用豆包大模型写agent python

### 使用豆包大模型创建Python Agent 为了利用智谱AI的大规模预训练模型来构建一个Python代理(agent),可以采用该公司提供的API接口和服务。具体来说,如果要使用类似于“豆包”的大型语言模型(GLM系列)[^3],可以通过调用其开放平台上的RESTful API实现。 下面是一个简单的例子,展示如何通过HTTP请求的方式与智谱AI的服务交互并获取响应: ```python import requests from typing import Dict, Any def create_agent(api_key: str, model_name: str = "ChatGLM") -> None: url = f"https://api.chatglm.cn/v1/{model_name}/completions" headers: Dict[str, str] = { 'Authorization': f'Bearer {api_key}', 'Content-Type': 'application/json' } data: Dict[Any, Any] = {"prompt": "", "max_tokens": 50} response = requests.post(url=url, json=data, headers=headers) if response.status_code == 200: result = response.json() print(result['choices'][0]['text']) else: print(f"Error occurred with status code: {response.status_code}") ``` 这段代码定义了一个名为`create_agent`的函数,它接受两个参数:一个是用于身份验证的API密钥;另一个是指定使用的特定版本的语言模型名称,默认设置为`ChatGLM`。该函数向指定URL发送POST请求,并附带必要的头部信息和负载数据。成功接收到服务器返回的结果后会打印出来,否则显示错误状态码。 需要注意的是,在实际应用中应当妥善保管自己的API Key,并按照官方文档中的指导完成更多配置选项以满足业务需求。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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