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网站建设和推广方案,手机网站产品展示模板,亚马逊雨林的动物,wordpress 主题 二次元扩展的智慧#xff1a;框架扩展机制深度解析 请关注公众号【碳硅化合物AI】 摘要 AgentScope 的强大之处在于它的可扩展性。你可以添加新的模型、新的工具、新的智能体#xff0c;甚至新的记忆系统。本文将深入分析框架的扩展机制#xff0c;包括如何添加新模型、如何创建…扩展的智慧框架扩展机制深度解析请关注公众号【碳硅化合物AI】摘要AgentScope 的强大之处在于它的可扩展性。你可以添加新的模型、新的工具、新的智能体甚至新的记忆系统。本文将深入分析框架的扩展机制包括如何添加新模型、如何创建自定义工具、如何扩展智能体以及扩展的最佳实践。通过阅读本文你会理解框架的扩展点在哪里如何正确实现扩展以及如何避免常见的陷阱。无论你是想要集成新的模型提供商还是想要创建领域特定的智能体这篇文章都会为你提供清晰的指导。扩展入口与架构扩展点概览AgentScope 提供了多个扩展点关键代码扩展基类接口所有扩展点都基于抽象基类class ChatModelBase: Base class for chat models. model_name: str stream: bool def __init__( self, model_name: str, stream: bool, ) - None: self.model_name model_name self.stream stream abstractmethod async def __call__( self, *args: Any, **kwargs: Any, ) - ChatResponse | AsyncGenerator[ChatResponse, None]: passclass FormatterBase: The base class for formatters. abstractmethod async def format(self, *args: Any, **kwargs: Any) - list[dict[str, Any]]: Format the Msg objects to a list of dictionaries that satisfy the API requirements.关键流程分析添加新模型的完整流程添加新模型需要实现三个组件工具注册和执行流程工具扩展的流程关键技术点1. 如何添加新模型根据贡献指南添加新模型需要实现三个组件第一步实现 ChatModelBasefromagentscope.modelimportChatModelBase,ChatResponseclassYourChatModel(ChatModelBase):def__init__(self,model_name:str,api_key:str,stream:boolTrue):super().__init__(model_name,stream)# 初始化你的 API 客户端self.clientYourAPIClient(api_keyapi_key)asyncdef__call__(self,messages:list[dict],tools:list[dict]|NoneNone,tool_choice:str|NoneNone,**kwargs:Any,)-ChatResponse|AsyncGenerator[ChatResponse,None]:# 实现模型调用逻辑# 支持流式和非流式返回# 支持 tools APIifself.stream:asyncforchunkinself.client.stream(messages,tools):yieldChatResponse(...)else:responseawaitself.client.create(messages,tools)returnChatResponse(...)关键点必须支持流式和非流式两种模式必须支持 tools API如果模型支持必须返回ChatResponse对象第二步实现 FormatterBasefromagentscope.formatterimportFormatterBaseclassYourModelFormatter(FormatterBase):asyncdefformat(self,msgs:list[Msg],**kwargs:Any,)-list[dict[str,Any]]:# 将 Msg 对象转换为你的 API 所需格式formatted[]formsginmsgs:formatted.append({role:msg.role,name:msg.name,# 如果 API 支持content:self._convert_content(msg.content),})returnformatted关键点如果 API 不支持多智能体name 字段需要为单智能体和多智能体场景分别实现两个格式化器需要处理多模态内容图像、音频等第三步实现 TokenCounterBase可选fromagentscope.tokenimportTokenCounterBaseclassYourTokenCounter(TokenCounterBase):defcount(self,text:str)-int:# 实现 token 计数逻辑returnyour_tokenizer.count(text)2. 如何添加新工具添加工具非常简单只需要注册函数fromagentscope.toolimportToolkit toolkitToolkit()# 注册普通函数defmy_tool_function(query:str)-str:Tool function description. Args: query: The query string. Returns: The result string. # 实现工具逻辑returnresult toolkit.register_tool_function(my_tool_function)# 注册异步函数asyncdefmy_async_tool(query:str)-str:Async tool function.# 实现异步逻辑returnresult toolkit.register_tool_function(my_async_tool)# 注册流式函数asyncdefmy_streaming_tool(query:str)-AsyncGenerator[str,None]:Streaming tool function.asyncforchunkinprocess_streaming(query):yieldchunk toolkit.register_tool_function(my_streaming_tool)Toolkit 会自动从 docstring 解析函数签名和描述生成 JSON Schema包装同步函数为异步处理流式返回3. 如何创建自定义智能体创建自定义智能体有两种方式方式一继承 AgentBasefromagentscope.agentimportAgentBasefromagentscope.messageimportMsgclassMyCustomAgent(AgentBase):asyncdefreply(self,msg:Msg|NoneNone)-Msg:实现自定义的回复逻辑# 你的自定义逻辑returnMsg(self.name,response,assistant)方式二继承 ReActAgentBasefromagentscope.agentimportReActAgentBaseclassMyReActAgent(ReActAgentBase):asyncdef_reasoning(self,*args,**kwargs)-Msg:实现推理逻辑# 你的推理实现passasyncdef_acting(self,tool_call,*args,**kwargs):实现行动逻辑# 你的行动实现pass4. 如何扩展记忆系统扩展记忆系统也很直接fromagentscope.memoryimportMemoryBasefromagentscope.messageimportMsgclassMyCustomMemory(MemoryBase):def__init__(self):super().__init__()# 你的存储实现如数据库、文件等self.storageYourStorage()asyncdefadd(self,memories:Msg|list[Msg]|None)-None:实现添加记忆的逻辑# 你的实现passasyncdefget_memory(self)-list[Msg]:实现获取记忆的逻辑# 你的实现returnself.storage.get_all()扩展最佳实践1. 遵循接口契约扩展时必须严格遵循基类的接口方法签名必须匹配返回类型必须正确异常处理要合理2. 保持模块化扩展应该独立于其他模块可以单独测试不破坏现有功能3. 文档和测试扩展应该提供完整的文档字符串包含使用示例有单元测试覆盖4. 懒加载原则遵循框架的懒加载原则第三方库在函数内部导入避免在模块级别导入重型依赖总结AgentScope 的扩展机制设计得非常灵活模型扩展通过实现 ChatModelBase、FormatterBase 和 TokenCounterBase可以集成任何模型提供商工具扩展通过 Toolkit.register_tool_function可以轻松添加任何可调用对象作为工具智能体扩展通过继承 AgentBase 或 ReActAgentBase可以创建自定义智能体记忆扩展通过继承 MemoryBase可以实现自定义的记忆系统这些扩展点都遵循统一的接口设计让扩展变得简单而强大。在下一篇文章中我们会分析框架中使用的设计模式和架构决策这些是理解框架设计精髓的关键。