LLM 自主智能体应用实战课
李锟
资深软件架构师,前阿里巴巴高级技术专家
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课程目录
已更新 5 讲/共 24 讲
准备篇:掌握 LLM 应用开发的必备基础 (2讲)
入门篇:实战 Autonomous Agent 相关开发框架 (2讲)
LLM 自主智能体应用实战课
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04|使用MetaGPT实现Autonomous Agent应用

你好,我是李锟。
在上节课中,我们学习了 MetaGPT 的基础概念,并且初步体验了 MetaGPT 的使用方法。在第一课中我们已经讨论过待开发的第一个 Autonomous Agent 应用的需求,即一个陪伴用户玩 24 点游戏的智能体应用。在这一课中我们把这个需求实现为可运行的代码。按照魔术师刘谦老师的话说:见证奇迹的时刻到了!

角色建模和工作流设计

从上一课中我们已经了解到,多 Agent 应用是基于 Role Playing 来实现的。为了实现这个应用的需求,我们首先需要思考的是,在这个应用中我们最少需要创建几个角色。这里我出于方便借用了软件工程中的“角色建模”这个术语,不过两者概念还是有些差异的。
因为这个游戏是提供给人类用户使用的,首先要有一个人类用户作为游戏玩家,我们给这个角色 (Role 子类) 取名 GamePlayer,其 name 属性设置为 David。
这个游戏确实有较高难度,人类用户很多时候自己搞定比较困难,因此需要求助于一个程序实现的角色。这个程序角色擅长给出满足 24 点游戏规则的表达式,我们给这个角色 (Role 子类) 取名 MathProdigy (数学神童),其 name 属性设置为 Gauss (高斯)。
系统还需要有一个游戏裁判,负责发牌和对上述两个角色给出的表达式做检查,并且控制流程的顺利进行。人类用户只是游戏的玩家,并不是游戏的裁判,否则就不公平了。我们给这个角色 (Role 子类) 取名 GameJudger,其 name 属性设置为 Peter。
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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。

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