08|使用AutoGPT实现Autonomous Agent应用
李锟

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
与 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。
从 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)。
公开
同步至部落
取消
完成
0/2000
笔记
复制
AI
- 深入了解
- 翻译
- 解释
- 总结

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
仅可试看部分内容,如需阅读全部内容,请付费购买文章所属专栏
《LLM 自主智能体应用实战课》,新⼈⾸单¥59
《LLM 自主智能体应用实战课》,新⼈⾸单¥59
立即购买
© 版权归极客邦科技所有,未经许可不得传播售卖。 页面已增加防盗追踪,如有侵权极客邦将依法追究其法律责任。
登录 后留言
精选留言
由作者筛选后的优质留言将会公开显示,欢迎踊跃留言。
收起评论