一、概述：

1.1、Lagent:

Lagent 是一个轻量级开源智能体框架，旨在让用户可以高效地构建基于大语言模型的智能体。同时它也提供了一些典型工具以增强大语言模型的能力。

Lagent 目前已经支持了包括 AutoGPT、ReAct 等在内的多个经典智能体范式，也支持了如下工具：

• Arxiv 搜索
• Bing 地图
• Google 学术搜索
• Google 搜索
• 交互式 IPython 解释器
• IPython 解释器
• PPT
• Python 解释器

1.2、AgentLego:

AgentLego 是一个提供了多种开源工具 API 的多模态工具包，旨在像是乐高积木一样，让用户可以快速简便地拓展自定义工具，从而组装出自己的智能体。通过 AgentLego 算法库，不仅可以直接使用多种工具，也可以利用这些工具，在相关智能体框架（如 Lagent，Transformers Agent 等）的帮助下，快速构建可以增强大语言模型能力的智能体。

AgentLego 目前提供了如下工具：

通用能力	语音相关	图像处理	AIGC
计算器 谷歌搜素	文本 -> 音频（TTS） 音频 -> 文本（STT）	描述输入图像 识别文本（OCR） 视觉问答（VQA） 人体姿态估计 人脸关键点检测 图像边缘提取（Canny） 深度图生成 生成涂鸦（Scribble） 检测全部目标 检测给定目标 SAM 分割一切 分割给定目标	文生图 图像拓展 删除给定对象 替换给定对象 根据指令修改 ControlNet 系列 根据边缘+描述生成 根据深度图+描述生成 根据姿态+描述生成 根据涂鸦+描述生成 ImageBind 系列 音频生成图像 热成像生成图像 音频+图像生成图像 音频+文本生成图像

二、Lagent使用：

2.1、环境配置：

第一步还是构建conda虚拟环境，这里之前几次笔记已经多次出现，这里就不多赘述了。经过长时间的等待之后，可以用以下命令查看conda环境：

conda env list

 

这里需要激活名为“Agent”的虚拟环境，同时，创建一个用于存放 Agent 相关文件的目录，可以执行如下命令：

# 激活agent环境：
conda activate agent
# 创建agent文件夹：
mkdir -p /root/agent

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。

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 ..

继续安装其他依赖项：

# 安装LMdeploy,为下面的运行，提供支持：
pip install lmdeploy==0.3.0

# 拉取运行demo需要的代码：
git clone -b camp2 https://gitee.com/internlm/Tutorial.git

 2.2、web_demo运行：

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

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

代码简单解读一下吧：

conda activate agent	激活名为 "agent" 的虚拟环境
lmdeploy serve api_server /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-7b	启动名为 "api_server" 的服务，并加载名为 "internlm2-chat-7b" 的语言模型
--server-name 127.0.0.1	指定服务器地址为 127.0.0.1
--model-name internlm2-chat-7b	指定语言模型名称为 "internlm2-chat-7b"
--cache-max-entry-count 0.1	指定缓存最大条目数为 0.1

等待server启动起来，咱们就可以运行demo了，

出现如上图的情况就代表server后端启动成功了：

接待下来进行SSH端口映射，老面孔了：

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

 

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

 

我们已经运行成功，在新网页上打开http://127.0.0.1:7860,

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。

问个问题试试看：

 

2.3、Lgent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 动作 — Lagent 。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

下面我们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。

首先通过 touch /root/agent/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()

 为了获得稳定的天气查询服务，我们首先要获取 API KEY。，这里用的是 开发文档 | 和风天气开发服务 的API，大家自行使用就可以了。

下面和web_demo运行就很相似了：

重新启动server：

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

export WEATHER_API_KEY=在2.2节获取的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

保持SSH的链接，打开http://127.0.0.1:7860:

三、AgentLego使用：

3.1、直接使用：

首先下载 demo 文件：

cd /root/agent

# 下载需要使用的图片
wget http://download.openmmlab.com/agentlego/road.jpg

 

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

然后通过 touch /root/agent/direct_use.py（大小写敏感）的方式在 /root/agent 目录下新建 direct_use.py 以直接使用目标检测工具，direct_use.py 的代码如下：

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)

接下来直接运行这个文件：

python /root/agent/direct_use.py

运行log如下： 

效果如下，挺不错的：

 3.2、作为智能体工具使用：

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

 同样的继续启动server：

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

再新建一个 terminal 以启动 AgentLego WebUI。在新建的 terminal 中执行如下指令：

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

 还是在SSH链接的基础上，继续向下（如果连接断了，自动爬楼复制代码（手动狗头））:

接下来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。

1. 点击上方 Agent 进入 Agent 配置页面。
2. 点击 Agent 下方框，选择 New Agent。
3. 选择 Agent Class 为 lagent.InternLM2Agent。
4. 输入模型 URL 为 http://127.0.0.1:23333 。
5. 输入 Agent name，自定义即可，图中输入了 internlm2。
6. 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。
7. 点击 load 以加载配置。

然后配置工具，如下图所示。

1. 点击上方 Tools 页面进入工具配置页面。
2. 点击 Tools 下方框，选择 New Tool 以加载新工具。
3. 选择 Tool Class 为 ObjectDetection。
4. 点击 save 以保存配置。

 

配置完之后，测试一下结果吧

 

3.3、AgentLego自定义工具：

在本节中，我们将基于 AgentLego 构建自己的自定义工具。AgentLego 在这方面提供了较为详尽的文档，文档地址为 自定义工具 — AgentLego 0.2.0 文档 。自定义工具主要分为以下几步：

1. 继承 BaseTool 类
2. 修改 default_desc 属性（工具功能描述）
3. 如有需要，重载 setup 方法（重型模块延迟加载）
4. 重载 apply 方法（工具功能实现）

其中第一二四步是必须的步骤。下面我们将实现一个调用 MagicMaker 的 API 以实现图像生成的工具。

MagicMaker 是汇聚了优秀 AI 算法成果的免费 AI 视觉素材生成与创作平台。主要提供图像生成、图像编辑和视频生成三大核心功能，全面满足用户在各种应用场景下的视觉素材创作需求。体验更多功能可以访问 Magic Maker 。

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.imdecode(np.frombuffer(image_response.content, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
        return ImageIO(image)

 接下来修改 /root/AgentLego/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。

 运行和上面几个例子一模一样，这里就不再说了哈（自己爬楼）

agent配置，可以重新设置一个New_Agent,也可以直接使用刚才配置好的agent:

再加入我们定义好的工具：

 

效果展示一下，来个擎天柱玩一下：