07|扫清AutoGPT开发道路上的障碍
李锟

你好,我是李锟。
在上节课中,我们成功完成了 AutoGPT 的安装部署,包括 Server 和 Frontend 两部分。因为 AutoGPT 新版本安装起来比较复杂,我花费了很多时间讲解具体的步骤,没有在上一课中运行一个 Agent 的例子,并且介绍如何开发自定义的 Block。所以在这一课中,我将继续讲解 AutoGPT 开发方面的内容。这一课是上一课的延续,这两节课是密不可分的整体。
理解 AutoGPT 的工作和开发模式
前面几节课中的 MetaGPT 是作为一个库来使用而设计的,因此非常容易理解。基于 MetaGPT,你既可以开发一个服务器端应用,也可以开发一个客户端应用。作者给你提供了 100% 的选择权利。
然而从上节课中,我们了解到 AutoGPT 与 MetaGPT 的设计大不相同,它被设计出来是为了作为一个支持高可用性的在线服务(一个服务器端应用)来使用。使用 AutoGPT 必须先部署这个 Server,然后在其现有源代码的基础之上,叠加我们自己的业务逻辑实现。主要的业务逻辑实现为自定义的 Block,并且使用 Frontend 所提供的图形界面工具组装和配置这些 Block,根据业务需求实现各种 Workflow,然后基于这些 Workflow 建造一个强大的 Autonomous Agent 应用。
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1. AutoGPT是一个在线服务,通过自定义的Block和Frontend提供的图形界面工具组装和配置这些Block来实现各种Workflow,建造一个强大的Autonomous Agent应用。 2. AutoGPT依赖服务器端的数据库来实现自己的功能,包括关系数据库和向量数据库,由Supabase(基于PostgreSQL)来统一提供。 3. 挑战包括分隔AutoGPT自身代码和应用项目代码,以及思考在应用项目中包括哪些代码,如何开发自定义Block,以及如何支持符号链接。 4. 通过创建符号链接的方式将自定义Block的目录链接到autogpt_platform/backend/backend/blocks目录下,需要修改代码以支持符号链接。 5. AutoGPT新版本提供了图形界面类似低代码平台的方式来开发智能体应用,为开发者提供更大的灵活性。 6. AutoGPT新版本与Dify这些低代码平台仍然有本质区别,提供了更大的灵活性,开发者在以图形界面完成Agent的基本开发之后,仍然希望有机会对实现细节进行细微的控制。 7. AutoGPT开发团队也把支持更多开源LLM列入了优先事项,正在开发过程中,DIY是一种临时的解决方案,未来会改为采用AutoGPT官方的实现。 8. AutoGPT尚未提供命令行工具,但预测未来AutoGPT新版本也会提供命令行工具。 9. 了解AutoGPT的数据库设计,以及AutoGPT Server的数据库设计。 10. 在开发环境中配置希望使用的开源LLM,使AutoGPT Server支持其他开源LLM。
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