Qwen3.6-27B 深度评测：27B 密集模型全面超越 397B MoE 旗舰——本地部署与 Agentic Coding 实战指南

#!/bin/bash
# Qwen3.6-27B 本地部署完整脚本
# 适用于 macOS 和 Linux

# 步骤 1: 安装 llama.cpp
# macOS 用户推荐使用 Homebrew
brew install llama.cpp

# Linux 用户需要编译源码
# git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp
# cd llama.cpp
# cmake -B build -DGGML_CUDA=ON  # 如果有 NVIDIA GPU
# cmake --build build --config Release -j

# 步骤 2: 启动 llama-server 加载 Qwen3.6-27B Q4 量化版
llama-server \
  -hf unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF:Q4_K_M \
  --no-mmproj \
  --fit on \
  -np 1 \
  -c 65536 \
  --cache-ram 4096 -ctxcp 2 \
  --jinja \
  --temp 0.6 \
  --top-p 0.95 \
  --top-k 20 \
  --min-p 0.0 \
  --presence-penalty 0.0 \
  --repeat-penalty 1.0 \
  --reasoning on \
  --chat-template-kwargs '{"preserve_thinking": true}'

# 参数说明：
# -hf: 直接从 HuggingFace 下载模型（首次运行约 16.8GB）
# --no-mmproj: 禁用多模态投影（纯文本模式更快）
# --fit on: 自动适配可用内存
# -c 65536: 最大上下文窗口 65K tokens
# --cache-ram 4096: 使用 4GB RAM 作为 KV Cache
# --reasoning on: 开启推理模式（支持 Chain of Thought）
# --chat-template-kwargs: 保留 thinking 标签

echo "服务器启动在 http://localhost:8080"
echo "可以使用 OpenAI 兼容 API 访问"

"""
Qwen3.6-27B Agentic Coding 实战
使用 OpenAI 兼容 API 进行代码生成和调试
"""
import os
import json
import subprocess
from typing import Optional
from openai import OpenAI

# 配置本地 llama-server 的 OpenAI 兼容 API
client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:8080/v1",
    api_key="not-needed",  # 本地模型不需要 API Key
)

MODEL = "Qwen3.6-27B-Q4_K_M"

def generate_code(prompt: str, system_prompt: str = None) -> str:
    """使用 Qwen3.6-27B 生成代码"""
    
    messages = []
    if system_prompt:
        messages.append({"role": "system", "content": system_prompt})
    else:
        messages.append({
            "role": "system",
            "content": """你是一个专业的 Python 开发者。
请根据用户需求编写高质量、可运行、有注释的代码。
代码应该：
1. 遵循 PEP 8 风格
2. 包含类型注解
3. 有完整的错误处理
4. 附带使用示例"""
        })
    
    messages.append({"role": "user", "content": prompt})
    
    response = client.chat.completions.create(
        model=MODEL,
        messages=messages,
        temperature=0.6,
        top_p=0.95,
        max_tokens=8192,
    )
    
    return response.choices[0].message.content

def execute_code(code: str, timeout: int = 30) -> dict:
    """在沙箱中执行生成的代码并返回结果"""
    
    # 将代码写入临时文件
    import tempfile
    with tempfile.NamedTemporaryFile(
        mode='w', suffix='.py', delete=False
    ) as f:
        f.write(code)
        temp_path = f.name
    
    try:
        result = subprocess.run(
            ['python3', temp_path],
            capture_output=True,
            text=True,
            timeout=timeout,
        )
        
        return {
            'success': result.returncode == 0,
            'stdout': result.stdout,
            'stderr': result.stderr,
            'returncode': result.returncode,
        }
    except subprocess.TimeoutExpired:
        return {
            'success': False,
            'stdout': '',
            'stderr': f'执行超时（>{timeout}s）',
            'returncode': -1,
        }
    finally:
        os.unlink(temp_path)

def agentic_coding_task(task: str, max_iterations: int = 5) -> dict:
    """
    Agentic Coding 任务：
    让模型自动生成代码 -> 执行 -> 根据错误修复 -> 循环
    """
    
    history = []
    code = ""
    
    # 初始代码生成
    prompt = f"""请完成以下编程任务：

{task}

请只输出 Python 代码，用 ```python 包裹。"""
    
    for iteration in range(max_iterations):
        response = generate_code(prompt)
        
        # 提取代码块
        if '```python' in response:
            code = response.split('```python')[1].split('```')[0].strip()
        elif '```' in response:
            code = response.split('```')[1].split('```')[0].strip()
        else:
            code = response
        
        history.append({
            'iteration': iteration + 1,
            'response': response[:200] + '...',
            'code': code[:100] + '...',
        })
        
