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Agno框架调用deepseekdamox

时间: 2025-03-04 13:32:17 浏览: 217

### 如何在 Agno 框架中调用 DeepSeekDaMoX Agno 是一个轻量级的框架，用于构建多模态 AI Agent[^1]。为了实现特定功能模块如 `DeepSeekDaMoX` 的集成和调用，通常需要遵循以下模式： #### 导入必要的库首先，在 Python 脚本或 Jupyter Notebook 中导入所需的包。 ```python from agno import MultiModalAgent import deepseekdamox as ddx ``` #### 初始化代理对象创建一个多模态代理实例来管理不同模型之间的交互。 ```python agent = MultiModalAgent() ``` #### 配置 DeepSeekDaMoX 参数设置与 `DeepSeekDaMoX` API 或 SDK 相关的具体参数配置。 ```python config = { "api_key": "your_api_key_here", "model_version": "v1.0" } ddx_client = ddx.Client(**config) ``` #### 封装方法以便于调用定义辅助函数简化对 `DeepSeekDaMoX` 功能的访问过程。 ```python def call_deep_seek_damo_x(input_data): response = ddx_client.process_input(input_data=input_data) return response.output ``` #### 实际应用案例展示如何利用上述组件完成具体任务处理流程。 ```python if __name__ == "__main__": input_text = "example text to analyze using DeepSeekDaMoX." result = call_deep_seek_damo_x(input_text) print(f"Processed Output from DeepSeekDaMoX: {result}") ``` 以上代码片段展示了在一个基于 Agno 架构的应用程序里怎样引入并操作第三方服务——这里特指名为 `DeepSeekDaMoX` 的工具集。需要注意的是实际部署时应替换掉示例中的占位符（比如API密钥），并且确保环境已经安装好所有依赖项以及正确设置了路径变量等必要条件。

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