AutoGPT Agent：LLM如何实现？

发布于 2024-10-24 15:05

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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 Agent
analyst_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。

本文转载自探索AGI，作者：猕猴桃

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