另起炉灶。 fromqwen_agent.agents import Assistant fromqwen_agent.utils.output_beautify import typewriter_print def init_agent_service: llm_cfg = { 'model': 'qwen3-235b-a22b', 'model_server': 'dashscope', 'api_key': '你的api_key', 'generate_cfg': { 'top_p': 0.8 } } tools = }}}] bot = Assistant(llm=llm_cfg, name='数据库管理员', description='你是一位数据库管理员， 具有对本地数据库的增删改查Neng力', system_message='你扮演一个数据库助手，你具有查询数据库的...

11Qwen3大模型工具调用解析器的错误 21:09 12解决Qwen3流式输出的问题 14:09 薅羊毛。 13根据Rannable对象创建工具 15:06 14继承BaseTool创建工具 19:...

from qwen_agent.agents import Assistant from qwen_agent.utils.output_beautify import typewriter_print def init_agent_service: llm_cfg = { 'model': 'qwen3-235b-a22b', 'model_server': 'dashscope', 'api_key': '你注册的百炼api key', 'generate_cfg': { 'top_p': 0.8 } } tools = , env : { FIRECRAWL_API_KEY : 你注册的Firecrawl api key }, }, }, }, ] system = 你是一个数据分析师，可yi提取网页信息进行数据分析 bot = Assistant( llm=llm_cfg, name='智Neng助理', description='具备查询高德地图、提取网页信息、数据分析的Neng力',...，出岔子。

支持Qwen3全系列模型一键部署，超值低价强大算力，即刻开启AI应用，企业拥抱AI时代首选 通义大模型 全模态高效精准的模型服务调用 丰富的多模态大模型， 有啥用呢？ 契合geng多业务...

换位思考... 文章浏览阅读278次点赞5次收藏10次。Qwen3是由阿里巴巴通义千问团队开发的新一代大型语言模型，在工具调用和AgentNeng力方面表现卓越。本指南将深入介绍如何使用Qwen3的Agent功Neng， 特bie是基于MCP框架的工具调用实践，帮助开发者快速构建智Neng应用。

Qwen3 Agent核心Neng力概述

Qwen3在AgentNeng力方面具有显著优势， 支持无缝切换思维模式和精准qwen agent创建模型并调用工具 Qwen3-Agent开发终极指南:MCP框架与工具调用实战教程 Qwen1.5项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/qw/Qwen1.5Qwen3是...

Qwen3+Qwen Agent智Neng体开发实战，打开大模型MCP工具新方式!

本篇分享介绍了如何利用阿里发布的Qwen3系列大模型和Qwen-Agent工具快速接入MCP服务端并开发AI Agent智Neng体，tong过开发一个自然语言操纵数据库的智Neng体实例直观感受Qwen-Agent!

1.1 无疑，Function calling的诞生意义重大，这项技术目前也成为大模型调用外部工具的基本技术范式，哪怕是MCP盛行的今天底层仍然是Function calling施行流程。

1.2 Qwen3 Function callingNeng力介绍 不过为了geng好的学习本期公开课，需要重点强调的是guan与大模型的Function calling的Neng力如何而来。我们dou知道， dui与当前大模型有些模型有Function callingNeng力， 雪糕刺客。 如DeepSeek-V3模型，而有些模型没有，如DeepSeek-R1模型: 而dui与Qwen3全系列模型不仅支持Function calling，还支持工具的并联、串联调用甚至是自动debug: 这里我们在公开课参考资料总，为大家整理了一份从零手动...

1.3 性Neng方面在代码、数学、通用Neng力等基准测试中，旗舰模型 Qwen3-235B-A22B 与 DeepSeek-R1、o1、o3-mini、Grok-3 和 Gemini-2.5-Pro 等顶级...

1.4 多模态大模型部署与微调实战!基于Qwen2.5-VL-32B开发智Neng小秘书等应用项目实战)共计35条视频，包括:AI大模型工...

1.5 yin为大模型技术的演进，单一模型的Neng力Yi难以满足复杂业务场景的需求。MCP工具链作为连接模型、工具与用户的桥梁，需具备动态 性、低延迟交互与多任务协同Neng力。Qwen3作为新一代高性Neng大模型， 结合Qwen Agent智Neng体的自主决策与工具调用Neng力，为MCP工具开发提供了新的技术范式。

二、 MCP工具链组件集成

MCP工具链需集成以下组件：

class ToolRepository:
    def __init__:
         = {
            "db_query": DatabaseTool,
            "api_call": APITool,
            "file_process": FileTool
        }
    def get_tool:
        return 

三、Qwen3与Qwen Agent的协同开发实战

3.1 任务分解与工具选择

Agent需根据用户请求动态生成施行计划。比方说 用户提问“查询上周销售额并生成报表”，Agent需分解为：

class QwenAgent:
    def __init__:
        _repo = tool_repo
    def plan_execution:
        if "查询" in user_query and "报表" in user_query:
            return 
        return 

3.2 模型与Agent的交互优化

• 上下文传递将Qwen3生成的中间后来啊传递给Agent，避免信息丢失。
• 错误处理当工具调用失败时Agent需重新规划任务或返回友好提示。

def execute_plan:
    results = 
    for step in plan:
        tool = __tool
        try:
            result = 
        except Exception as e:
            # 记录错误并尝试替代工具
            log_error
            if step == "db_query":
                alternative_tool = "fallback_db"
                .execute)
    return results

四、 性Neng优化与Zui佳实践

4.1 延迟优化策略

• 异步调用对非实时工具采用异步模式，避免阻塞主流程。
• 缓存机制缓存高频查询后来啊，减少重复计算。
• 模型量化使用8位量化技术降低Qwen3的推理延迟。

4.2 多任务并发设计

• 线程池管理tong过线程池限制并发工具调用数量，防止资源耗尽。
• 任务优先级根据用户等级或请求类型分配优先级。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
class TaskScheduler:
    def __init__:
         = ThreadPoolExecutor
    def submit_task:
        return 

4.3 监控与日志体系

• 指标采集记录请求耗时、工具调用成功率等关键指标。
• 日志分级按INFO/WARNING/ERROR级别分类日志，便于快速定位问题。

五、 案例分析：电商场景MCP工具实现

5.1 业务需求

用户可tong过自然语言查询商品信息、下单并跟踪物流，到位。。

好吧好吧... tong过Qwen3与Qwen Agent的深度协同， 开发者可技术在业务场景中的落地。本文提供的实战方案与优化策略，可为同类项目提供参考与借鉴。