiv 上搜索论文的能力。

用 Lagent 自定义工具

在本节中，我们将基于 Lagent 自定义一个工具。Lagent 中关于工具部分的介绍文档位于 https://lagent.readthedocs.io/zh-cn/latest/tutorials/action.html 。使用 Lagent 自定义工具主要分为以下几步：
1.继承 BaseAction 类
2.实现简单工具的 run 方法；或者实现工具包内每个子工具的功能
3.简单工具的 run 方法可选被 tool_api 装饰；工具包内每个子工具的功能都需要被 tool_api 装饰

创建工具文件
使用下列命令新建一个工具文件weather.py，内容如下

  ```powershell
  touch /root/agent/lagent/lagent/actions/weather.py
  ```

import json
import os
import requests
from typing import Optional, Type

from lagent.actions.base_action import BaseAction, tool_api
from lagent.actions.parser import BaseParser, JsonParser
from lagent.schema import ActionReturn, ActionStatusCode

class WeatherQuery(BaseAction):
    """Weather plugin for querying weather information."""
    
    def __init__(self,
                 key: Optional[str] = None,
                 description: Optional[dict] = None,
                 parser: Type[BaseParser] = JsonParser,
                 enable: bool = True) -> None:
        super().__init__(description, parser, enable)
        key = os.environ.get('WEATHER_API_KEY', key)
        if key is None:
            raise ValueError(
                'Please set Weather API key either in the environment '
                'as WEATHER_API_KEY or pass it as `key`')
        self.key = key
        self.location_query_url = 'https://geoapi.qweather.com/v2/city/lookup'
        self.weather_query_url = 'https://devapi.qweather.com/v7/weather/now'

    @tool_api
    def run(self, query: str) -> ActionReturn:
        """一个天气查询API。可以根据城市名查询天气信息。
        
        Args:
            query (:class:`str`): The city name to query.
        """
        tool_return = ActionReturn(type=self.name)
        status_code, response = self._search(query)
        if status_code == -1:
            tool_return.errmsg = response
            tool_return.state = ActionStatusCode.HTTP_ERROR
        elif status_code == 200:
            parsed_res = self._parse_results(response)
            tool_return.result = [dict(type='text', content=str(parsed_res))]
            tool_return.state = ActionStatusCode.SUCCESS
        else:
            tool_return.errmsg = str(status_code)
            tool_return.state = ActionStatusCode.API_ERROR
        return tool_return
    
    def _parse_results(self, results: dict) -> str:
        """Parse the weather results from QWeather API.
        
        Args:
            results (dict): The weather content from QWeather API
                in json format.
        
        Returns:
            str: The parsed weather results.
        """
        now = results['now']
        data = [
            f'数据观测时间: {now["obsTime"]}',
            f'温度: {now["temp"]}°C',
            f'体感温度: {now["feelsLike"]}°C',
            f'天气: {now["text"]}',
            f'风向: {now["windDir"]}，角度为 {now["wind360"]}°',
            f'风力等级: {now["windScale"]}，风速为 {now["windSpeed"]} km/h',
            f'相对湿度: {now["humidity"]}',
            f'当前小时累计降水量: {now["precip"]} mm',
            f'大气压强: {now["pressure"]} 百帕',
            f'能见度: {now["vis"]} km',
        ]
        return '\n'.join(data)

    def _search(self, query: str):
        # get city_code
        try:
            city_code_response = requests.get(
                self.location_query_url,
                params={'key': self.key, 'location': query}
            )
        except Exception as e:
            return -1, str(e)
        if city_code_response.status_code != 200:
            return city_code_response.status_code, city_code_response.json()
        city_code_response = city_code_response.json()
        if len(city_code_response['location']) == 0:
            return -1, '未查询到城市'
        city_code = city_code_response['location'][0]['id']
        # get weather
        try:
            weather_response = requests.get(
                self.weather_query_url,
                params={'key': self.key, 'location': city_code}
            )
        except Exception as e:
            return -1, str(e)
        return weather_response.status_code, weather_response.json()

获取 API KEY
- 获取天气查询服务的 API KEY，打开 https://dev.qweather.com/docs/api/ 后，点击控制台登入
- 在首页中我的项目点击创建
- 输入项目名称，选择免费订阅、Web API，输入KEY的名称，点击创建
- 创建好后，在项目管理中查看 KEY，并复制下来

体验自定义工具效果

使用 LMDeploy 启动一个 api_server

conda activate agent
lmdeploy serve api_server /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-7b \
                            --server-name 127.0.0.1 \
                            --model-name internlm2-chat-7b \
                            --cache-max-entry-count 0.1

新建一个 terminal 以启动 Lagent Web Demo

export WEATHER_API_KEY=获取的API KEY
# 比如 export WEATHER_API_KEY=1234567890abcdef
conda activate agent
cd /root/agent/Tutorial/agent
streamlit run internlm2_weather_web_demo.py --server.address 127.0.0.1 --server.port 7860

