04｜使用MetaGPT实现Autonomous Agent应用

1. 本文介绍了使用 MetaGPT 实现 Autonomous Agent 应用的过程，以及在这个过程中所涉及的角色建模和工作流设计。 2. 文中详细讨论了在应用中创建的三个角色：GamePlayer、MathProdigy 和 GameJudger，以及它们之间的交互流程。 3. 作者提到了使用 UML 工具画出了游戏的工作流程图，展示了游戏的整体流程。 4. 文中介绍了在 MetaGPT 中创建角色和行为的代码实现，以及角色的初始化函数。 5. 作者详细讨论了实现第一个角色 MathProdigy 的过程，以及在这个过程中遇到的困难和选择。 6. 作者解释了基础 LLM 能力的限制，以及在面对难以分解且基础 LLM 难以实现的任务时，使用多 Agent 开发框架也无法解决的情况。 7. 作者介绍了在 GameJudger 的初始化函数中，watch 了 4 个 Action，并解释了这些条件判断的代码需要在 GameJudger 的 _act() 函数内实现。 8. 作者介绍了在 GamePlayer 角色的 _act() 函数中，需要执行的一些条件判断，并根据用户的输入来发布不同类型的消息。 9. 作者提到了在第二版的 CheckExpression 实现中，为了判断表达式的正确性，需要执行四则运算，以及为不同的 Action 或者不同的 Role 设置不同的 LLM。 10. 作者总结了本课程的学习方法，强调了实践编程练习的重要性，并展望了下一课的内容和 MetaGPT 未来的发展方向。