Qwen-Agent ollama

### Qwen-Agent与Ollama集成概述

Qwen-Agent作为一个基于Qwen模型的强大开发框架，提供了丰富的特性和灵活的应用场景[^1]。对于希望利用Qwen-Agent与ollama（假设为特定类型的硬件加速器或其他辅助计算资源）协同工作的开发者而言，理解两者如何有效结合至关重要。

#### 环境准备

为了使Qwen-Agent能够充分利用ollama的优势，在开始之前需确保已安装必要的依赖库以及配置好环境变量。这通常涉及设置Python虚拟环境，并通过pip安装来自官方GitHub仓库中的最新版本Qwen-Agent包：

git clone https://github.com/QwenLM/Qwen-Agent.git
cd Qwen-Agent
pip install .

#### 初始化项目结构

创建一个新的Python脚本来初始化Qwen-Agent实例时，可以指定参数来适配ollama特性。例如，如果ollama提供特殊的API接口用于优化大型语言模型推理速度，则可以在初始化过程中传递这些选项：

from qwen_agent import Agent

agent = Agent(
    model="qwen", 
    device="cuda" if use_ollama_acceleration else "cpu",
    api_key=your_api_key,
    additional_params={"use_ollama": True}  # 假设这是针对ollama的一个特殊标志位
)

#### 实现自定义功能

考虑到Qwen-Agent支持LLM类的函数调用功能，这意味着可以根据ollama的具体能力和应用场景实现定制化的智能代理行为模式[^2]。比如，当处理复杂查询请求时，可以让Qwen-Agent自动识别是否应该启用ollama来进行更高效的运算处理；或者是在某些情况下仅依靠本地资源完成任务。

#### 应用案例展示

下面是一个简单的例子，展示了如何使用带有ollama增强特性的Qwen-Agent执行文本摘要生成任务：

def summarize_text(text, agent):
    response = agent.run(f"Summarize the following text:\n{text}")
    return response['result']

long_document = """
这里是一篇很长的文章...
"""

summary = summarize_text(long_document, agent)
print(summary)

在这个例子中，`summarize_text` 函数接收一段较长的文字输入并通过Qwen-Agent发出指令以获取简洁明了的小结。而实际运行期间，内部逻辑会判断当前环境下是否有可用的ollama设备参与工作，从而决定采用哪种方式更好地满足性能需求。