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# Python自动执行案例
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## 案例说明
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本案例基于ReactAgentTemplate，搭建了一个简单可以自动生成python代码并执行的案例。
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该案例基于千问大模型和`google_search`功能，使用前需要您在环境变量中配置`DASHSCOPE_API_KEY`、`SERPER_API_KEY`。
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## 快速开始
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### 配置API密钥
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比如在agentUniverse管理私有密钥配置的文件`custom_key.toml`中配置密钥信息（讨论组默认使用qwen作为基座模型，serper作为google search工具）
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```toml
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[KEY_LIST]
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# serper google search key
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SERPER_API_KEY='xxx'
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# openai api key
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DASHSCOPE_API_KEY='xxx'
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```
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### 创建Agent
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```yaml
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info:
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name: 'demo_react_agent'
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description: 'react agent'
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profile:
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prompt_version: qwen_react_agent.cn
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llm_model:
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name: 'qwen_llm'
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model_name: 'qwen-max'
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stop: 'Observation'
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temperature: 0.1
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action:
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tool:
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- 'google_search_tool'
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- 'python_runner'
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knowledge:
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- 'law_knowledge'
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memory:
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name: 'demo_memory'
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metadata:
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type: 'AGENT'
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module: 'agentuniverse.agent.template.react_agent_template'
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class: 'ReActAgentTemplate'
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```
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这里使用了google_search_tool与python_runner两个工具，相关工具代码链接如下：
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- [google_search_tool](../../../../examples/sample_apps/react_agent_app/intelligence/agentic/tool/google_search_tool.yaml)
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- [python_runner](../../../../examples/sample_apps/react_agent_app/intelligence/agentic/tool/python_runner.yaml)
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### 代码运行
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1. 测试用例运行
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直接使用测试代码运行[test_case](../../../../examples/sample_apps/react_agent_app/intelligence/test/test_react_agent.py)
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2. 接口运行
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配置好相关key之后，启动web服务，使用下面的curl进行测试
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```shell
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curl --location --request POST 'http://localhost:8888/service_run' \
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--header 'Cookie: spanner=fQ47DxJmWYzf8rKDhs69LExySZYZFUiVXt2T4qEYgj0' \
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--header 'Content-Type: application/json' \
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--data-raw '{
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"service_id": "demo_react_service",
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"params": {
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"input": "请帮我生成一段python代码，可以计算三数之和"
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}
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}'
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```
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### 执行结果
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图片中，react一共执行了三步：
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第一步，模型根据问题给出了一段python代码，并交给python_runner工具执行，但是执行失败了，失败原因是没有使用print打印执行结果。
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第二步，模型意识到错误，主动修改了代码，再次使用python_runner工具执行，执行成功。
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第三步，模型将执行成功的代码告诉给用户。
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### 注意
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受限于模型能力问题，建议使用qwen-max模型进行测试 |