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今天，我们做了两个实验，目标在15分钟内，完成下载社区的开源模型，部署成API，替换LlamaIndex中RAG和LangChain中OpenAI接口Agent的最佳实践，并取得符合预期的结果。
Modelscope-Agent是魔搭GPTs 开源的实现方案的底层框架，基于chatbot允许用户通过聊天、直接配置的方式进行agent的定制生成，可以允许用户使用自定义知识库以及接入多工具的能力。
在刚结束的苹果全球开发者大会WWAC上，Apple家族AI全家桶 「Apple Intelligence」亮相，库克宣布个人智能系统将应用于新版本的 iPhone、iPad 和 Mac 操作系统。
ModelScope-Agent是魔搭社区推出的适配开源大语言模型（LLM）的AI Agent（智能体）开发框架，借助ModelScope-Agent，所有开发者都可基于开源 LLM 搭建属于自己的智
ModelScope-Agent从今年以来承接了魔搭交互式创空间(https://modelscope.cn/studios/agent)的背后应用底座，积累了大量的交互应用经验，并对相关接口能力进行了开源，即原有的agentfabric(https://github.com/modelscope/modelscope-agent/tree/master/apps/agentfabric)升级.
前言 Llama3模型在4月18日公布后，国内开发者对Llama3模型进行了很多训练和适配，除了中文纯文本模型外，多模态版本也陆续在发布中。考虑到国内用户对Agent场景的需求，魔搭社区LLM&AIGC模型微调推理框架SWIFT基于Llama3-8b-instruct原始版本训练了通用中文模型，并保留且适配了中文Agent能力，这是开源社区中率先完整适配中文环境的通用Agent Llama3模型，
前言 Modelscope AgentFabric是一个基于ModelScope-Agent的交互式智能体应用，用于方便地创建针对各种现实应用量身定制智能体，目前已经在生产级别落地。 AgentFabric围绕可插拔和可定制的LLM构建，并增强了指令执行、额外知识检索和利用外部工具的能力。AgentFabric提供的交互界面包括： 智能体构建器：一个自动指令和工具提供者，通过与用户聊天来定制用户
本文为魔搭社区轻量级训练推理工具SWIFT微调实战教程系列SWIFT支持了开源模型，尤其是中小型模型（7B、14B等）对Agent场景的训练，并将loss-scale技术（https://arxiv.org/pdf/2309.00986.pdf）应用到agent训练中，使中小模型API Call能力更
魔搭Agent作为开源版GPTs，可以零代码DIY一个具备丰富功能的chat bot，今天上线了一个新版本优化了相关体验，来看！ 一、新增固定入口 魔搭平台-创空间-交互式创建： https://www.modelscope.cn/studios/agent 二、已发布Agent支持编辑后重新发布 方便开发者们不断优化prompt和其他配置，持续打磨Agent 同时，编辑中状态的创空间可存储到草
