AgentLoop:Integre aplicações AgentScope (Python)

Introdução ao framework

AgentScope é um framework de código aberto da Alibaba Cloud para o desenvolvimento de aplicações multiagentes. Ele oferece diversos tipos de agentes, como o ReActAgent, além de adaptadores de modelo integrados para serviços como DashScope e OpenAI. Ele também suporta chamadas de ferramentas, gerenciamento de memória e colaboração entre múltiplos agentes.

Após a integração, os seguintes recursos são monitorados automaticamente:

• Rastros de execução de agentes

• Chamadas de LLM, incluindo o uso de tokens e o conteúdo de entrada e saída das chamadas de modelo

• Rastros de chamadas de ferramentas, incluindo os detalhes das chamadas de cada ferramenta no toolkit

• Etapas do ReAct, incluindo a observação das ações em cada iteração do loop

Métodos de integração

pip3 install aliyun-bootstrap

# Method 1: Add environment variables for all processes in the current shell.
export ARMS_APP_NAME=xxx   # The application name.
export ARMS_REGION_ID=xxx   # The region ID of your Alibaba Cloud account.
export ARMS_LICENSE_KEY=xxx   # Your Alibaba Cloud license key.

# Method 2: Set environment variables for a single process
ARMS_APP_NAME=xxx ARMS_REGION_ID=xxx ARMS_LICENSE_KEY=xxx aliyun-instrument xxx.py

# Add environment variables
ENV ARMS_APP_NAME={AppName}
ENV ARMS_REGION_ID={regionId}
ENV ARMS_LICENSE_KEY={licenseKey}
## Original environment

aliyun-instrument python app.py

Código de exemplo

import asyncio
import os
from agentscope.agent import ReActAgent
from agentscope.formatter import DashScopeChatFormatter
from agentscope.message import Msg, TextBlock
from agentscope.model import DashScopeChatModel
from agentscope.tool import Toolkit, ToolResponse

def get_weather(city: str) -> ToolResponse:
    weather_data = {
        "Beijing": "Sunny 25°C",
        "Shanghai": "Cloudy 22°C",
        "Hangzhou": "Light rain 20°C",
    }
    result = weather_data.get(city, f"{city}: No weather data available")
    return ToolResponse(content=[TextBlock(type="text", text=result)])

def search_info(keyword: str) -> ToolResponse:
    info = {
        "West Lake": "West Lake in Hangzhou is a famous freshwater lake, UNESCO World Heritage",
        "Great Wall": "Ancient Chinese defensive structure, UNESCO World Heritage",
    }
    result = info.get(keyword, f"No information found for '{keyword}'")
    return ToolResponse(content=[TextBlock(type="text", text=result)])

async def main():
    model = DashScopeChatModel(
        model_name=os.environ.get("MODEL_NAME", "qwen-plus"),
        api_key=os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY"),
    )
    toolkit = Toolkit()
    toolkit.register_tool_function(get_weather)
    toolkit.register_tool_function(search_info)
    agent = ReActAgent(
        name="TravelAgent",
        sys_prompt="You are a travel assistant. Use tools to query weather and travel info.",
        model=model,
        formatter=DashScopeChatFormatter(),
        toolkit=toolkit,
        max_iters=5,
    )
    msg = Msg(
        name="user",
        content="What's the weather in Hangzhou today? Is West Lake worth visiting?",
        role="user",
    )
    result = await agent(msg)
    print(result.content)

asyncio.run(main())

Visualize os detalhes do monitoramento

1. No console do Cloud Monitor 2.0, acesse a página LLM Application Monitoring > Application List. Clique no nome de uma aplicação de IA de destino para ver os dados de monitoramento detalhados.

Referências adicionais

Solução de problemas comuns

Python Probe Usage FAQ