超越Dify工作流：如何通过修改QwenAgent的Function Call及ReAct方法实现对日期时间的高效意图识别
在构建复杂的AI应用时，意图识别是一个至关重要的环节。传统上，许多开发者会使用Dify工作流来完成这一任务，但在处理复杂意图时，这种方法往往需要大模型进行多级反复识别，从而带来较高的时间成本。
本文将介绍如何通过修改QwenAgent框架中的FnCallAgent和ReActChat类，实现一种更高效的意图识别流程。这种方法能够减少不必要的计算开销，更快速地识别用户意图并提取必要参数。这里以时间识别为例，介绍如何通过工具定义、意图识别、后处理实现对复杂时间问题中时间参数的准确提取。
文章目录
- Agent意图识别的本质
- 修改QwenAgent实现高效意图识别
- 修改FnCallAgent类
- 修改ReActChat类
- 自定义工具和日期处理
- 定义报告查询工具
- 实现意图识别类
- 日期处理方法
- 关键方法：check_time
- 主要方法：recognize
- 完整源码以及实际使用实例
- 时间上下文的改进版
- Function Call vs ReAct：选择哪个更好？
- 总结
🎉进入大模型应用与实战专栏 | 🚀查看更多专栏内容
Agent意图识别的本质
在深入技术细节之前，让我们先理解Agent处理