当你设置完环境变量后,你可以创建一个最简单的聊天智能体:
from veadk import Agent
agent = Agent()由于某些操作是异步的,因此Agent的运行需要在异步环境中进行:
::: warning
我们在Agent类中提供的run方法仅为了本地测试和开发使用,由于该函数位于一个异步与同步函数共存的运行环境,可能会产生不可预知的异常。
因此不建议在生产环境中使用。 :::
import asyncio
prompt = "Hello!"
res = asyncio.run(agent.run(prompt))你可以给Agent传入tools参数,指定想要调用的工具:
from veadk import Agent
agent = Agent(
tools=[...] # fill with tools
)VeADK中集成了多个火山引擎提供的工具:
- web_search (公域搜索)
- vesearch (联网搜索,头条搜索等)
- lark (飞书通信和协同)
- las (数据湖检索)
- web_scraper 邀测,代码见MCP server (聚合搜索)
此外,还提供多种沙箱工具:
- Computer sandbox (TBD)
- Browser sandbox (TBD)
- Code sandbox (TBD)
采用如下方式定义一个MCP工具, e.g. LAS
# 以飞书Lark MCP工具为例
lark_tools = MCPToolset(
connection_params=StdioServerParameters(
command="npx",
args=[...],
errlog=None,
),
)
remote_mcp_server = MCPToolset(connection_params=SseConnectionParams(url=url))load_knowledgebase:检索知识库工具,在你给Agent传入knowledgebase参数后,将会自动挂载load_knowledgebase_tool工具,Agent将在运行时自主决定何时查询知识库;load_memory:检索长期记忆工具,在你给Agent传入memory参数后,将会自动挂载load_memory_tool工具,Agent将在运行时自主决定何时查询长期记忆。