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- 添加search_wikipedia和get_current_temperature工具函数 - 实现基于Streamlit的web交互界面 - 更新requirements.txt添加相关依赖 - 修复PROMPT_TEMPLATE变量名拼写错误 - 移除不再使用的工具函数 - 添加web界面截图到文档
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2.1 KiB
Python
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import streamlit as st
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from src.core import Agent
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from src.tools import add, count_letter_in_string, compare, get_current_datetime, search_wikipedia, get_current_temperature
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from openai import OpenAI
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# --- 页面配置 ---
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st.set_page_config(
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page_title="Tiny Agent Demo", # 页面标题
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page_icon="🤖", # 页面图标
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layout="centered", # 页面布局
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initial_sidebar_state="auto", # 侧边栏初始状态
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)
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# --- OpenAI客户端初始化 ---
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client = OpenAI(
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api_key="sk-quovvfgjdmmrvwiljusggiwvxfiekzicwjgtdvpfqhpmbpqu",
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base_url="https://api.siliconflow.cn/v1",
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)
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# --- Agent初始化 ---
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@st.cache_resource
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def load_agent():
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"""创建并缓存Agent实例。"""
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return Agent(
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client=client,
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model="Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct", # 使用的模型
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tools=[get_current_datetime, search_wikipedia, get_current_temperature], # Agent可以使用的工具
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)
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agent = load_agent() # 加载Agent
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# --- UI组件 ---
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st.title("🤖 Happy-LLM Tiny Agent") # 设置页面标题
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st.markdown("""欢迎来到 Tiny Agent web 界面！
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在下方输入您的提示，查看 Agent 的实际操作。
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""") # 显示Markdown格式的欢迎信息
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# 初始化聊天记录
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if "messages" not in st.session_state:
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st.session_state.messages = []
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# 在应用重新运行时显示历史聊天记录
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for message in st.session_state.messages:
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with st.chat_message(message["role"]):
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st.markdown(message["content"])
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# 响应用户输入
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if prompt := st.chat_input("我能为您做些什么？"):
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# 在聊天消息容器中显示用户消息
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st.chat_message("user").markdown(prompt)
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# 将用户消息添加到聊天记录中
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st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
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with st.spinner('思考中...'):
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response = agent.get_completion(prompt) # 获取Agent的响应
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# 在聊天消息容器中显示助手响应
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with st.chat_message("assistant"):
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st.markdown(response)
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# 将助手响应添加到聊天记录中
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st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": response}) |