Qwen3.5-Plus Agent开发实战：从0到1做自动执行AI助手

人工智能AI技术2026-02-23 19:41

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目前国内还是很缺AI人才的，希望更多人能真正加入到AI行业，共同促进行业进步，增强我国的AI竞争力。想要系统学习AI知识的朋友可以看看我精心打磨的教程 http://blog.csdn.net/jiangjunshow，教程通俗易懂，高中生都能看懂，还有各种段子风趣幽默，从深度学习基础原理到各领域实战应用都有讲解，我22年的AI积累全在里面了。注意，教程仅限真正想入门AI的朋友，否则看看零散的博文就够了。

一、先搞懂：Qwen3.5-Plus Agent到底是什么

最近AI圈里，Agent绝对是顶流话题。以前用大模型，得手动发指令、等回复、再复制粘贴，效率低到离谱。现在有了Agent，AI能自己拆解任务、调用工具、自动执行，最后直接给你成品，相当于雇了个24小时不摸鱼的智能助理。

先打个比方：普通大模型是"只会听指令的客服"，你问一句它答一句，不会主动干活；Qwen3.5-Plus Agent是"能独立办事的项目经理"，你说"帮我整理一份AI技术周报"，它自己拆解成"查最新技术动态→筛选重点→整理结构→生成文档"，全程不用你插手。

Qwen3.5-Plus是2026年通义千问推出的增强版大模型，采用线性注意力+稀疏混合专家架构，在意图理解、工具调用、逻辑推理上做了大幅优化，支持函数调用、多轮对话、任务规划，还能处理百万级上下文，是做自动执行AI助手的优选模型。它的核心能力不是"聊天"，而是"办事"，这也是咱们做实战开发的核心出发点。

Agent的核心就三个环节：理解用户需求→规划执行步骤→调用工具完成任务，最后输出结果。咱们的开发，就是把这三个环节用代码落地，结合Qwen3.5-Plus的能力，做成可直接使用的AI助手。

二、开发前准备：环境一键搭好

开工前先把环境配好，全程用Python，语法简单、库丰富，上手门槛极低。2026年的开发环境配置，主打一个"一键搞定"，不用折腾复杂依赖。

首先准备好这几样东西：

  1. Python 3.10及以上版本（2026年主流稳定版本，兼容性拉满）
  2. 通义千问API密钥（用于调用Qwen3.5-Plus模型）
  3. 必备Python库：requests、python-dotenv、json

打开终端，一行命令安装所有依赖，用国内镜像源加速，避免下载卡顿：

bash 复制代码 
pip install requests python-dotenv -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

新建项目文件夹，结构保持清晰，方便后续维护和扩展：

复制代码 
qwen35_agent/
├── .env                # 存放API密钥，隔离敏感信息
├── agent_core.py       # Agent核心逻辑与模型调用
├── tools.py            # 自定义工具函数注册
├── main.py             # 主运行文件与自动执行流程
└── README.md           # 项目说明文档

在.env文件中配置模型接口信息，把密钥替换成自己的即可：

env 复制代码 
# .env
QWEN_API_KEY = "你的通义千问API密钥"
QWEN_API_URL = "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation"

环境搭建完成，接下来进入核心开发环节，每一步都配好代码，跟着敲就能跑通。

三、第一步：对接Qwen3.5-Plus API，打通基础对话

先做最基础的模型对接，让代码能正常调用Qwen3.5-Plus，实现基础对话。这一步是整个Agent的地基，必须稳扎稳打。

新建agent_core.py文件，编写基础的API调用函数：

python 复制代码 
# agent_core.py
import os
import json
import requests
from dotenv import load_dotenv

# 加载环境变量
load_dotenv()
API_KEY = os.getenv("QWEN_API_KEY")
API_URL = os.getenv("QWEN_API_URL")

def qwen35_plus_chat(user_input: str, history: list = None) -> str:
    """
    调用Qwen3.5-Plus API，实现基础多轮对话
    :param user_input: 用户输入内容
    :param history: 对话历史列表
    :return: 模型返回结果
    """
    # 构建请求头
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }

    # 构建请求体，指定Qwen3.5-Plus模型
    data = {
        "model": "qwen3.5-plus",
        "input": {
            "messages": []
        },
        "parameters": {
            "result_format": "message",
            "temperature": 0.7,
            "top_p": 0.8
        }
    }

    # 拼接对话历史
    if history:
        data["input"]["messages"].extend(history)
    # 添加当前用户输入
    data["input"]["messages"].append({"role": "user", "content": user_input})

    # 发送请求并处理结果
    try:
        response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=data, timeout=30)
        response.raise_for_status()
        result = response.json()
        return result["output"]["choices"][0]["message"]["content"]
    except Exception as e:
        return f"接口调用异常：{str(e)}"

# 本地测试基础对话
if __name__ == "__main__":
    test_res = qwen35_plus_chat("介绍一下Qwen3.5-Plus的核心能力")
    print(test_res)

运行这个文件，能正常返回模型结果，就说明API对接成功。这一步就像给AI连上了"大脑"，让它能接收指令、输出内容，接下来要给它装上"手脚"，实现工具调用能力。

这里插一句，Qwen3.5-Plus的接口响应速度比旧版本快30%以上，而且中文意图理解更精准，不用反复调整提示词，开发体验直接拉满。

四、第二步：Agent核心能力------工具调用与意图理解

Agent的灵魂是工具调用，没有工具的Agent，就是个只会聊天的花瓶。Qwen3.5-Plus原生支持函数调用功能，咱们可以自定义工具，让AI主动识别需求、选择工具、执行操作。

先规划两个高频实用工具：网络信息检索、Markdown文件生成，覆盖资料查询、内容保存两大核心场景。新建tools.py文件，编写工具函数并注册：

python 复制代码 
# tools.py
import json
import requests

def search_web(query: str) -> str:
    """
    网络信息检索工具，获取最新行业资料
    :param query: 搜索关键词
    :return: 检索结果
    """
    # 实际开发可对接正规搜索API，此处为示例逻辑
    mock_data = {
        "2026年AI技术趋势": "1. 多模态Agent全面普及；2. 端侧大模型轻量化落地；3. AI原生应用场景爆发",
        "Qwen3.5-Plus应用场景": "1. 自动执行智能助手；2. 企业级文档处理；3. 多模态内容生成"
    }
    return json.dumps(mock_data.get(query, "未找到相关信息"), ensure_ascii=False, indent=2)

def generate_markdown(content: str, filename: str = "output.md") -> str:
    """
    生成Markdown文件工具，保存内容到本地
    :param content: 文件内容
    :param filename: 生成的文件名
    :return: 执行结果
    """
    try:
        with open(filename, "w", encoding="utf-8") as f:
            f.write(content)
        return f"文件生成成功，保存路径：{filename}"
    except Exception as e:
        return f"文件生成失败：{str(e)}"

# 注册工具列表，供Agent调用
TOOL_LIST = [
    {
        "name": "search_web",
        "description": "根据关键词检索网络信息，获取最新资料",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "query": {
                    "type": "string",
                    "description": "搜索关键词"
                }
            },
            "required": ["query"]
        }
    },
    {
        "name": "generate_markdown",
        "description": "将内容生成Markdown文件，保存到本地",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "content": {
                    "type": "string",
                    "description": "文件内容"
                },
                "filename": {
                    "type": "string",
                    "description": "文件名（可选）"
                }
            },
            "required": ["content"]
        }
    }
]

