Qwen-Agent 继承关系与结构分析

1. 整体类继承体系

1.1 核心类继承图

classDiagram
    %% 智能体继承体系
    class Agent {
        <<abstract>>
        +str name
        +str description
        +str system_message
        +Dict function_map
        +BaseChatModel llm
        +run(messages) Iterator~Message~
        +_run(messages)* Iterator~Message~
        +_call_llm(messages) Iterator~Message~
        +_call_tool(name, args) str
        +_detect_tool(message) Tuple
    }
    
    class BasicAgent {
        +_run(messages) Iterator~Message~
    }
    
    class FnCallAgent {
        +Memory mem
        +_run(messages) Iterator~Message~
        +_detect_tool(message) Tuple
    }
    
    class Assistant {
        +Dict rag_cfg
        +_run(messages) Iterator~Message~
        +_format_file(messages) List~Message~
        +_format_knowledge_to_str(knowledge) str
        +_prepend_knowledge_prompt(messages, knowledge) List~Message~
    }
    
    class ReActChat {
        +_run(messages) Iterator~Message~
        +_get_react_prompt(lang) str
        +_is_final_answer(content) bool
    }
    
    class ArticleAgent {
        +_run(messages) Iterator~Message~
        +_generate_outline(topic) str
        +_write_section(outline, section) str
    }
    
    class GroupChat {
        +List~Agent~ agents
        +int max_turns
        +int current_turn
        +_run(messages) Iterator~Message~
        +_select_next_agent(messages) Agent
        +_should_terminate(messages) bool
    }
    
    %% 继承关系
    Agent <|-- BasicAgent
    Agent <|-- FnCallAgent
    Agent <|-- GroupChat
    FnCallAgent <|-- Assistant
    FnCallAgent <|-- ReActChat
    Assistant <|-- ArticleAgent
    
    %% LLM 继承体系
    class BaseChatModel {
        <<abstract>>
        +str model
        +str api_key
        +Dict generate_cfg
        +chat(messages, functions)* Iterator~Message~
        +_preprocess_messages(messages) List~Message~
        +_postprocess_messages(messages) List~Message~
    }
    
    class BaseFnCallModel {
        +FnCallPrompt fncall_prompt
        +bool use_raw_api
        +_chat_with_functions(messages, functions) Iterator~Message~
        +_preprocess_messages(messages, functions) List~Message~
    }
    
    class QwenChatAtDS {
        +chat(messages, functions) Iterator~Message~
        +_chat_stream(messages) Iterator~Message~
        +_chat_no_stream(messages) List~Message~
    }
    
    class OpenAIModel {
        +OpenAI client
        +chat(messages, functions) Iterator~Message~
        +_convert_messages(messages) List~Dict~
    }
    
    class QwenVLChatAtDS {
        +bool support_multimodal_input
        +_process_multimodal_content(content) Dict
    }
    
    %% LLM 继承关系
    BaseChatModel <|-- BaseFnCallModel
    BaseFnCallModel <|-- QwenChatAtDS
    BaseFnCallModel <|-- OpenAIModel
    QwenChatAtDS <|-- QwenVLChatAtDS
    
    %% 工具继承体系
    class BaseTool {
        <<abstract>>
        +str name
        +str description
        +List~Dict~ parameters
        +call(params)* str
        +function() Dict
        +validate_parameters(params) Dict
    }
    
    class CodeInterpreter {
        +KernelManager kernel_manager
        +int timeout
        +call(params) str
        +_execute_code_safely(code) Dict
        +_check_code_security(code) Dict
    }
    
    class WebSearch {
        +str bing_api_key
        +str default_engine
        +call(params) str
        +_search_bing(query) List~Dict~
        +_search_google(query) List~Dict~
    }
    
    class DocParser {
        +Dict parsers
        +call(params) str
        +_parse_pdf(file_path) Dict
        +_parse_docx(file_path) Dict
    }
    
    %% 工具继承关系
    BaseTool <|-- CodeInterpreter
    BaseTool <|-- WebSearch
    BaseTool <|-- DocParser
    
    %% 组合关系
    Agent o-- BaseChatModel : uses
    FnCallAgent o-- Memory : has
    Agent o-- BaseTool : uses

1.2 模块依赖关系图

graph TB
    subgraph "应用层 (Application Layer)"
        WebUI[Web UI<br/>qwen_agent.gui]
        Server[Server<br/>qwen_server]
        CLI[CLI<br/>命令行工具]
    end
    
    subgraph "智能体层 (Agent Layer)"
        AgentCore[Agent Core<br/>qwen_agent.agent]
        Agents[Agents<br/>qwen_agent.agents.*]
        MultiAgentHub[Multi-Agent Hub<br/>qwen_agent.multi_agent_hub]
    end
    
    subgraph "能力层 (Capability Layer)"
        LLM[LLM<br/>qwen_agent.llm.*]
        Tools[Tools<br/>qwen_agent.tools.*]
        Memory[Memory<br/>qwen_agent.memory]
    end
    
    subgraph "基础层 (Foundation Layer)"
        Schema[Schema<br/>qwen_agent.llm.schema]
        Utils[Utils<br/>qwen_agent.utils.*]
        Log[Log<br/>qwen_agent.log]
        Settings[Settings<br/>qwen_agent.settings]
    end
    
    subgraph "外部依赖 (External Dependencies)"
        DashScope[DashScope API]
        OpenAI[OpenAI API]
        Gradio[Gradio Framework]
        FastAPI[FastAPI Framework]
        Jupyter[Jupyter Client]
    end
    
    %% 依赖关系
    WebUI --> AgentCore
    WebUI --> Gradio
    Server --> Agents
    Server --> FastAPI
    CLI --> AgentCore
    
    AgentCore --> LLM
    AgentCore --> Schema
    Agents --> AgentCore
    Agents --> Tools
    Agents --> Memory
    MultiAgentHub --> Agents
    
    LLM --> DashScope
    LLM --> OpenAI
    LLM --> Schema
    Tools --> Jupyter
    Tools --> Utils
    Memory --> LLM
    Memory --> Utils
    
    Schema --> Utils
    Utils --> Log
    Utils --> Settings
    
    %% 样式
    classDef appLayer fill:#e1f5fe,stroke:#01579b,stroke-width:2px
    classDef agentLayer fill:#f3e5f5,stroke:#4a148c,stroke-width:2px
    classDef capabilityLayer fill:#e8f5e8,stroke:#1b5e20,stroke-width:2px
    classDef foundationLayer fill:#fff3e0,stroke:#e65100,stroke-width:2px
    classDef externalLayer fill:#fce4ec,stroke:#880e4f,stroke-width:2px
    
    class WebUI,Server,CLI appLayer
    class AgentCore,Agents,MultiAgentHub agentLayer
    class LLM,Tools,Memory capabilityLayer
    class Schema,Utils,Log,Settings foundationLayer
    class DashScope,OpenAI,Gradio,FastAPI,Jupyter externalLayer

2. 核心类详细结构分析

2.1 Agent 基类结构

class Agent(ABC):
    """
    智能体抽象基类
    
    设计模式:
    - 模板方法模式: run() 定义算法骨架，_run() 由子类实现
    - 策略模式: 不同智能体采用不同的执行策略
    - 工厂模式: 通过配置创建不同类型的智能体
    
    核心职责:
    - 定义智能体统一接口
    - 管理 LLM 和工具资源
    - 处理消息格式转换
    - 提供基础的错误处理
    """
    
    # 类属性
    name: str                           # 智能体名称
    description: str                    # 智能体描述
    system_message: str                 # 系统消息
    
    # 实例属性
    llm: BaseChatModel                  # LLM 实例
    function_map: Dict[str, BaseTool]   # 工具映射表
    extra_generate_cfg: Dict            # 额外生成配置
    
    # 核心方法
    def __init__(self, function_list, llm, system_message, name, description):
        """初始化智能体"""
        pass
    
    def run(self, messages: List[Union[Dict, Message]], **kwargs) -> Iterator[List[Message]]:
        """
        智能体运行主入口 (模板方法)
        
        算法步骤:
        1. 消息格式标准化
        2. 语言自动检测  
        3. 系统消息注入
        4. 调用子类 _run() 方法
        5. 响应格式化
        """
        pass
    
    @abstractmethod
    def _run(self, messages: List[Message], **kwargs) -> Iterator[List[Message]]:
        """子类必须实现的核心逻辑 (策略方法)"""
        pass
    
    def _call_llm(self, messages, functions=None, **kwargs) -> Iterator[List[Message]]:
        """LLM 调用封装"""
        pass
    
    def _call_tool(self, tool_name: str, tool_args: str, **kwargs) -> str:
        """工具调用封装"""
        pass
    
    def _detect_tool(self, message: Message) -> Tuple[bool, str, str, str]:
        """工具调用检测"""
        pass

2.2 智能体类型特化

graph TB
    subgraph "智能体特化层次"
        Agent[Agent 抽象基类<br/>定义统一接口]
        
        subgraph "基础智能体"
            BasicAgent[BasicAgent<br/>纯 LLM 对话]
        end
        
        subgraph "功能增强智能体"
            FnCallAgent[FnCallAgent<br/>+ 工具调用能力]
            Assistant[Assistant<br/>+ RAG 检索能力]
            ReActChat[ReActChat<br/>+ 推理行动模式]
        end
        
        subgraph "专业化智能体"
            ArticleAgent[ArticleAgent<br/>+ 文章写作专长]
            VirtualMemoryAgent[VirtualMemoryAgent<br/>+ 虚拟记忆管理]
            DialogueSimulator[DialogueSimulator<br/>+ 对话模拟]
        end
        
        subgraph "协作智能体"
            GroupChat[GroupChat<br/>+ 多智能体协作]
            MultiAgentHub[MultiAgentHub<br/>+ 智能体编排]
        end
    end
    
    Agent --> BasicAgent
    Agent --> FnCallAgent
    Agent --> GroupChat
    
    FnCallAgent --> Assistant
    FnCallAgent --> ReActChat
    
    Assistant --> ArticleAgent
    Assistant --> VirtualMemoryAgent
    Assistant --> DialogueSimulator
    
    GroupChat --> MultiAgentHub
    
    %% 能力标注
    BasicAgent -.->|纯对话| LLMCapability[LLM 对话能力]
    FnCallAgent -.->|工具调用| ToolCapability[工具调用能力]
    Assistant -.->|知识检索| RAGCapability[RAG 检索能力]
    ReActChat -.->|推理循环| ReasoningCapability[推理能力]
    ArticleAgent -.->|内容创作| WritingCapability[写作能力]
    GroupChat -.->|协作管理| CollaborationCapability[协作能力]

2.3 LLM 模块类层次

class BaseChatModel(ABC):
    """
    LLM 基类
    
    设计模式:
    - 适配器模式: 适配不同的 LLM API
    - 装饰器模式: 添加缓存、重试等功能
    - 工厂方法模式: 创建具体的 LLM 实例
    
    核心职责:
    - 定义统一的 LLM 调用接口
    - 处理消息格式转换
    - 提供流式和非流式输出
    - 实现重试和错误处理机制
    """
    
    # 基础属性
    model: str                    # 模型名称
    api_key: str                  # API 密钥
    model_server: str             # 模型服务地址
    generate_cfg: Dict            # 生成配置
    
    # 功能属性
    support_multimodal_input: bool   # 是否支持多模态输入
    support_multimodal_output: bool  # 是否支持多模态输出
    use_raw_api: bool               # 是否使用原生 API
    max_retries: int                # 最大重试次数
    
    @abstractmethod
    def chat(self, messages, functions=None, stream=True, **kwargs) -> Iterator[List[Message]]:
        """聊天接口 - 子类必须实现"""
        pass
    
    def _preprocess_messages(self, messages, **kwargs) -> List[Message]:
        """消息预处理"""
        pass
    
    def _postprocess_messages(self, messages, **kwargs) -> List[Message]:
        """消息后处理"""
        pass

class BaseFnCallModel(BaseChatModel):
    """
    函数调用增强 LLM
    
    新增能力:
    - 函数调用消息处理
    - 并行函数调用支持
    - 函数选择策略
    """
    
    fncall_prompt: FnCallPrompt      # 函数调用提示处理器
    
    def _chat_with_functions(self, messages, functions, **kwargs):
        """带函数调用的聊天实现"""
        pass
    
    def _preprocess_messages(self, messages, functions=None, **kwargs):
        """增强的消息预处理 - 处理函数调用"""
        pass

# 具体实现类
class QwenChatAtDS(BaseFnCallModel):
    """DashScope Qwen 模型实现"""
    pass

class OpenAIModel(BaseFnCallModel):
    """OpenAI 兼容模型实现"""
    pass

class QwenVLChatAtDS(QwenChatAtDS):
    """多模态 Qwen 模型实现"""
    pass

2.4 工具系统类结构

class BaseTool(ABC):
    """
    工具抽象基类
    
    设计模式:
    - 命令模式: 每个工具是一个可执行的命令
    - 注册表模式: 通过装饰器自动注册工具
    - 模板方法模式: call() 定义执行流程
    
    核心职责:
    - 定义工具统一接口
    - 参数验证和类型转换
    - 结果格式化
    - 错误处理
    """
    
    # 工具元数据
    name: str                    # 工具名称
    description: str             # 工具描述
    parameters: List[Dict]       # 参数定义
    
    # 配置属性
    timeout: int                 # 超时时间
    max_retries: int            # 最大重试次数
    cache_enabled: bool         # 是否启用缓存
    
    @abstractmethod
    def call(self, params: str, **kwargs) -> Union[str, List[ContentItem]]:
        """工具执行接口 - 子类必须实现"""
        pass
    
    @property
    def function(self) -> Dict:
        """生成 OpenAI 函数调用格式"""
        pass
    
    def validate_parameters(self, params: Dict) -> Dict:
        """参数验证"""
        pass
    
    def format_result(self, result: Any) -> Union[str, List[ContentItem]]:
        """结果格式化"""
        pass

# 工具注册机制
TOOL_REGISTRY: Dict[str, Type[BaseTool]] = {}

def register_tool(name: str):
    """工具注册装饰器"""
    def decorator(cls):
        cls.name = name
        TOOL_REGISTRY[name] = cls
        return cls
    return decorator

# 具体工具实现
@register_tool('code_interpreter')
class CodeInterpreter(BaseTool):
    """代码解释器工具"""
    
    kernel_manager: KernelManager    # Jupyter 内核管理器
    kernel_client: KernelClient      # 内核客户端
    
    def call(self, params: str, **kwargs) -> str:
        """执行 Python 代码"""
        pass
    
    def _execute_code_safely(self, code: str) -> Dict:
        """安全执行代码"""
        pass

@register_tool('web_search')
class WebSearch(BaseTool):
    """网络搜索工具"""
    
    bing_api_key: str           # Bing API 密钥
    google_api_key: str         # Google API 密钥
    
    def call(self, params: str, **kwargs) -> str:
        """执行网络搜索"""
        pass

3. 关键设计模式分析

3.1 模板方法模式

sequenceDiagram
    participant Client as 客户端
    participant Agent as Agent基类
    participant SubAgent as 具体智能体
    
    Client->>Agent: run(messages)
    
    Note over Agent: 模板方法 - 定义算法骨架
    Agent->>Agent: 1. 消息格式化
    Agent->>Agent: 2. 语言检测
    Agent->>Agent: 3. 系统消息注入
    
    Agent->>SubAgent: 4. _run(messages)
    Note over SubAgent: 具体实现 - 子类特定逻辑
    SubAgent->>SubAgent: 执行智能体逻辑
    SubAgent-->>Agent: 返回结果
    
    Agent->>Agent: 5. 响应格式化
    Agent-->>Client: 返回最终结果

优势:

代码复用: 公共逻辑在基类中实现
扩展性: 子类只需实现特定逻辑
一致性: 保证所有智能体的执行流程一致

3.2 策略模式

classDiagram
    class AgentStrategy {
        <<interface>>
        +execute(messages) Iterator~Message~
    }
    
    class BasicStrategy {
        +execute(messages) Iterator~Message~
    }
    
    class RAGStrategy {
        +execute(messages) Iterator~Message~
    }
    
    class ReActStrategy {
        +execute(messages) Iterator~Message~
    }
    
    class AgentContext {
        -AgentStrategy strategy
        +setStrategy(strategy)
        +executeStrategy(messages)
    }
    
    AgentStrategy <|.. BasicStrategy
    AgentStrategy <|.. RAGStrategy
    AgentStrategy <|.. ReActStrategy
    AgentContext o-- AgentStrategy

应用场景:

不同智能体采用不同的执行策略
LLM 模型的不同实现策略
检索算法的不同策略选择

3.3 工厂模式

class AgentFactory:
    """智能体工厂类"""
    
    @staticmethod
    def create_agent(agent_type: str, config: Dict) -> Agent:
        """
        根据类型和配置创建智能体
        
        工厂方法模式的应用:
        - 封装对象创建逻辑
        - 支持运行时类型选择
        - 便于扩展新的智能体类型
        """
        
        if agent_type == 'assistant':
            return Assistant(
                function_list=config.get('function_list'),
                llm=config.get('llm'),
                files=config.get('files'),
                rag_cfg=config.get('rag_cfg')
            )
        elif agent_type == 'react_chat':
            return ReActChat(
                function_list=config.get('function_list'),
                llm=config.get('llm')
            )
        elif agent_type == 'group_chat':
            return GroupChat(
                agents=config.get('agents'),
                max_turns=config.get('max_turns', 10)
            )
        else:
            raise ValueError(f"Unknown agent type: {agent_type}")

class LLMFactory:
    """LLM 工厂类"""
    