在本地进行端口映射

ssh -CNg -L 7860:127.0.0.1:7860 -L 23333:127.0.0.1:23333 root@ssh.intern-ai.org.cn -p 你的 ssh 端口号

Demo体验如下：
在这里插入图片描述

AgentLego：组装智能体“乐高”

直接使用AgentLego

准备一张图片：直接使用下面命令下载

cd /root/agent
wget http://download.openmmlab.com/agentlego/road.jpg

安装检测依赖
由于 AgentLego 在安装时并不会安装某个特定工具的依赖，因此我们接下来准备安装目标检测工具运行时所需依赖。
AgentLego 所实现的目标检测工具是基于 mmdet (MMDetection) 算法库中的 RTMDet-Large 模型，因此我们首先安装 mim，然后通过 mim 工具来安装 mmdet。这一步所需时间可能会较长，请耐心等待。
```
conda activate agent
pip install openmim==0.3.9
mim install mmdet==3.3.0
```

在/root/agent创建一个direct_use.py文件，复制一下代码

import re

import cv2
from agentlego.apis import load_tool

# load tool
tool = load_tool('ObjectDetection', device='cuda')

# apply tool
visualization = tool('/root/agent/road.jpg')
print(visualization)

# visualize
image = cv2.imread('/root/agent/road.jpg')

preds = visualization.split('\n')
pattern = r'(\w+) \((\d+), (\d+), (\d+), (\d+)\), score (\d+)'

for pred in preds:
    name, x1, y1, x2, y2, score = re.match(pattern, pred).groups()
    x1, y1, x2, y2, score = int(x1), int(y1), int(x2), int(y2), int(score)
    cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 1)
    cv2.putText(image, f'{name} {score}', (x1, y1), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 255, 0), 1)

cv2.imwrite('/root/agent/road_detection_direct.jpg', image)

执行 direct_use.py 及可以实现检测

作为智能体工具使用

修改模型配置
由于 AgentLego 算法库默认使用 InternLM2-Chat-20B 模型，因此我们首先需要修改 /root/agent/agentlego/webui/modules/agents/lagent_agent.py 文件的第 105行位置，将 internlm2-chat-20b 修改为 internlm2-chat-7b，即

def llm_internlm2_lmdeploy(cfg):
    url = cfg['url'].strip()
    llm = LMDeployClient(
-         model_name='internlm2-chat-20b',
+         model_name='internlm2-chat-7b',
        url=url,
        meta_template=INTERNLM2_META,
        top_p=0.8,
        top_k=100,
        temperature=cfg.get('temperature', 0.7),
        repetition_penalty=1.0,
        stop_words=['<|im_end|>'])
    return llm

使用LMDeploy部署
由于 AgentLego 的 WebUI 需要用到 LMDeploy 所启动的 api_server，因此我们首先按照下图指示在 vscode terminal 中执行如下代码使用 LMDeploy 启动一个 api_server。

conda activate agent
lmdeploy serve api_server /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-7b \
                            --server-name 127.0.0.1 \
                            --model-name internlm2-chat-7b \
                            --cache-max-entry-count 0.1

启动AgentLego WebUI
接下来我们按照下图指示新建一个 terminal 以启动 AgentLego WebUI。在新建的 terminal 中执行如下指令：
```
conda activate agent
cd /root/agent/agentlego/webui
python one_click.py
```
在等待 LMDeploy 的 api_server 与 AgentLego WebUI 完全启动后（如下图所示），在本地进行端口映射，将 LMDeploy api_server 的23333端口以及 AgentLego WebUI 的7860端口映射到本地。可以执行：详细步骤见基于InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库Demo 的web部署部分
```
ssh -CNg -L 7860:127.0.0.1:7860 -L 23333:127.0.0.1:23333 root@ssh.intern-ai.org.cn -p 你的 ssh 端口号
```
使用 AgentLego WebUI
- 配置Agent
  在本地的浏览器页面中打开 http://localhost:7860 以使用 AgentLego WebUI。首先来配置 Agent，如下图所示：
  - 点击上方 Agent 进入 Agent 配置页面。
  - 点击 Agent 下方框，选择 New Agent。
  - 选择 Agent Class 为 lagent.InternLM2Agent。
  - 输入模型 URL 为 http://127.0.0.1:23333 。
  - 输入 Agent name，自定义即可，图中输入了 internlm2。
  - 点击 save to 以保存配置，这样在下次使用时只需在第2步时选择 Agent 为 internlm2 后点击 load 以加载就可以了。
  - 点击 load 以加载配置。（如⑦所示）
配置tool
- 点击上方 Tools 页面进入工具配置页面。
- 点击 Tools 下方框，选择 New Tool 以加载新工具。
- 选择 Tool Class 为 ObjectDetection。
- 点击 save 以保存配置。
选择工具
等待工具加载完成后，点击上方 Chat 以进入对话页面。在页面下方选择工具部分只选择 ObjectDetection 工具，如下图所示。为了确保调用工具的成功率，请在使用时确保仅有这一个工具启用。
结果展示

