QwenLM/Qwen-Agent

项目概览

该框架直接集成了针对百万 token 超长文档的 RAG 解决方案，并支持并行函数调用和 MCP 协议，适合需要处理长文本和复杂工具链的 AI 应用开发者评估。

项目类型

MCP · AI Agent · RAG 与知识库

应用场景

知识问答 · 编程开发 · 自动化执行

部署方式

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License

Apache-2.0

适合谁

• 希望基于 Qwen 模型体系构建具备工具调用和长文本处理能力的应用开发者。

核心能力

• 框架中的 LLM 类提供函数调用能力，包含对并行函数调用的支持，允许代理根据用户需求触发外部工具。
• 支持从开源 MCP 服务器网站中选择需要的工具，并配置相关运行环境，从而接入更多外部服务。
• 提供针对超长文档（涉及 100 万 token）进行问答的快速 RAG 解决方案，处理超出常规上下文窗口的文本。
• 提供一个基于 qwen-agent 构建的浏览器助手示例应用，展示框架在浏览器自动化或交互方面的应用形态。

限制与风险

• 基于 Docker 容器的代码解释器虽然实现了基础沙箱隔离，但在生产环境中使用仍需保持谨慎。
• 框架提供的 Python 执行器未进行沙箱隔离，仅供本地测试使用，不适合用于生产环境。

如何开始

• 难度中等。开发者需配置 Python 环境并编写代码实例化代理。最快的上手路径是：通过 pip 安装包，设置 DASHSCOPE_API_KEY 环境变量，在代码中配置 LLM 并创建助手代理，最后运行机器人。

核验依据

• GitHub 项目简介: Agent framework and applications built upon Qwen>=3.0, featuring Function Calling, MCP, Code Interpreter, RAG, Chrome extension, etc.
• README: Qwen-Agent is a framework for developing LLM applications based on the instruction following, tool usage, planning, and memory capabilities of Qwen.
• README: Now Qwen-Agent plays as the backend of [Qwen Chat](https://chat.qwen.ai/).
• README: 🔥🔥🔥Feb 16, 2026: Open-sourced Qwen3.5. For usage examples, refer to [Qwen3.5 Agent Demo](./examples/assistant_qwen3.5.py).
• README: Yes. The LLM classes provide [function calling](https://github.com/QwenLM/Qwen-Agent/blob/main/examples/function_calling.py). Additionally, some Agent classes also are built upon…

内容核验时间：