Qwen-Agent是基于通义千问模型（Qwen）的开源Agent开发框架，支持开发者用Qwen模型的指令遵循、工具使用、规划和记忆能力构建智能代理应用。Qwen-Agent支持函数调用、代码解释器和RAG（检索增强生成）等功能，能处理从8K到100万tokens的文档，超越传统长上下文模型。Qwen-Agent提供大模型和工具的原子组件，及智能体的高级抽象组件，让开发者能快速开发和部署复杂的AI代理应用。
Qwen-Agent的主要功能指令遵循：Qwen-Agent能理解和执行用户的指令。工具使用：支持智能体调用外部工具完成任务。记忆能力：Qwen-Agent具备记忆上下文的能力，能在对话中保持状态。函数调用：支持智能体调用预定义的函数或API。代码解释器：内置代码解释器，支持智能体执行和解释代码。多代理框架：支持构建和管理多个智能代理。Qwen-Agent的技术原理大语言模型（LLM）：基于大型预训练语言模型，如Qwen，处理复杂的语言任务。工具集成：集成各种工具，包括API、脚本或外部程序，智能体。智能代理架构：用智能代理架构，智能体能继承自Agent类，实现具体的应用逻辑。RAG算法：用RAG算法处理长文档，将文档分割成小块，保留最相关的部分，提升上下文处理能力。分层复杂性：增强型信息检索生成（RAG）：用RAG算法将上下文分成小块，仅保留最相关的内容。逐块阅读：检查每个块的相关性，保留最相关的内容生成答案。逐步推理：用多跳推理回答复杂问题，采用工具调用代理解决复杂查询。Qwen-Agent的项目地址项目官网：pypi.org/project/qwen-agentGitHub仓库：https://github.com/QwenLM/Qwen-AgentQwen-Agent的应用场景客户服务：作为聊天机器人，提供24*7的客户咨询服务，处理常见问题和查询。个人助理：帮助用户管理日程、提醒事项、预订服务等日常任务。教育和学习：作为虚拟助教，提供个性化学习建议，解答学生问题。内容创作：辅助写作、编辑和内容生成，包括文章、报告和创意写作。技术支持：提供技术问题的解决方案，帮助用户解决软件或硬件问题。数据分析：帮助分析和解释复杂的数据集，提供商业洞察。 
