智能体入门
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👤智能体入门
智能体入门
用户988用户9882024年6月27日修改
完成本节，你将能够：
1.
使用现成的智能体
2.
开发你的第一个能够执行一个或多个动作的智能体
使用现成的智能体
代码块
# 可导入任何角色，初始化它，用一个开始的消息运行它，完成！
import asyncio
from metagpt.context import Context
from metagpt.roles.product_manager import ProductManager
from metagpt.logs import logger
async def main():
msg = "Write a PRD for a snake game"
context = Context() # 显式创建会话Context对象，Role对象会隐式的自动将它共享给自己的Action对象
role = ProductManager(context=context)
while msg:
msg = await role.run(msg)
logger.info(str(msg))
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())
开发你的第一个智能体
从实际使用的角度考虑，一个智能体要对我们有用，它必须具备哪些基本要素呢？从 MetaGPT 的观点来看，如果一个智能体能够执行某些动作（无论是由 LLM 驱动还是其他方式），它就具有一定的用途。简单来说，我们定义智能体应该具备哪些行为，为智能体配备这些能力，我们就拥有了一个简单可用的智能体！MetaGPT 提供高度灵活性，以定义您自己所需的行为和智能体。我们将在本节的其余部分指导您完成这一过程。
一个智能体运行周期的流程图
具有单一动作的智能体
假设我们想用自然语言编写代码，并想让一个智能体为我们做这件事。让我们称这个智能体为 SimpleCoder，我们需要两个步骤来让它工作：
1.
定义一个编写代码的动作
2.
为智能体配备这个动作
定义动作
在 MetaGPT 中，类 Action 是动作的逻辑抽象。用户可以通过简单地调用 self._aask 函数令 LLM 赋予这个动作能力，即这个函数将在底层调用 LLM api。
在我们的场景中，我们定义了一个 SimpleWriteCode 子类 Action。虽然它主要是一个围绕提示和 LLM 调用的包装器，但我们认为这个 Action 抽象更直观。在下游和高级任务中，使用它作为一个整体感觉更自然，而不是分别制作提示和调用 LLM，尤其是在智能体的框架内。
代码块
from metagpt.actions import Action
class SimpleWriteCode(Action):
PROMPT_TEMPLATE: str = """
Write a python function that can {instruction} and provide two runnnable test cases.
Return ```python your_code_here ``` with NO other texts,
your code:
"""
name: str = "SimpleWriteCode"
async def run(self, instruction: str):
prompt = self.PROMPT_TEMPLATE.format(instruction=instruction)
rsp = await self._aask(prompt)
code_text = SimpleWriteCode.parse_code(rsp)
return code_text
@staticmethod
def parse_code(rsp):
pattern = r"```python(.*)```"
match = re.search(pattern, rsp, re.DOTALL)
code_text = match.group(1) if match else rsp
return code_text