最近，我们构建了一个由阿里巴巴最新的Qwen 3 提供支持的智能体RAG 应用程序，并演示了如何部署和开发智能体作家。
目录
1.部署QWEN智能体工具技术栈
2.分步实施部署QWEN3智能体RAG
3.设置 智能体框架和LLM
4.定义研究智能体和任务
5.定义 作家智能体和 任务
6.设置 CREW
7.编排解码请求工作流
8.预测
9.对响应进行编码
1. 部署Qwen智能体工具技术栈
| l 用于智能体编排的CrewAI。l 用于Web 搜索的Firecrawl。l LightningAI 的LitServe 进行部署。该图显示了我们的Agentic RAG 流程： |
|---|
l检索智能体接受用户查询。
l它调用相关工具（Firecrawl Web 搜索或vector DB 工具）来获取上下文并生成见解。
lWriter 智能体生成响应。
2. 分步实施部署Qwen3智能体RAG
这是为我们的Agentic RAG 提供服务的完整代码。
lsetup 方法编排Agent。
ldecode_request 方法准备输入。
lpredict 方法调用Crew。
lencode_response 方法将响应发回。
让我们在下面逐步了解它。
3. 设置智能体框架和LLM
CrewAI与所有流行的LLM 和提供商无缝集成。
以下是我们通过Ollama 设置本地Qwen 3 的方法。
4.定义研究智能体和任务
此智能体接受用户查询，并使用vector DB 工具和由Firecrawl 提供支持的Web 搜索工具检索相关上下文。
同样，将以下内容放入LitServe setup（） 方法中：
5. 定义写作智能体和任务
接下来，写作智能体接受来自Researcher 智能体的见解以生成响应。同样，我们在LitServe 设置方法中添加以下内容：
6. 设置智能体开发框架Crew
定义智能体及其任务后，使用CrewAI 将它们编排到一个团队中，并将其放入设置方法中。
7. 编排解码请求工作流
编排了Agentic RAG 工作流，该工作流将在传入请求时执行。
接下来从传入请求正文中提取用户查询。检查下面突出显示的代码：
8. 预测
使用解码后的用户查询并将其传递给之前定义的Crew，以从模型生成响应。
检查下面突出显示的代码：
9.对响应进行编码
可以对响应进行后处理并将其发送回给客户。
注意：LitServe 在内部按顺序调用这些方法：decode_request→ predict** → encode_request。
检查下面突出显示的代码：
这样完成了服务器代码。
接下来，有基本的客户端代码来调用我们使用requests Python 库创建的API：
Done!,已经使用LitServe 部署了完全私有的Qwen 3 Agentic RAG。
