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AutoGPT LLM如何实现 Agent

今天我们来聊聊一个超酷的东西——使用AutoGPT创建的智能Agent。想象一下,你有一个庞大的在线商城数据库,里面存储了海量的用户和交易数据。你想知道有多少活跃用户?一个AutoGPT Agent就能帮你秒查出来,而且,它还能写出正确的SQL查询,不会出错的那种。

首先,我们需要给AutoGPT准备一个“大脑”,也就是向量存储,用来保存它的记忆。然后,我们还需要定义一些工具,让Agent知道如何执行SQL查询、获取表结构等。代码大致长这样:(冗余函数在前几天的《ReAct Agent:LLM如何实现?》中,不复制过来了)

from langchain_experimental.autonomous_agents import AutoGPT# 配置向量存储embedding = OpenAIEmbeddings()vectordb = Chroma(persist_directory='autogpt', embedding_function=embedding)# 定义一些SQL相关的工具def get_tables():return ['ecommerce.users', 'ecommerce.sessions']# 创建AutoGPT Agentanalyst_agent_autogpt = AutoGPT.from_llm_and_tools(ai_name="Harry",ai_role="Assistant",tools=[execute_sql, get_table_columns, get_table_column_distr, get_tables],llm=ChatOpenAI(temperature=0.1, model='gpt-4-1106-preview'),memory=vectordb.as_retriever(),)analyst_agent_autogpt.run(["我们有多少来自上海的活跃客户?"])

用这个Agent,我们就像是在和一个智能助手对话。你问它问题,比如“我们有多少来自上海的活跃客户?”它就会自己想办法找到答案。而且,它还会用自然语言告诉你它是怎么想的,怎么一步步解决问题的。比如,“我得用get_tables命令列出所有可用的表,然后获取'ecommerce.users'表的结构,最后执行SQL查询来计算数字。”

就像人类分析师一样,AutoGPT Agent会先理解数据库的结构,然后再进行查询。而且,它还会自我批评,确保它用最优的方式来完成任务。测试最后,Agent找到了答案:“上海有469个活跃用户。” 这整个过程,它都是在没有人类帮助的情况下独立完成的。这就是AutoGPT Agent的魔力——一个能自己思考、查询、还能自我反省的智能体。

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