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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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 (3讲)
LLM 自主智能体应用实战课
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05|MetaGPT高级开发技能

你好,我是李锟
在上节课中第二版的 24 点游戏智能体实现中,我们分别调用 qwen2.5 和 qwen2.5-math 来实现随机发牌(DealCards)和检查表达式是否正确(CheckExpression)的任务。自己手写这些代码当然也不难,不过此类任务千变万化,针对每个新的任务都要重写一套代码,似乎不够 AI。难道我们做 AI 开发就是所谓的“我负责人工,你负责智能”?!
其实 MetaGPT 开发团队已经开发了一个通用的多功能组件,这两个任务都可以交给这个通用组件来完成,这个组件叫做 DateInterpreter(数据解释器)。

DataInterpreter

什么是数据解释器呢?我们看一下数据解释器的官方文档的描述:
数据解释器是一个通过编写代码来解决数据相关问题的智能体。它能理解用户需求,制定计划,编写执行代码,并在必要时使用工具。这些能力使它能够处理广泛的场景,请查看论文和下面的示例列表。
这段描述比较简略,不是很清晰,只能让人有一种不明觉厉的印象。不过这个不是大问题,MetaGPT 团队在项目中给出了很多使用 DataInterpreter 的例子,包括了以下这些:
确认放弃笔记?
放弃后所记笔记将不保留。
新功能上线,你的历史笔记已初始化为私密笔记,是否一键批量公开?
批量公开的笔记不会为你同步至部落
公开
同步至部落
取消
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1. MetaGPT团队开发了通用的多功能组件DataInterpreter,可通过编写代码解决数据相关问题的智能体。 2. DataInterpreter对象的能力依赖于所使用的基础LLM的能力,qwen2.5是一个能力很强的开源LLM,足以完成复杂的任务。 3. DataInterpreter对象可以用于重新实现24点游戏智能体应用,实现发牌和检查表达式是否正确的功能。 4. DataInterpreter对象的实现还不是很强大,需要增强对于迭代的支持,期待在即将发布的MetaGPT 1.0版本中得到进一步增强。

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