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Chan-Agent

一个简洁高效的 Agent 架构，旨在为开发者提供灵活、易用的工具，支持多种 LLM 模型与任务自动化。

特点

• 轻量级：高效且快速，适合多种应用场景。
• 兼容多种 LLM 模型：支持主流的 LLM 模型，灵活配置，方便替换。
• 支持 LLM 任务执行：内置灵活的任务执行功能，可以方便地执行各种 LLM 任务。
• 支持 Agent 执行：支持 Agent 执行任务，并通过协作提升系统的智能化与自动化水平。

安装

通过 pip 安装：

pip install chan-agent

使用示例

初始化LLM

from chan_agent.llms import get_llm

llm = get_llm(
    llm_type='openai', 
    model_name='gpt-4o-mini', 
    base_url='https://api.openai.com/v1', 
    api_key='your-api-key'
)

创建任务

from chan_agent.task_llm import TaskLLM
from chan_agent.schema import TaskOutputs, TaskInputItem

class TranslationOutput(TaskOutputs):
    translation: str

task = "Translate the following text to French."
rules = ["Keep the original meaning.", "Use formal language."]

task_llm = TaskLLM(llm=llm, task=task, rules=rules, output_model=TranslationOutput)

执行任务

inputs = [
    TaskInputItem(key="text", key_name="Text to translate", value="Hello, how are you?")
]

result = task_llm.call(inputs=inputs)
print(result)

使用工具

from chan_agent.llms import get_llm
from chan_agent.base_agent import BaseAgent
from chan_agent.base_tool import BaseTool, ToolResult
from chan_agent.schema import AgentMessage

llm = get_llm(
    llm_type='openai', 
    model_name='gpt-4o-mini', 
    base_url='https://api.openai.com/v1', 
    api_key='your-api-key'
)


class WeatherTool(BaseTool):
    name = "weather_tool"
    description = "A tool that fetches weather information for a given city."
    parameters = {
        'city': {
            'type': 'string',
            'description': 'city name',
            'required': True
        },
    }

    def call(self, params, **kwargs) -> ToolResult:
        city = params.get("city")
        
        # Return a fixed fake weather response
        return ToolResult(response=f"The weather in {city} is sunny with a high of 25°C.", use_tool_response=False)
        

tools = [WeatherTool()]
agent = BaseAgent(llm=llm, role="Assistant", tools=tools, rules=["Be polite."])

messages = []
messages.append(AgentMessage(role="user", content="Hello, can you tell me the weather in New York?"))

response = agent.chat(messages)
print(response)

说明

• 部分代码参考了Qwen-Agent