        # 执行代码
        result = execute_code(code)
        history[-1]['execution'] = result
        
        if result['success']:
            history[-1]['status'] = 'success'
            print(f"✅ 第 {iteration + 1} 次迭代成功！")
            break
        else:
            history[-1]['status'] = 'failed'
            print(f"❌ 第 {iteration + 1} 次迭代失败，尝试修复...")
            # 生成修复提示
            prompt = f"""上一次代码执行失败。请修复以下错误：

任务：{task}

上次代码：
{code}

错误信息：
{result['stderr']}

请输出修复后的完整代码，用 ```python 包裹。"""
    
    return {
        'task': task,
        'final_code': code,
        'iterations': len(history),
        'success': history[-1]['status'] == 'success' if history else False,
        'history': history,
    }

# === 使用示例 ===
if __name__ == "__main__":
    # 测试 1: 简单代码生成
    print("=" * 60)
    print("测试 1: 简单代码生成")
    print("=" * 60)
    
    code = generate_code("写一个快速排序函数，支持泛型类型")
    print(code[:500])
    
    # 测试 2: Agentic Coding
    print("\n" + "=" * 60)
    print("测试 2: Agentic Coding 任务")
    print("=" * 60)
    
    result = agentic_coding_task(
        "写一个 Python 脚本，实现一个简单的 HTTP 服务器，"
        "支持 GET /api/time 返回当前时间（JSON 格式），"
        "支持 GET /api/echo?msg=xxx 回显消息"
    )
    
    print(f"\n迭代次数: {result['iterations']}")
    print(f"是否成功: {result['success']}")
    if result['success']:
        print(f"\n最终代码:\n{result['final_code'][:1000]}")

"""
多 Agent 协作系统 - 使用 Qwen3.6-27B 作为本地推理引擎
演示如何将 Qwen3.6-27B 集成到 AI Agent 工作流中
"""
import os
import json
from typing import Optional
from dataclasses import dataclass, field
from openai import OpenAI

# ===== 配置 =====
LOCAL_MODEL_BASE_URL = "http://localhost:8080/v1"
LOCAL_MODEL = "Qwen3.6-27B-Q4_K_M"

# 初始化 OpenAI 兼容客户端（指向本地 llama-server）
local_client = OpenAI(
    base_url=LOCAL_MODEL_BASE_URL,
    api_key="not-needed",
)

# ===== 数据模型 =====
@dataclass
class TaskResult:
    """任务执行结果"""
    task_id: str
    task_type: str
    status: str  # "success" | "failed" | "partial"
    output: str
    error: str = ""
    metadata: dict = field(default_factory=dict)

class CodeAgent:
    """代码生成 Agent - 使用 Qwen3.6-27B"""
    
    def __init__(self):
        self.system_prompt = """你是一个资深软件工程师。
你擅长：
1. 编写高质量的 Python 代码
2. 代码审查和重构
3. Bug 调试和修复
4. 编写单元测试
5. 性能优化

请遵循以下原则：
- 代码应该简洁、可读、可维护
- 使用类型注解
- 包含适当的错误处理
- 添加必要的注释
- 遵循 SOLID 原则"""
    
    def generate(self, task: str, context: str = "") -> str:
        """生成代码"""
        messages = [
            {"role": "system", "content": self.system_prompt},
            {"role": "user", "content": f"上下文:\n{context}\n\n任务:\n{task}"},
        ]
        
        response = local_client.chat.completions.create(
            model=LOCAL_MODEL,
            messages=messages,
            temperature=0.6,
            max_tokens=8192,
        )
        
        return response.choices[0].message.content
    
    def review(self, code: str) -> str:
        """代码审查"""
        messages = [
            {"role": "system", "content": self.system_prompt},
            {"role": "user", "content": f"请审查以下代码，指出问题和改进建议：\n\n{code}"},
        ]
        
        response = local_client.chat.completions.create(
            model=LOCAL_MODEL,
            messages=messages,
            temperature=0.3,  # 更低温度用于审查任务
            max_tokens=4096,
        )
        
        return response.choices[0].message.content

class ResearchAgent:
    """研究分析 Agent - 使用 Qwen3.6-27B"""
    
    def __init__(self):
        self.system_prompt = """你是一个研究分析专家。
你擅长：
1. 文献综述和信息整理
2. 技术趋势分析
3. 对比分析和评估
4. 生成结构化报告"""
    
