使用场景

开发者可以利用Dria-Agent-α为应用程序添加智能日程管理功能，如自动检查时间空档并安排会议。

研究人员可以借助该框架探索LLM在复杂问题解决和逻辑推理方面的潜力，推动人工智能领域的研究进展。

技术企业可以将其集成到客户服务系统中，实现自动化的客户问题解答和任务处理，提高服务效率。

产品特色

支持通过Python代码调用工具，突破了传统JSON模式的限制。

能够处理复杂的多步骤问题，实现更高级的推理和决策。

利用合成数据生成技术，创建多样化的训练场景，提升模型泛化能力。

提供详细的执行环境反馈，包括函数调用、变量状态和错误信息，便于模型学习。

模型在Hugging Face平台发布，方便用户获取和使用。

使用教程

1. 访问Hugging Face官网，了解Dria-Agent-α的基本信息和使用指南。

2. 根据项目需求，选择合适的Dria-Agent-α模型（如Dria-Agent-α-3B或Dria-Agent-α-7B）。

3. 在本地开发环境中安装必要的依赖库，如exec-python，用于执行模型生成的Python代码。

4. 将Dria-Agent-α模型集成到应用程序中，通过API调用模型进行问题解答和任务执行。

5. 根据模型的输出，解析Python代码并执行相关操作，实现工具的调用和问题的解决。

6. 根据执行结果，对模型进行反馈和优化，以提高其准确性和性能。