在这节课中，我学习了如何利用LangChain框架，结合Auto-GPT、BabyAGI和HuggingGPT等自治代理项目，染后创建一个能够自主完成任务的智能代理。以下是学习要点的总结和实现解析：
一、自治代理的基本概念
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定义：
模拟代理（Simulation Agents） ：用于模拟特定场景，进行角色扮演，不能直接应用于真实任务。
自治代理（Autonomous Agents） ：设计为能够自主执行任务，追求长期目标，例如Auto-GPT、BabyAGI等。
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优势：
任务分解：自动化将复杂目标分解为子任务。
连续执行：根据上下文动态生成新任务并调整优先级。
持久记忆：可通过向量存储技术保存执行结果以便后续任务使用。
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核心技术栈：
LangChain框架：提供组件支持（代理、工具、记忆）。
LLM（大语言模型） ：如GPT-4，负责推理和任务执行。
向量数据库：如FAISS，用于上下文存储和检索。
二、LangChain实现BabyAGI的核心流程
1. 实现目标
通过LangChain，创建一个BabyAGI代理，使其能够根据气候变化自动制定鲜花存储策略。
2. 代码解析
我们使用LangChain的链式处理方法，构建三个关键功能模块：
三、任务创建链（TaskCreationChain）
负责生成新任务，根据目标和已完成任务的结果，提出未完成的任务。
- 代码实现：
class TaskCreationChain(LLMChain):
"""负责生成任务的链"""
@classmethod
def from_llm(cls, llm: BaseLLM, verbose: bool = True) -> LLMChain:
task_creation_template = (
"You are a task creation AI that uses the result of an execution agent"
" to create new tasks with the following objective: {objective},"
" The last completed task has the result: {result}."
" This result was based on this task description: {task_description}."
" These are incomplete tasks: {incomplete_tasks}."
" Based on the result, create new tasks to be completed"
" by the AI system that do not overlap with incomplete tasks."
" Return the tasks as an array."
)
prompt = PromptTemplate(
template=task_creation_template,
input_variables=[
"result", "task_description", "incomplete_tasks", "objective"
],
)
return cls(prompt=prompt, llm=llm, verbose=verbose)
-
功能解析：
- 接收已完成任务的结果、未完成任务列表和目标，生成新的任务。
- 返回的任务以数组形式存储，方便后续处理。
四、任务优先级链（TaskPrioritizationChain）
负责重新排序任务优先级，根据目标动态调整任务的执行顺序。
- 代码实现：
class TaskPrioritizationChain(LLMChain):
"""负责任务优先级排序的链"""
@classmethod
def from_llm(cls, llm: BaseLLM, verbose: bool = True) -> LLMChain:
task_prioritization_template = (
"You are a task prioritization AI tasked with cleaning the formatting of and reprioritizing"
" the following tasks: {task_names}."
" Consider the ultimate objective of your team: {objective}."
" Do not remove any tasks. Return the result as a numbered list, like:"
" #. First task"
" #. Second task"
" Start the task list with number {next_task_id}."
)
prompt = PromptTemplate(
template=task_prioritization_template,
input_variables=["task_names", "next_task_id", "objective"],
)
return cls(prompt=prompt, llm=llm, verbose=verbose)
-
功能解析：
- 使用提示模板，通过LLM对任务列表重新排序。
- 任务编号便于程序进一步处理。
五、任务执行链（ExecutionChain）
负责具体任务的执行，调用LLM获取任务结果。
- 代码实现：
class ExecutionChain(LLMChain):
"""负责执行任务的链"""
@classmethod
def from_llm(cls, llm: BaseLLM, verbose: bool = True) -> LLMChain:
execution_template = (
"You are an AI who performs one task based on the following objective: {objective}."
" Take into account these previously completed tasks: {context}."
" Your task: {task}."
" Response:"
)
prompt = PromptTemplate(
template=execution_template,
input_variables=["objective", "context", "task"],
)
return cls(prompt=prompt, llm=llm, verbose=verbose)
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功能解析：
- 根据目标执行单个任务，结合历史任务结果生成新的上下文。
- 任务结果存储在向量数据库中。
六、其他功能函数
在实现中还包含若干辅助函数，用于任务分配和处理：
- 生成新任务：
def get_next_task(task_creation_chain, result, task_description, task_list, objective):
"""获取新任务"""
incomplete_tasks = ", ".join(task_list)
response = task_creation_chain.run(
result=result,
task_description=task_description,
incomplete_tasks=incomplete_tasks,
objective=objective,
)
new_tasks = response.split("\n")
return [{"task_name": task_name} for task_name in new_tasks if task_name.strip()]
- 任务排序：
python
复制代码
def prioritize_tasks(task_prioritization_chain, this_task_id, task_names, objective):
"""任务排序"""
response = task_prioritization_chain.run(
task_names=task_names, next_task_id=this_task_id, objective=objective
)
return response.split("\n")
七、整体框架运行逻辑
- 初始化LangChain环境，加载所需组件（LLM、向量存储）。
- 使用任务生成链创建初始任务列表。
- 通过任务优先级链动态调整任务优先级。
- 使用任务执行链逐步完成任务，并根据结果生成新任务。
- 循环执行，直到目标达成。
八、总结与反思
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创新点：
- 将复杂任务拆解为子任务并动态调整，极大提升了AI代理的灵活性。
- 自治代理展示了朝向通用人工智能（AGI）的潜力。
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不足：
- 实验性较强，长时间运行可能会因模型局限性而陷入循环。
- 运行成本较高，尤其是在处理复杂任务时。
通过本节学习，我不仅理解了LangChain在自主代理开发中的核心价值，还掌握了如何通过代码实现BabyAGI的关键功能模块。这为我们后续开发更复杂、更智能的代理奠定了坚实基础。