    def analyze(self, topic: str, data: str = "") -> str:
        """分析指定主题"""
        messages = [
            {"role": "system", "content": self.system_prompt},
            {"role": "user", "content": f"请分析以下主题：\n\n主题：{topic}\n\n补充数据：\n{data}"},
        ]
        
        response = local_client.chat.completions.create(
            model=LOCAL_MODEL,
            messages=messages,
            temperature=0.7,
            max_tokens=4096,
        )
        
        return response.choices[0].message.content

class Orchestrator:
    """编排器 - 协调多个 Agent 完成任务"""
    
    def __init__(self):
        self.code_agent = CodeAgent()
        self.research_agent = ResearchAgent()
        self.task_history: list[TaskResult] = []
    
    def execute_task(self, task_type: str, **kwargs) -> TaskResult:
        """执行指定类型的任务"""
        
        if task_type == "code_generation":
            result = self._handle_code_generation(**kwargs)
        elif task_type == "code_review":
            result = self._handle_code_review(**kwargs)
        elif task_type == "research":
            result = self._handle_research(**kwargs)
        else:
            result = TaskResult(
                task_id=f"unknown-{len(self.task_history)}",
                task_type=task_type,
                status="failed",
                output="",
                error=f"未知任务类型: {task_type}",
            )
        
        self.task_history.append(result)
        return result
    
    def _handle_code_generation(self, task: str, context: str = "") -> TaskResult:
        """处理代码生成任务"""
        import uuid
        try:
            output = self.code_agent.generate(task, context)
            return TaskResult(
                task_id=str(uuid.uuid4())[:8],
                task_type="code_generation",
                status="success",
                output=output,
            )
        except Exception as e:
            return TaskResult(
                task_id=str(uuid.uuid4())[:8],
                task_type="code_generation",
                status="failed",
                output="",
                error=str(e),
            )
    
    def _handle_code_review(self, code: str) -> TaskResult:
        """处理代码审查任务"""
        import uuid
        try:
            output = self.code_agent.review(code)
            return TaskResult(
                task_id=str(uuid.uuid4())[:8],
                task_type="code_review",
                status="success",
                output=output,
            )
        except Exception as e:
            return TaskResult(
                task_id=str(uuid.uuid4())[:8],
                task_type="code_review",
                status="failed",
                output="",
                error=str(e),
            )
    
    def _handle_research(self, topic: str, data: str = "") -> TaskResult:
        """处理研究分析任务"""
        import uuid
        try:
            output = self.research_agent.analyze(topic, data)
            return TaskResult(
                task_id=str(uuid.uuid4())[:8],
                task_type="research",
                status="success",
                output=output,
            )
        except Exception as e:
            return TaskResult(
                task_id=str(uuid.uuid4())[:8],
                task_type="research",
                status="failed",
                output="",
                error=str(e),
            )
    
    def get_summary(self) -> str:
        """获取任务执行摘要"""
        total = len(self.task_history)
        success = sum(1 for t in self.task_history if t.status == "success")
        failed = sum(1 for t in self.task_history if t.status == "failed")
        
        return f"""任务执行摘要：
总任务数: {total}
成功: {success}
失败: {failed}
成功率: {success/total*100:.1f}% (如果有任务)
"""

# ===== 使用示例 =====
if __name__ == "__main__":
    orchestrator = Orchestrator()
    
    # 任务 1: 代码生成
    print("📝 任务 1: 代码生成")
    result1 = orchestrator.execute_task(
        "code_generation",
        task="写一个 Python 装饰器，用于缓存函数结果，支持 TTL 过期",
    )
    print(f"状态: {result1.status}")
    print(f"输出预览: {result1.output[:200]}...\n")
    
    # 任务 2: 代码审查
    print("🔍 任务 2: 代码审查")
    if result1.status == "success":
        result2 = orchestrator.execute_task(
            "code_review",
            code=result1.output,
        )
        print(f"状态: {result2.status}")
        print(f"审查预览: {result2.output[:200]}...\n")
    
    # 任务 3: 研究分析
    print("📊 任务 3: 研究分析")
    result3 = orchestrator.execute_task(
        "research",
        topic="Qwen3.6-27B 在 AI Agent 中的应用前景",
        data="Qwen3.6-27B 是一个 27B 参数的密集模型，在编程基准上超越了 397B MoE 模型",
    )
    print(f"状态: {result3.status}")
    print(f"分析预览: {result3.output[:200]}...\n")
    
    # 总结
    print(orchestrator.get_summary())