学习心得：Lagent 自定义你的 Agent 智能体
摘要
Lagent 是一个为大语言模型设计的轻量级开源智能体框架，它不仅支持多种智能体范式，如 AutoGPT、ReAct，还集成了多种工具，包括但不限于 Arxiv 搜索、Google 搜索等。通过详细的环境配置和安装指南，用户可以轻松地搭建和自定义自己的智能体。课程还提供了如何使用 Lagent 的 Web Demo 体验智能体能力，以及如何基于 Lagent 自定义工具的步骤。
大纲
- 引言
- 介绍 Lagent 框架的重要性和使用场景
- 环境配置
- 详细步骤创建和激活 Python 环境
- 安装依赖和 Lagent 本身
- Lagent Web Demo 使用
- 部署 InternLM2.5-7B-Chat 模型
- 启动 API Server 和 Web Demo
- 本地端口映射和访问
- 自定义智能体
- 继承 BaseAction 类
- 实现工具的 run 方法
- 工具 API 的装饰和使用
- 实例：MagicMaker API
- 创建工具文件
- 编写 MagicMaker 类
- 集成到 Web Demo
- 总结
总结
通过学习 Lagent 框架，我对如何构建和自定义基于大语言模型的智能体有了更深入的理解。文档提供了清晰的指导，从环境配置到智能体的自定义开发，每一步都详尽而具体。特别是通过 MagicMaker API 的实例，我学习到了如何将外部 API 集成到 Lagent 中，扩展智能体的功能。Lagent 不仅是一个工具，更是一个强大的平台，它允许用户根据自己的需求定制智能体，这在人工智能领域具有巨大的应用潜力。
闯关任务
部署 LMDeploy api_server：
部署 Lagent Web Demo：
自定义智能体效果如下：
