本地可执行命令的智能体部署方案，目标是让大语言模型（LLM）在本地接收自然语言指令，并自动调用系统命令、脚本或应用程序，完成任务自动化。这类系统通常被称为 LLM Agent with Tool Use 或 本地 Agent 实体系统。

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🧠 一、系统整体架构（LLM+Agent+Command执行）

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       │ 自然语言输入 │
       └────┬───────┘
            ▼
       ┌────────────┐
       │  LLM Agent │  ← 支持 Tool 使用
       └────┬───────┘
            ▼
       ┌──────────────┐
       │ 指令解析与规划 │
       └────┬─────────┘
            ▼
   ┌────────────────────┐
   │ 系统命令执行 (bash, python, etc.) │
   └────────────────────┘
            ▼
       ┌────────────┐
       │ 执行结果反馈 │
       └────────────┘

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🚀 二、部署方案选型

类型	模型支持	工具管理	优点	缺点
LangChain + ChatGLM/Qwen + Tool	✅	✅	生态成熟，可组合	配置复杂
AutoGPT / OpenAgents 本地版	✅	✅	任务自动规划	占资源多
Custom Agent（FastAPI + Shell）	自定义	手动定义工具	控制强、轻量	需自建功能

推荐方案：LangChain + LLM + 本地工具调用 + FastAPI 接口包装。

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⚙️ 三、核心实现步骤（LangChain 本地智能体）

1. 环境准备

conda create -n agent python=3.10 -y
conda activate agent
pip install langchain openai transformers auto-gptq faiss-cpu
pip install duckduckgo-search # optional web tool

2. 加载本地模型（Qwen/ChatGLM）

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen-1_8B-Chat", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-1_8B-Chat", trust_remote_code=True).half().cuda()

封装成 llm = HuggingFacePipeline(...)，用于 langchain。

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3. 定义可调用工具（如 shell 执行器）

from langchain.tools import Tool
import subprocess

def execute_shell(command: str) -> str:
    try:
        return subprocess.check_output(command, shell=True, stderr=subprocess.STDOUT, timeout=10).decode("utf-8")
    except subprocess.CalledProcessError as e:
        return f"[Error]: {e.output.decode('utf-8')}"

shell_tool = Tool(name="shell", func=execute_shell, description="Execute shell command on local system")

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4. 构建 Agent

from langchain.agents import initialize_agent, AgentType
from langchain.agents.agent_toolkits import Tool

tools = [shell_tool]  # 你也可以加入 python 执行器、浏览器搜索器等

agent = initialize_agent(
    tools=tools,
    llm=llm,
    agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    verbose=True
)

# 测试
response = agent.run("列出当前目录下的所有文件，并显示文件大小")
print(response)

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5. FastAPI 封装成服务（可被Web调用）

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class Request(BaseModel):
    query: str

@app.post("/agent")
def run_agent(req: Request):
    result = agent.run(req.query)
    return {"result": result}

运行：

uvicorn agent_api:app --host 0.0.0.0 --port 8080

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🔐 安全建议

项目	建议
命令白名单	限制 LLM 只能调用指定命令（避免 rm -rf）
沙盒执行	使用 docker 或 chroot 隔离指令
日志审计	记录调用历史
用户认证	增加 JWT 或 API Token

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📦 推荐工具扩展

• Python Executor Tool：解释 Python 代码（如计算器、数据分析）
• 文件系统工具：读写指定目录下的文本、Excel、PDF
• 网络爬虫 Tool：执行 requests/get 接口（需加认证）
• 插件系统：仿 OpenAI Function Call 的格式

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✅ 示例自然语言任务

- 帮我统计当前目录下的 Python 文件数量
- 运行一个 Python 脚本，并返回输出
- 用 curl 请求一个 API 并展示返回内容
- 列出系统进程中占用内存最多的前5个

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如果你需要我生成一个**完整部署项目（含工具定义、模型加载、API服务）**的代码压缩包，我可以立即打包给你。你希望使用哪种模型（如 Qwen-1.8B、ChatGLM2、Baichuan2）？