Qwen-Agent项目中Agent调用结果处理的优化实践

在Qwen-Agent项目开发过程中，开发者经常会遇到Agent调用结果处理的问题。本文将通过一个典型案例，深入分析如何优化Agent输出结果的处理方式，帮助开发者更好地控制和管理Agent的输出内容。

问题背景

在Qwen-Agent项目中，当开发者使用ReActChat和Assistant组合的Router模式时，经常会遇到输出结果包含完整思考过程的问题。典型的输出示例如下：

Thought: 需要分别查询产值、税收和企业数量...
Action: VendinceTool
Action Input: {"parkName": "高新区产业园", "month": "2024-02"}
Observation: 企业数量100家，产值1000亿
Thought: 需要再次使用TaxTool查询税收信息...
Final Answer: 高新区产业园在2024年2月的产值为1000亿...

开发者期望只获取最终的"Final Answer"部分，但实际上却得到了完整的思考链和工具调用过程。

技术分析

ReActChat与Assistant的差异

Qwen-Agent提供了多种Agent类型，其中ReActChat和Assistant在处理输出时有显著差异：

1. ReActChat：基于ReAct框架实现，会输出完整的思考过程（Thought）、动作（Action）和观察（Observation），适合需要完整调试信息的场景。

2. Assistant：采用更结构化的输出方式，以function call的格式返回响应，能够清晰区分工具调用和模型输出，更适合生产环境使用。

输出控制方案

针对只获取最终答案的需求，开发者可以考虑以下解决方案：

1. 使用Assistant替代ReActChat：Assistant的输出格式更规范，能够自动区分中间过程和最终结果。

2. 结果后处理：如果必须使用ReActChat，可以通过解析输出内容，提取"Final Answer"标记后的文本。

3. 自定义输出处理器：继承Agent类并重写输出处理方法，实现自定义的输出过滤逻辑。

最佳实践建议

1. 生产环境推荐使用Assistant：它提供了更结构化的输出，便于程序化处理。

2. 调试阶段可使用ReActChat：完整的思考链有助于问题诊断和模型优化。

3. 考虑实现中间件：开发一个通用的结果处理器，根据需求过滤或转换不同Agent的输出。

4. 注意上下文完整性：切换Agent类型时，要确保上下文信息的正确传递，避免工具调用不全的问题。

总结

Qwen-Agent提供了灵活的Agent实现，开发者应根据具体场景选择合适的Agent类型。对于需要简洁输出的生产环境，Assistant是更好的选择；而对于需要完整调试信息的开发阶段，ReActChat则更为合适。理解不同Agent的输出特性，能够帮助开发者更高效地构建基于Qwen-Agent的应用系统。