Qwen-Agent是一个专门设计用于开发基于大型语言模型（LLM）的应用程序的框架。它不仅支持指令遵循、工具使用、规划和记忆能力，还能够处理从8K到100万tokens的文档，超越了传统长上下文模型的限制。这意味着开发者可以利用Qwen-Agent构建出能够理解和生成自然语言、执行复杂任务的智能代理应用。核心功能：更强的工具调用（Function Calling）能力:框架支持智能体自动调用外部

Qwen-Agent是一个专门设计用于开发基于大型语言模型（LLM）的应用程序的框架。它不仅支持指令遵循、工具使用、规划和记忆能力，还能够处理从8K到100万tokens的文档，超越了传统长上下文模型的限制。这意味着开发者可以利用Qwen-Agent构建出能够理解和生成自然语言、执行复杂任务的智能代理应用。核心功能：更强的工具调用（Function Calling）能力:框架支持智能体自动调用外部

今天的生成式模型已经远不止“文本输入、文本输出”：新的模型可以同时理解和生成文本、图像、音频、视频，背后也不再是单一自回归架构，而是由编码器、语言模型、扩散模型等异构组件拼接而成。随着模型进化为可以“看、听、说”的全能代理（omni agents），底层推理系统也不得不同时面对：真·全模态：一条请求里既有文本，又有图片、音频甚至视频，输出形式也不再单一。超越自回归：扩散 Transformer（D

今天的生成式模型已经远不止“文本输入、文本输出”：新的模型可以同时理解和生成文本、图像、音频、视频，背后也不再是单一自回归架构，而是由编码器、语言模型、扩散模型等异构组件拼接而成。随着模型进化为可以“看、听、说”的全能代理（omni agents），底层推理系统也不得不同时面对：真·全模态：一条请求里既有文本，又有图片、音频甚至视频，输出形式也不再单一。超越自回归：扩散 Transformer（D

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