版本管理

v0.1

• ✅界面搭建
• ✅LLM：联通。使用Deepseek API。
• ✅自动测试：test/test_llm_connection.py。使用pytest命令
• ✅github备份

v0.2

• ✅增加界面视觉特征
• ✅增加UI接口:
  • ✅增加图像生成接口：bug，显示不了图片
  • ✅增加RAG接口：目前只有UI，需要增加上传文件动态读取功能。

v0.3

• ✅添加完整RAG pipeline

  • Vector DB: FAISS
  • embedding model: sentence-transformer

• ✅图片改成图像框输出。推荐比例（80%）。

  • 布局：chatbot | image | agent tools

• ✅pdf在线阅读

• 部署上Qwen-2.5-7B

image generation栏可以去除。

• 实现图像显形。
• 添加天气、日期接口。

能否在线部署？

TODO

• 推理向：可以测试某些经典benchmark，推理向。cot、web search、react框架，甚至说是multiagent

  • 加入最简单的模式。cot。"Let's think step by step."
  • 预期拨款：6分

• ❌️：封装一个sd api。如果绘图，LLM 重写prompt（提示词）。启动模型。部署在GPU上，随时待命。（临时否决）

qwen 2.5 omni

未来的话，推理优化。

对于简历贡献： 多模态智能体原型系统（LLM Agent Platform）

基于 Qwen2.5 / DeepSeek API 构建推理型 Agent 系统。

核心工作：

• 构建 LLM Agent 推理框架，支持 CoT / ReAct 推理模式

• 实现 工具调用机制（Web Search / Image Generation）

• 在 GSM8K benchmark 上评估推理能力

• 通过 Chain-of-Thought prompting 提升推理准确率

结果：

Baseline: 32% CoT: 45% Self-consistency: 49%

v1.0

• 版本条件：拿够6分

累计分数：6

项目投入上限：24小时（开发时间）。

QuickStart

创建环境：

conda create -n agent python=3.10 -y
conda activate agent
pip install -r requirements.txt

设置API_KEY:

export DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxxx