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Qwen3.5-9B智能体任务演示：自动订机票+查天气+生成行程表全流程视频

news 2026/8/25 9:51:16

Qwen3.5-9B智能体任务演示：自动订机票+查天气+生成行程表全流程视频

1. 项目概述与模型特性

Qwen3.5-9B是阿里云推出的新一代多模态大模型，在智能体任务处理方面展现出卓越能力。本次演示将展示该模型如何通过自然语言交互，完成"自动订机票+查天气+生成行程表"的完整业务流程。

核心增强特性：

统一视觉-语言基础：通过早期融合训练实现跨模态理解，在推理、编码和视觉任务中全面超越前代模型
高效混合架构：结合门控Delta网络与稀疏混合专家(MoE)技术，实现高吞吐推理与低延迟响应
强化学习泛化：通过百万级任务训练，具备复杂业务流程的自主决策能力

2. 环境准备与快速启动

2.1 基础环境配置

确保您的系统满足以下要求：

CUDA 11.7+环境
Python 3.8+
至少16GB显存的GPU

2.2 一键启动服务

通过以下命令启动Gradio Web界面：

python /root/Qwen3.5-9B/app.py

服务将自动运行在7860端口，可通过浏览器访问交互界面。

3. 智能体任务全流程演示

3.1 任务场景设定

我们模拟一个典型商旅场景：

预订北京到上海的机票
查询上海未来三天天气
根据天气生成行程建议表

3.2 分步操作指南

步骤一：启动对话任务

# 初始化智能体 agent = QwenAgent(model="Qwen3.5-9B") agent.set_scenario("business_travel")

步骤二：提交综合请求用自然语言输入： "请帮我预订明天北京飞上海的最早航班，查询上海未来三天天气，并生成包含景点推荐的行程表"

步骤三：交互式确认模型将依次：

展示可选航班列表（含价格、时间）
请求确认预订信息
显示天气预测图表
输出结构化行程表

3.3 关键代码解析

机票查询与预订模块：

def book_flight(departure, destination, date): # 调用航班API获取实时数据 flights = get_flight_info(departure, destination, date) # 智能筛选逻辑 recommended = agent.analyze( criteria="earliest departure", options=flights ) return recommended

天气查询与行程生成：

def generate_itinerary(weather_data): # 多模态分析天气影响 weather_impact = agent.vision_analyze( charts=weather_data['charts'], text=weather_data['report'] ) # 生成个性化建议 suggestions = agent.generate( prompt=f"根据以下天气分析生成行程建议：{weather_impact}", format="markdown_table" ) return suggestions

4. 效果展示与性能分析

4.1 任务完成效果

实际输出示例：

【航班预订确认】 - 航班号：CA1501 - 时间：08:00-10:15 - 价格：¥980（经济舱） 【上海天气预测】 - 明日：晴 18-25°C (建议携带防晒用品) - 后天：多云 20-27°C - 第三天：小雨 22-26°C (建议携带雨具) 【推荐行程】 | 时间段 | 活动 | 推荐地点 | 注意事项 | |--------|---------------|----------------|----------------| | 上午 | 商务会议 | 陆家嘴金融中心 | 提前预约会议室 | | 中午 | 午餐 | 外滩餐厅 | 尝试本帮菜 | | 下午 | 文化参观 | 上海博物馆 | 免费入场 |