用 AgentLego 自定义工具

创建工具文件
首先通过 touch /root/agent/agentlego/agentlego/tools/magicmaker_image_generation.py（大小写敏感）的方法新建工具文件。该文件的内容如下：

import json
import requests

import numpy as np

from agentlego.types import Annotated, ImageIO, Info
from agentlego.utils import require
from .base import BaseTool


class MagicMakerImageGeneration(BaseTool):

    default_desc = ('This tool can call the api of magicmaker to '
                    'generate an image according to the given keywords.')

    styles_option = [
        'dongman',  # 动漫
        'guofeng',  # 国风
        'xieshi',   # 写实
        'youhua',   # 油画
        'manghe',   # 盲盒
    ]
    aspect_ratio_options = [
        '16:9', '4:3', '3:2', '1:1',
        '2:3', '3:4', '9:16'
    ]

    @require('opencv-python')
    def __init__(self,
                 style='guofeng',
                 aspect_ratio='4:3'):
        super().__init__()
        if style in self.styles_option:
            self.style = style
        else:
            raise ValueError(f'The style must be one of {self.styles_option}')
        
        if aspect_ratio in self.aspect_ratio_options:
            self.aspect_ratio = aspect_ratio
        else:
            raise ValueError(f'The aspect ratio must be one of {aspect_ratio}')

    def apply(self,
              keywords: Annotated[str,
                                  Info('A series of Chinese keywords separated by comma.')]
        ) -> ImageIO:
        import cv2
        response = requests.post(
            url='https://magicmaker.openxlab.org.cn/gw/edit-anything/api/v1/bff/sd/generate',
            data=json.dumps({
                "official": True,
                "prompt": keywords,
                "style": self.style,
                "poseT": False,
                "aspectRatio": self.aspect_ratio
            }),
            headers={'content-type': 'application/json'}
        )
        image_url = response.json()['data']['imgUrl']
        image_response = requests.get(image_url)
        image = cv2.cvtColor(cv2.imdecode(np.frombuffer(image_response.content, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR),cv2.COLOR_BGR2RGB)
        return ImageIO(image)

注册新工具
接下来修改 /root/agent/agentlego/agentlego/tools/init.py 文件，将我们的工具注册在工具列表中。如下所示，我们将 MagicMakerImageGeneration 通过 from .magicmaker_image_generation import MagicMakerImageGeneration 导入到了文件中，并且将其加入了 all 列表中。

from .base import BaseTool
from .calculator import Calculator
from .func import make_tool
from .image_canny import CannyTextToImage, ImageToCanny
from .image_depth import DepthTextToImage, ImageToDepth
from .image_editing import ImageExpansion, ImageStylization, ObjectRemove, ObjectReplace
from .image_pose import HumanBodyPose, HumanFaceLandmark, PoseToImage
from .image_scribble import ImageToScribble, ScribbleTextToImage
from .image_text import ImageDescription, TextToImage
from .imagebind import AudioImageToImage, AudioTextToImage, AudioToImage, ThermalToImage
from .object_detection import ObjectDetection, TextToBbox
from .ocr import OCR
from .scholar import *  # noqa: F401, F403
from .search import BingSearch, GoogleSearch
from .segmentation import SegmentAnything, SegmentObject, SemanticSegmentation
from .speech_text import SpeechToText, TextToSpeech
from .translation import Translation
from .vqa import VQA
+ from .magicmaker_image_generation import MagicMakerImageGeneration

__all__ = [
    'CannyTextToImage', 'ImageToCanny', 'DepthTextToImage', 'ImageToDepth',
    'ImageExpansion', 'ObjectRemove', 'ObjectReplace', 'HumanFaceLandmark',
    'HumanBodyPose', 'PoseToImage', 'ImageToScribble', 'ScribbleTextToImage',
    'ImageDescription', 'TextToImage', 'VQA', 'ObjectDetection', 'TextToBbox', 'OCR',
    'SegmentObject', 'SegmentAnything', 'SemanticSegmentation', 'ImageStylization',
    'AudioToImage', 'ThermalToImage', 'AudioImageToImage', 'AudioTextToImage',
    'SpeechToText', 'TextToSpeech', 'Translation', 'GoogleSearch', 'Calculator',
-     'BaseTool', 'make_tool', 'BingSearch'
+     'BaseTool', 'make_tool', 'BingSearch', 'MagicMakerImageGeneration'
]

体验自定义工具效果
与上章节的作为智能体工具使用运行启动步骤是一样的

conda activate agent
lmdeploy serve api_server /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-7b \
                            --server-name 127.0.0.1 \
                            --model-name internlm2-chat-7b \
                            --cache-max-entry-count 0.1

conda activate agent
cd /root/agent/agentlego/webui
python one_click.py

并在本地执行如下操作以进行端口映射：

ssh -CNg -L 7860:127.0.0.1:7860 -L 23333:127.0.0.1:23333 root@ssh.intern-ai.org.cn -p 你的 ssh 端口号

运行结果