环境配置

开发机选择 30% A100，镜像选择为 Cuda12.2-conda。
首先来为 Lagent 配置一个可用的环境。

# 创建环境
conda create -n agent_camp3 python=3.10 -y
# 激活环境
conda activate agent_camp3
# 安装 torch
conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia -y
# 安装其他依赖包
pip install termcolor==2.4.0
pip install lmdeploy==0.5.2

通过源码安装的方式安装 lagent。

# 创建目录以存放代码
mkdir -p /root/agent_camp3
cd /root/agent_camp3
git clone https://github.com/InternLM/lagent.git
cd lagent && git checkout 81e7ace && pip install -e . && cd ..

运行后报错显示griffe库module不存在，降版本后运行成功

pip uninstall griffe
pip install griffe==0.45

Lagent Web Demo 使用

接下来，将使用 Lagent 的 Web Demo 来体验 InternLM2.5-7B-Chat 的智能体能力。
首先，先使用 LMDeploy 部署 InternLM2.5-7B-Chat，并启动一个 API Server。

conda activate agent_camp3
lmdeploy serve api_server /share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2_5-7b-chat --model-name internlm2_5-7b-chat

然后，在另一个窗口中启动 Lagent 的 Web Demo。

cd /root/agent_camp3/lagent
conda activate agent_camp3
streamlit run examples/internlm2_agent_web_demo.py

基于 Lagent 自定义智能体

基于 Lagent 自定义自己的智能体。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：

• 继承 BaseAction 类
• 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
• 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
  下面实现一个调用 MagicMaker API 以完成文生图的功能。
  首先，我们先来创建工具文件：

cd /root/agent_camp3/lagent
touch lagent/actions/magicmaker.py

复制代码如下：

import json
import requests

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


class MagicMaker(BaseAction):
    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'
    ]

    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}')
    
    @tool_api
    def generate_image(self, keywords: str) -> dict:
        """Run magicmaker and get the generated image according to the keywords.

        Args:
            keywords (:class:`str`): the keywords to generate image

        Returns:
            :class:`dict`: the generated image
                * image (str): path to the generated image
        """
        try:
            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'}
            )
        except Exception as exc:
            return ActionReturn(
                errmsg=f'MagicMaker exception: {exc}',
                state=ActionStatusCode.HTTP_ERROR)
        image_url = response.json()['data']['imgUrl']
        return {'image': image_url}

最后，我们修改 /root/agent_camp3/lagent/examples/internlm2_agent_web_demo.py 来适配的自定义工具。
在 from lagent.actions import ActionExecutor, ArxivSearch, IPythonInterpreter 的下一行添加 from lagent.actions.magicmaker import MagicMaker
在第27行添加 MagicMaker()。

from lagent.actions import ActionExecutor, ArxivSearch, IPythonInterpreter
+ from lagent.actions.magicmaker import MagicMaker
from lagent.agents.internlm2_agent import INTERPRETER_CN, META_CN, PLUGIN_CN, Internlm2Agent, Internlm2Protocol

...
        action_list = [
            ArxivSearch(),
+             MagicMaker(),
        ]

效果如下：

自定义天气查询agent

下面将实现一个调用和风天气 API 的工具以完成实时天气查询的功能。

创建工具文件

首先通过 touch /root/agent_camp3/lagent/lagent/actions/weather.py（大小写敏感）新建工具文件，该文件内容如下：

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()

最后，修改 /root/agent_camp3/lagent/examples/internlm2_agent_web_demo.py 来适配的自定义工具。在 from lagent.actions import ActionExecutor, ArxivSearch,IPythonInterpreter 的下一行添加 from lagent.actions.weather import WeatherQuery。在第29行添加 WeatherQuery()。具体如下：

import copy
import hashlib
import json
import os

import streamlit as st

from lagent.actions import ActionExecutor, ArxivSearch, IPythonInterpreter
from lagent.actions.magicmaker import MagicMaker
from lagent.actions.weather import WeatherQuery
from lagent.agents.internlm2_agent import INTERPRETER_CN, META_CN, PLUGIN_CN, Internlm2Agent, Internlm2Protocol
from lagent.llms.lmdeploy_wrapper import LMDeployClient
from lagent.llms.meta_template import INTERNLM2_META as META
from lagent.schema import AgentStatusCode

# from streamlit.logger import get_logger


class SessionState:

    def init_state(self):
        """Initialize session state variables."""
        st.session_state['assistant'] = []
        st.session_state['user'] = []

        action_list = [
            ArxivSearch(),
            MagicMaker(),
            WeatherQuery(),
        ]
        st.session_state['plugin_map'] = {
            action.name: action
            for action in action_list
        }
        st.session_state['model_map'] = {}
        st.session_state['model_selected'] = None
        st.session_state['plugin_actions'] = set()
        st.session_state['history'] = []

获取 API KEY

为了获得稳定的天气查询服务，我们首先要获取 API KEY。首先打开 https://dev.qweather.com/docs/api/ 后。进入控制台，点击左侧项目管理，然后点击右上角创建项目以创建新项目。（如下图所示）。（如下图所示）

输入相关项目名称，选择免费订阅，Web API 以及输入 key 的名称。（项目名称和 key 的名词自由输入即可，如下图所示）


接下来回到项目管理页面，查看我们刚刚创建的 key,以供后续使用。

体验自定义工具效果

export WEATHER_API_KEY=API KEY
cd /root/agent_camp3/lagent
conda activate agent_camp3
streamlit run examples/internlm2_agent_web_demo.py

在输入模型地址并选择好工具后，就可以开始体验了。下图是一个例子：