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 9 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 (6讲)
LLM 自主智能体应用实战课
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08|使用AutoGPT实现Autonomous Agent应用

你好,我是李锟。
在前面两节课中,我们花费了不少工夫安装好 AutoGPT,熟悉了 AutoGPT 的工作和开发模式,并且解决了开发 AutoGPT 应用的两个直接挑战。这节课将开启一个非常有意思的部分,开发我们自己的第一个 Autonomous Agent 应用(为了吃这碟醋,我们来包一顿饺子)。我会带着你基于 AutoGPT 实现 01 课中讨论过的那个 24 点游戏智能体应用。

角色建模和工作流设计

04 课的设计开发过程相同,我们要做的第一步仍然是角色和工作流设计。因为我们在 04 课中已经基于 MetaGPT 实现过一次这个应用,很熟悉这个应用中的角色和工作流。不需要重复相同的内容,在这节课里我们要做的是把 04 课针对 MetaGPT 的设计和实现移植到 AutoGPT 的环境。
06 课中学习到的 AutoGPT 基础概念,我们理解了 MetaGPT 的 Action 对应 AutoGPT 的 Block,因此 Action 可以直接移植为 Block。那么 MetaGPT 的 Role 在 AutoGPT 中对应的是什么呢?在 AutoGPT 中,与 Role 对应的概念就是 Agent。MetaGPT 支持多个 Role 的协作,同样的,AutoGPT 新版本也支持多个 Agent 的协作 (老版本仅支持单个 Agent)。
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1. 实现并测试四个Agent:GameDealer, MathProdigy, GameJudger, GamePlayer 2. 在AutoGPT中创建自定义Block,包括Python代码实现和在AutoGPT Frontend图形界面中的工作流配置 3. 解决挑战,包括条件判断的Block、与LLM交互、调用不同Block、实现并测试工作流中的四个Agent 4. 实现并测试完整的游戏工作流,将四个Agent连接起来 5. 总结AutoGPT实现的第一个Autonomous Agent应用,遇到的挑战和解决方案,软件开发策略 6. 下一步学习更高级和复杂的AutoGPT知识,展望AutoGPT未来的发展方向 7. 思考题:阅读自定义Block的代码实现,尝试自行实现更多的Block 8. 期待分享和转发,共同学习,下节课再见

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