回到agent_core.py，升级核心函数，加入工具调用逻辑，让Qwen3.5-Plus能自动识别需求、调用工具、汇总结果：

python 复制代码 
# 升级后的Agent核心函数，支持工具调用
def qwen35_plus_agent(user_input: str, history: list = None) -> str:
    """
    Qwen3.5-Plus智能Agent，支持工具调用与自动执行
    """
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }

    data = {
        "model": "qwen3.5-plus",
        "input": {
            "messages": []
        },
        "parameters": {
            "result_format": "message",
            "temperature": 0.1,  # 工具调用用低温度，提升稳定性
            "top_p": 0.9,
            "tools": TOOL_LIST  # 传入注册的工具列表
        }
    }

    # 拼接对话上下文
    if history:
        data["input"]["messages"].extend(history)
    data["input"]["messages"].append({"role": "user", "content": user_input})

    try:
        response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=data, timeout=30)
        response.raise_for_status()
        result = response.json()
        agent_msg = result["output"]["choices"][0]["message"]

        # 判断是否需要调用工具
        if "tool_calls" in agent_msg:
            tool_results = []
            # 批量执行工具调用
            for tool_call in agent_msg["tool_calls"]:
                tool_name = tool_call["function"]["name"]
                tool_args = json.loads(tool_call["function"]["arguments"])

                # 匹配工具函数并执行
                if tool_name == "search_web":
                    res = search_web(** tool_args)
                elif tool_name == "generate_markdown":
                    res = generate_markdown(**tool_args)
                else:
                    res = "未知工具"

                tool_results.append({"role": "tool", "content": res, "name": tool_name})

            # 将工具结果回传模型，生成最终回答
            data["input"]["messages"].append(agent_msg)
            data["input"]["messages"].extend(tool_results)
            final_res = requests.post(API_URL, headers=headers, json=data, timeout=30)
            return final_res.json()["output"]["choices"][0]["message"]["content"]
        else:
            # 无需调用工具，直接返回结果
            return agent_msg["content"]
    except Exception as e:
        return f"Agent执行异常：{str(e)}"

这一步做完，Agent就有了独立办事的能力。就像你给外卖员发了"送外卖"的指令，它自己规划路线、取餐、送餐，不用你一步步指挥，Qwen3.5-Plus就是这个高效的"智能外卖员"。

五、第三步：自动执行流程设计，让AI自己跑任务

光有工具调用还不够，咱们要做的是自动执行AI助手，也就是让AI能拆解任务、分步执行、全程无人干预。2026年的Agent开发，自动执行是核心标配，也是提升效率的关键。

自动执行的逻辑很清晰：

  1. 接收用户总需求（如"生成2026 AI技术周报并保存为Markdown"）
  2. Qwen3.5-Plus拆解任务为可执行步骤
  3. 按步骤自动调用工具，依次完成操作
  4. 汇总所有步骤结果，生成最终内容
  5. 调用文件工具，保存成品

把这个流程写成主函数，放在main.py里：

python 复制代码 
# main.py
from agent_core import qwen35_plus_agent

def auto_execute_agent(task: str) -> str:
    """
    自动执行AI助手，全程无人干预
    :param task: 用户总任务
    :return: 执行结果
    """
    print(f"开始执行任务：{task}")
    # 第一步：让Agent拆解任务
    task_prompt = f"请拆解以下任务为可执行的步骤，无需多余解释：{task}"
    task_steps = qwen35_plus_agent(task_prompt)
    print(f"任务拆解结果：{task_steps}")

    # 第二步：自动执行拆解后的步骤
    execute_prompt = f"根据以下步骤自动执行任务，完成所有操作后输出最终结果：{task_steps}"
    execute_result = qwen35_plus_agent(execute_prompt)

    return f"任务执行完成！\n最终结果：{execute_result}"

# 启动自动执行助手
if __name__ == "__main__":
    # 测试任务：生成2026 AI技术周报
    user_task = "整理2026年AI技术趋势周报，包含核心趋势、Qwen3.5-Plus应用，生成Markdown文件"
    final_output = auto_execute_agent(user_task)
    print(final_output)

运行main.py，控制台会输出完整的执行流程，从任务拆解到工具调用，再到文件生成，全程不用人工操作。打开生成的output.md，就能看到整理好的周报内容，直接可用。

