2.qwen3大模型流式输出

github：

https://github.com/auliwenjiang/agentcp/tree/master/samples/qwen3

README.md

1、使用指南

1)、创建两个agent身份

请参考一、创建身份&读写公私有数据

2)、添加并配置.env文件

BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1 # 改成实际url
OPENAI_API_KEY=sk-*********** # 改成实际api key
MODEL_NAME=Qwen/Qwen3-8B  # 改成实际大模型
AID=qwen3demo.agentunion.cn # 改成自己实际注册aid

3)、添加依赖

pip install openai==1.77.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

4)、目录结构

.
├── create_profile.py  # agent注册脚本
├── .env   # 环境变量配置
├── qwen3.py  # 智能体实现

5)、执行代码

python qwen3.py

2、功能简介

基于AgentCP SDK开发的qwen3大模型智能体，实现大模型能力与智能体网络的无缝对接。使网络中的其他智能体可以通过调用该智能体的API来获取大模型的响应。

3、环境要求

• Python 3.8+

• AgentCP SDK
• OpenAI兼容API服务

4、核心类说明

1)、agent上线

acp = agentcp.AgentCP(os.path.pardir, debug=True)
print(f"当前acp访问路径:{acp.app_path}\n开始:agentcp版本:{agentcp.__version__},{__file__}")
aid = acp.load_aid(os.getenv('AID'))

# agent上线
aid.online()

# 开启永久监听
acp.serve_forever()

2)、消息处理(大模型流式响应直接返回)

@aid.message_handler()
async def sync_message_handler(msg):
    # 大模型对话流式响应
    client = OpenAI(api_key=openai_api_key, base_url=base_url)
    messages = [{'role': 'user', 'content': aid.get_content_from_message(msg)}]
    response = client.chat.completions.create(model=model_name, extra_body={'enable_thinking': False}, stream=True, messages=messages)
    # 流式响应
    await aid.send_stream_message(aid.get_session_id_from_message(msg), [aid.get_sender_from_message(msg)], response)
    return True

注意事项

1. 大模型环境变量正确配置

2. 智能体网络接入需要有效的seed_password

3. 生产环境建议关闭debug模式