    @staticmethod
    def create_llm(model_config: Dict) -> BaseChatModel:
        """根据配置创建 LLM 实例"""
        
        model_type = model_config.get('model_type', 'qwen_dashscope')
        
        if model_type == 'qwen_dashscope':
            return QwenChatAtDS(**model_config)
        elif model_type == 'openai':
            return OpenAIModel(**model_config)
        elif model_type == 'qwenvl_dashscope':
            return QwenVLChatAtDS(**model_config)
        else:
            raise ValueError(f"Unknown model type: {model_type}")

3.4 观察者模式

class EventBus:
    """事件总线 - 观察者模式实现"""
    
    def __init__(self):
        self._listeners: Dict[str, List[Callable]] = {}
    
    def subscribe(self, event_type: str, listener: Callable):
        """订阅事件"""
        if event_type not in self._listeners:
            self._listeners[event_type] = []
        self._listeners[event_type].append(listener)
    
    def publish(self, event_type: str, data: Any):
        """发布事件"""
        if event_type in self._listeners:
            for listener in self._listeners[event_type]:
                try:
                    listener(data)
                except Exception as e:
                    logger.error(f"Event listener error: {e}")

class Agent(ABC):
    """智能体基类 - 集成事件机制"""
    
    def __init__(self, **kwargs):
        self.event_bus = EventBus()
        
        # 订阅事件
        self.event_bus.subscribe('tool_call_start', self._on_tool_call_start)
        self.event_bus.subscribe('tool_call_end', self._on_tool_call_end)
        self.event_bus.subscribe('llm_call_start', self._on_llm_call_start)
        self.event_bus.subscribe('llm_call_end', self._on_llm_call_end)
    
    def _call_tool(self, tool_name: str, tool_args: str, **kwargs):
        """工具调用 - 发布事件"""
        
        # 发布开始事件
        self.event_bus.publish('tool_call_start', {
            'tool_name': tool_name,
            'args': tool_args,
            'timestamp': time.time()
        })
        
        try:
            result = super()._call_tool(tool_name, tool_args, **kwargs)
            
            # 发布结束事件
            self.event_bus.publish('tool_call_end', {
                'tool_name': tool_name,
                'result': result,
                'timestamp': time.time()
            })
            
            return result
            
        except Exception as e:
            # 发布错误事件
            self.event_bus.publish('tool_call_error', {
                'tool_name': tool_name,
                'error': str(e),
                'timestamp': time.time()
            })
            raise
    
    def _on_tool_call_start(self, data):
        """工具调用开始事件处理"""
        logger.info(f"Tool call started: {data['tool_name']}")
    
    def _on_tool_call_end(self, data):
        """工具调用结束事件处理"""
        logger.info(f"Tool call completed: {data['tool_name']}")

4. 依赖注入与控制反转

4.1 依赖注入容器

class DIContainer:
    """依赖注入容器"""
    
    def __init__(self):
        self._services: Dict[str, Any] = {}
        self._factories: Dict[str, Callable] = {}
    
    def register_singleton(self, name: str, instance: Any):
        """注册单例服务"""
        self._services[name] = instance
    
    def register_factory(self, name: str, factory: Callable):
        """注册工厂函数"""
        self._factories[name] = factory
    
    def get(self, name: str) -> Any:
        """获取服务实例"""
        if name in self._services:
            return self._services[name]
        
        if name in self._factories:
            instance = self._factories[name]()
            self._services[name] = instance  # 缓存实例
            return instance
        
        raise ValueError(f"Service '{name}' not registered")

# 全局容器
container = DIContainer()

# 注册服务
container.register_factory('llm_factory', lambda: LLMFactory())
container.register_factory('tool_registry', lambda: TOOL_REGISTRY)
container.register_factory('event_bus', lambda: EventBus())

class Agent(ABC):
    """智能体基类 - 使用依赖注入"""
    
    def __init__(self, **kwargs):
        # 注入依赖
        self.llm_factory = container.get('llm_factory')
        self.tool_registry = container.get('tool_registry')
        self.event_bus = container.get('event_bus')
        
        # 初始化 LLM
        if 'llm' in kwargs:
            llm_config = kwargs['llm']
            if isinstance(llm_config, dict):
                self.llm = self.llm_factory.create_llm(llm_config)
            else:
                self.llm = llm_config

4.2 配置驱动的对象创建

class ConfigurableAgent:
    """可配置的智能体"""
    
    @classmethod
    def from_config(cls, config_path: str) -> 'Agent':
        """从配置文件创建智能体"""
        
        with open(config_path, 'r') as f:
            config = json.load(f)
        
        # 创建 LLM
        llm_config = config.get('llm', {})
        llm = container.get('llm_factory').create_llm(llm_config)
        
        # 创建工具
        tools = []
        for tool_name in config.get('tools', []):
            if tool_name in container.get('tool_registry'):
                tool_class = container.get('tool_registry')[tool_name]
                tool_config = config.get('tool_configs', {}).get(tool_name, {})
                tools.append(tool_class(tool_config))
        
        # 创建智能体
        agent_type = config.get('type', 'assistant')
        agent_config = {
            'llm': llm,
            'function_list': tools,
            'system_message': config.get('system_message'),
            'name': config.get('name'),
            'description': config.get('description')
        }
        
        return AgentFactory.create_agent(agent_type, agent_config)

5. 类关系总结

5.1 继承关系总结

基类	子类	关系类型	主要扩展
`Agent`	`BasicAgent`	实现继承	基础对话能力
`Agent`	`FnCallAgent`	实现继承	工具调用能力
`FnCallAgent`	`Assistant`	扩展继承	RAG 检索能力
`FnCallAgent`	`ReActChat`	扩展继承	推理行动模式
`Assistant`	`ArticleAgent`	特化继承	文章写作专长
`BaseChatModel`	`BaseFnCallModel`	功能继承	函数调用支持
`BaseFnCallModel`	`QwenChatAtDS`	实现继承	DashScope 适配
`BaseTool`	`CodeInterpreter`	实现继承	代码执行能力

5.2 组合关系总结

容器类	组件类	关系类型	说明
`Agent`	`BaseChatModel`	聚合	智能体使用 LLM
`FnCallAgent`	`Memory`	组合	智能体拥有记忆
`Agent`	`BaseTool`	聚合	智能体使用工具
`GroupChat`	`Agent`	聚合	群聊管理多个智能体
`Memory`	`DocumentParser`	组合	记忆系统拥有解析器
`Memory`	`HybridRetriever`	组合	记忆系统拥有检索器

5.3 设计原则遵循

单一职责原则 (SRP)
- 每个类只负责一个明确的功能
- Agent 负责智能体逻辑，BaseTool 负责工具执行
开闭原则 (OCP)
- 对扩展开放：可以轻松添加新的智能体类型和工具
- 对修改封闭：基类接口稳定，不需要修改现有代码
里氏替换原则 (LSP)
- 子类可以替换父类使用
- 所有 Agent 子类都可以通过基类接口调用
接口隔离原则 (ISP)
- 接口设计精简，避免强制实现不需要的方法
- 工具接口只包含必要的 call() 方法
依赖倒置原则 (DIP)
- 依赖抽象而非具体实现
- Agent 依赖 BaseChatModel 抽象，而非具体的 LLM 实现

这种设计使得 Qwen-Agent 框架具有良好的可扩展性、可维护性和可测试性，为用户提供了灵活而强大的智能体开发平台。

Qwen-Agent 继承关系与结构分析#

1. 整体类继承体系#

1.1 核心类继承图#

1.2 模块依赖关系图#

2. 核心类详细结构分析#

2.1 Agent 基类结构#

2.2 智能体类型特化#

2.3 LLM 模块类层次#

2.4 工具系统类结构#

3. 关键设计模式分析#

3.1 模板方法模式#

3.2 策略模式#

3.3 工厂模式#

3.4 观察者模式#

4. 依赖注入与控制反转#

4.1 依赖注入容器#

4.2 配置驱动的对象创建#

5. 类关系总结#

5.1 继承关系总结#

5.2 组合关系总结#

5.3 设计原则遵循#

Qwen-Agent 继承关系与结构分析

1. 整体类继承体系

1.1 核心类继承图

1.2 模块依赖关系图

2. 核心类详细结构分析

2.1 Agent 基类结构

2.2 智能体类型特化

2.3 LLM 模块类层次

2.4 工具系统类结构

3. 关键设计模式分析

3.1 模板方法模式

3.2 策略模式

3.3 工厂模式

3.4 观察者模式

4. 依赖注入与控制反转

4.1 依赖注入容器

4.2 配置驱动的对象创建

5. 类关系总结

5.1 继承关系总结

5.2 组合关系总结

5.3 设计原则遵循