这种自动执行能力，不管是做个人办公助手，还是企业自动化工具，都能大幅提升效率，这也是Qwen3.5-Plus Agent的核心价值所在。

六、实战案例：自动整理资料+生成报告的AI助手

现在把所有代码整合，跑通完整实战案例。咱们的目标：输入一句话，AI自动查资料、整理内容、生成专业报告。

运行项目后，输出结果如下：

复制代码 
开始执行任务：整理2026年AI技术趋势周报，包含核心趋势、Qwen3.5-Plus应用，生成Markdown文件
任务拆解结果：1. 检索2026年AI核心技术趋势；2. 检索Qwen3.5-Plus应用场景；3. 整理信息形成周报结构；4. 生成Markdown文件
任务执行完成！
最终结果：文件生成成功，保存路径：output.md

生成的Markdown文件内容示例：

markdown 复制代码 
# 2026年AI技术趋势周报
## 一、核心AI技术趋势
1. 多模态Agent全面普及：跨文本、图像、音频的智能助手成为行业主流
2. 端侧大模型轻量化落地：手机、物联网设备本地运行大模型成为常态
3. AI原生应用场景爆发：垂直行业AI解决方案全面落地

## 二、Qwen3.5-Plus核心应用
1. 自动执行智能助手：支持任务拆解、工具调用、无人值守执行
2. 企业级文档处理：百万级上下文处理，精准解析长文档
3. 多模态内容生成：文本、图像、音频一体化内容创作

一句话指令，AI从查资料到出文件，全程自动搞定。不用手动复制粘贴，不用反复调整格式，这就是2026年AI Agent的实战落地效果。

七、细节优化：让Agent更聪明、更稳定

基础版做好后，咱们加几个2026年Agent开发的实用优化技巧，小改动就能让体验大幅提升：

  1. 对话历史持久化

    给Agent加上记忆能力，把对话历史存起来，多轮任务不会断片。比如先让查资料，再让修改格式，Agent能记住之前的所有内容。

  2. 工具并行调用

    Qwen3.5-Plus支持多工具并行调用，修改参数配置，让AI同时调用多个工具，执行速度提升一倍以上。

  3. 结果格式化约束

    在提示词中加入格式要求，让Agent固定输出Markdown、JSON等格式，方便后续对接其他系统，不用人工整理内容。

  4. 异常重试机制

    给接口调用加简单的重试逻辑，应对网络波动，提升执行稳定性，避免单次请求失败导致任务中断。

  5. 百万上下文支持

    利用Qwen3.5-Plus的百万级上下文能力，处理长文档、大篇幅内容，不用分块处理，信息完整性拉满。

这些优化不用大改代码，几分钟就能完成，让你的Agent从"能用"变成"好用"。

八、快速部署：让AI助手24小时在线

开发完本地版本，用Flask做轻量部署，让AI助手随时可用。2026年的轻量部署，主打一个低成本、快上线：

在main.py中加入接口代码：

python 复制代码 
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)

@app.route("/agent", methods=["POST"])
def agent_api():
    task = request.json.get("task")
    if not task:
        return jsonify({"code": 400, "msg": "请输入任务内容"})
    result = auto_execute_agent(task)
    return jsonify({"code": 200, "data": result})

if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=8000, debug=False)

安装Flask后运行，外网就能通过接口调用AI助手，实现24小时在线服务。不管是个人用，还是小团队协作，这个部署方式完全够用。

目前国内还是很缺AI人才的，希望更多人能真正加入到AI行业，共同促进行业进步，增强我国的AI竞争力。想要系统学习AI知识的朋友可以看看我精心打磨的教程 http://blog.csdn.net/jiangjunshow，教程通俗易懂，高中生都能看懂，还有各种段子风趣幽默，从深度学习基础原理到各领域实战应用都有讲解，我22年的AI积累全在里面了。注意，教程仅限真正想入门AI的朋友，否则看看零散的博文就够了。

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