Add chapter7 Agent code

docs/chapter7/Agent/src/core.py

@@ -0,0 +1,76 @@
+from openai import OpenAI
+import json
+from typing import List, Dict, Any
+from src.utils import function_to_json
+from src.tools import get_current_datetime, add, compare, count_letter_in_string
+
+import pprint
+
+SYSREM_PROMPT = """
+你是一个叫不要葱姜蒜的人工智能助手。你的输出应该与用户的语言保持一致。
+当用户的问题需要调用工具时，你可以从提供的工具列表中调用适当的工具函数。
+"""
+
+class Agent:
+    def __init__(self, client: OpenAI, model: str = "Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct", tools: List=[], verbose : bool = True):
+        self.client = client
+        self.tools = tools
+        self.model = model
+        self.messages = [
+            {"role": "system", "content": SYSREM_PROMPT},
+        ]
+        self.verbose = verbose
+
+    def get_tool_schema(self) -> List[Dict[str, Any]]:
+        # 获取所有工具的 JSON 模式
+        return [function_to_json(tool) for tool in self.tools]
+
+    def handle_tool_call(self, tool_call):
+        # 处理工具调用
+        function_name = tool_call.function.name
+        function_args = tool_call.function.arguments
+        function_id = tool_call.id
+
+        function_call_content = eval(f"{function_name}(**{function_args})")
+
+        return {
+            "role": "tool",
+            "content": function_call_content,
+            "tool_call_id": function_id,
+        }
+
+    def get_completion(self, prompt) -> str:
+
+        self.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
+
+        # 获取模型的完成响应
+        response = self.client.chat.completions.create(
+            model=self.model,
+            messages=self.messages,
+            tools=self.get_tool_schema(),
+            stream=False,
+        )
+        if response.choices[0].message.tool_calls:
+            # 处理工具调用
+            tool_list = []
+            for tool_call in response.choices[0].message.tool_calls:
+                # 处理工具调用并将结果添加到消息列表中
+                self.messages.append(self.handle_tool_call(tool_call))
+                tool_list.append(tool_call.function.name)
+            if self.verbose:
+                print("调用工具：", tool_list)
+            # 再次获取模型的完成响应，这次包含工具调用的结果
+            response = self.client.chat.completions.create(
+                model=self.model,
+                messages=self.messages,
+                tools=self.get_tool_schema(),
+                stream=False,
+            )
+
+        # 将模型的完成响应添加到消息列表中
+        self.messages.append({"role": "assistant", "content": response.choices[0].message.content})
+        return response.choices[0].message.content
+
+
+    
+

docs/chapter7/Agent/src/tools.py

@@ -0,0 +1,56 @@
+from datetime import datetime
+
+# 获取当前日期和时间
+def get_current_datetime() -> str:
+    """
+    获取当前日期和时间。
+    :return: 当前日期和时间的字符串表示。
+    """
+    current_datetime = datetime.now()
+    formatted_datetime = current_datetime.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+    return formatted_datetime
+
+def add(a: float, b: float):
+    """
+    计算两个浮点数的和。
+    :param a: 第一个浮点数。
+    :param b: 第二个浮点数。
+    :return: 两个浮点数的和。
+    """
+    return a + b
+
+def mul(a: float, b: float):
+    """
+    计算两个浮点数的积。
+    :param a: 第一个浮点数。
+    :param b: 第二个浮点数。
+    :return: 两个浮点数的积。
+    """
+    return a * b
+
+def compare(a: float, b: float):
+    """
+    比较两个浮点数的大小。
+    :param a: 第一个浮点数。
+    :param b: 第二个浮点数。
+    :return: 比较结果的字符串表示。
+    """
+    if a > b:
+        return f'{a} is greater than {b}'
+    elif a < b:
+        return f'{b} is greater than {a}'
+    else:
+        return f'{a} is equal to {b}'
+
+def count_letter_in_string(a: str, b: str):
+    """
+    统计字符串中某个字母的出现次数。
+    :param a: 要搜索的字符串。
+    :param b: 要统计的字母。
+    :return: 字母在字符串中出现的次数。
+    """
+    string = a.lower()
+    letter = b.lower()
+    
+    count = string.count(letter)
+    return(f"The letter '{letter}' appears {count} times in the string.")

docs/chapter7/Agent/src/utils.py

@@ -0,0 +1,60 @@
+import inspect
+from datetime import datetime
+import pprint
+
+def function_to_json(func) -> dict:
+    # 定义 Python 类型到 JSON 数据类型的映射
+    type_map = {
+        str: "string",       # 字符串类型映射为 JSON 的 "string"
+        int: "integer",      # 整型类型映射为 JSON 的 "integer"
+        float: "number",     # 浮点型映射为 JSON 的 "number"
+        bool: "boolean",     # 布尔型映射为 JSON 的 "boolean"
+        list: "array",       # 列表类型映射为 JSON 的 "array"
+        dict: "object",      # 字典类型映射为 JSON 的 "object"
+        type(None): "null",  # None 类型映射为 JSON 的 "null"
+    }
+
+    # 获取函数的签名信息
+    try:
+        signature = inspect.signature(func)
+    except ValueError as e:
+        # 如果获取签名失败，则抛出异常并显示具体的错误信息
+        raise ValueError(
+            f"无法获取函数 {func.__name__} 的签名: {str(e)}"
+        )
+
+    # 用于存储参数信息的字典
+    parameters = {}
+    for param in signature.parameters.values():
+        # 尝试获取参数的类型，如果无法找到对应的类型则默认设置为 "string"
+        try:
+            param_type = type_map.get(param.annotation, "string")
+        except KeyError as e:
+            # 如果参数类型不在 type_map 中，抛出异常并显示具体错误信息
+            raise KeyError(
+                f"未知的类型注解 {param.annotation}，参数名为 {param.name}: {str(e)}"
+            )
+        # 将参数名及其类型信息添加到参数字典中
+        parameters[param.name] = {"type": param_type}
+
+    # 获取函数中所有必需的参数（即没有默认值的参数）
+    required = [
+        param.name
+        for param in signature.parameters.values()
+        if param.default == inspect._empty
+    ]
+
+    # 返回包含函数描述信息的字典
+    return {
+        "type": "function",
+        "function": {
+            "name": func.__name__,            # 函数的名称
+            "description": func.__doc__ or "", # 函数的文档字符串（如果不存在则为空字符串）
+            "parameters": {
+                "type": "object",
+                "properties": parameters,     # 函数参数的类型描述
+                "required": required,         # 必须参数的列表
+            },
+        },
+    }
+