使用LangChain构建一个AutoGPT

本章将深入探讨如何使用LangChain框架来构建AutoGPT，这是一种新型的自主Agent。第8章已经简单介绍了LangChain和AutoGPT两个框架的基础知识，它们都可以用于构建Agent。本章选择使用LangChain构建一个简单原始的AutoGPT，以便更深入地理解Agent的各大模块以及决策和行动机制。本章不仅涵盖了AutoGPT的概念和功能，还深入探讨了如何通过代码实践将这一理念转化为现实。

10.1 AutoGPT概述

AutoGPT是一个基于LLM的实验性地创建自主代理逻辑的开源框架，它允许用户利用LLM作为代理的“智能大脑”，对目标进行规划和任务分解，并且使用工具与外部数据进行互动，存储记忆并循环执行任务直至完成目标。其核心任务是自动执行目标任务，例如，把目标设置为“写一份今天北京的天气报告”，在这个代理执行任务的过程中，不需要向代理提供详细的步骤说明；相反，只需给出一句话的目标任务描述，代理就会自己弄清楚如何完成，并迅速执行必要的命令。它自主地将任务串联起来，以实现用户设定的目标任务。它旨在提供一种更智能、更自动化的方式来处理和执行任务。

1. AutoGPT的特点

AutoGPT具有以下5个特点：

1）自主执行任务。AutoGPT设计用来自主地执行复杂的任务。这意味着它能够在最少的人类干预下工作。对于ChatGPT产品，用户需要为每个想要完成的任务提供具体的提示。相比之下，AutoGPT能够自我生成所需的提示（提示引擎），自主地执行一系列相关的任务。自主执行任务对应的是Agent系统的核心模块之LLM模块，自主代理是由LLM驱动的一个系统。

2）规划和任务分解。AutoGPT的关键功能之一是能够将一个大型、复杂的目标任务分解成更小、更可管理的子任务。这一过程类似于人类解决问题时的步骤，其中一个大目标会被分解成更小的、更具体的步骤。AutoGPT利用这种方法自动执行这些子任务，从而实现最终目标。规划和任务分解对应的是Agent系统的核心模块之Planning模块。

3）使用互联网和工具的能力。AutoGPT不仅能够分解任务，还能够利用互联网和其他可用工具来完成这些任务。这可能涉及搜索信息、生成内容或执行特定的在线操作，这些操作通常会结合使用GPT-4或GPT-3.5的能力。使用互联网和工具的能力对应的是Agent系统的核心模块之Tools模块。

4）自动循环。AutoGPT在实现目标的过程中可能会进行多次迭代和自我调整。这意味着它可以在执行任务时根据需要修改其行动方案，类似于一个自动循环，直到达到最终目标任务。自动循环对应的是Agent系统的核心模块之Feedback模块。

5）记忆功能。AutoGPT通过使用外部记忆模块来增强GPT模型的记忆能力，它可以帮助Agent回顾过去对话内容和执行任务。AutoGPT使用嵌入、向量存储和搜索功能为Agent储备长期记忆。记忆功能对应的是Agent系统的核心模块之Memory模块。

总的来说，AutoGPT通过结合LLM驱动的提示引擎、记忆模块、工具及高效的命令和响应解析机制，自动循环执行任务实现了目标任务。这样的架构使得AutoGPT可以自主完成目标任务，并且具有与外部世界交互的能力。

2. AutoGPT的运行机制

下面通过AutoGPT的Python实现的源码（仓库autogpt/core/agent/simple.py），展示它如何实现自我生成所需的提示并自主执行一系列相关的任务，通过代码展示，AutoGPT的运行机制浮出水面。以下为简化的源代码示例，旨在帮助理解AutoGPT的运行机制：

1）系统配置和任务设置。代码中定义了AgentConfiguration和AgentSettings类，AgentConfiguration类用于配置Agent的目标、角色、任务循环次数等。这为Agent提供了执行任务所需的初始参数和目标。

2）任务生成和规划。SimpleAgent类的build_initial_plan方法负责生成初始任务计划。它通过调用_planning对象的make_initial_plan方法，根据Agent的名称、角色和目标创建一个任务列表。这些任务随后被添加到任务队列中，以便进一步处理build_initial_plan。

3）能力（在LangChain框架中称为工具和工具包的使用）的选择和任务评估。determine_next_ability方法从任务队列中选取一个任务，并通过

_evaluate_task_and_add_context方法对其进行评估。这个过程可能包括确定是否有足够的上下文信息来开始任务，并选择适合完成该任务的“工具能力”。

4）执行任务。一旦确定了下一个要执行的能力，execute_next_ability方法将被调用来执行它。这涉及调用相应能力的方法，并处理其结果，包括更新任务状态和记忆系统。

5）任务和记忆更新。_update_tasks_and_memory方法用于在执行能力后更新当前任务的状态和Agent的记忆系统。这可能包括总结新知识、存储知识和总结在记忆中，并评估任务是否完成。

以上5个步骤显示了AutoGPT是如何通过内置的任务规划、评估和执行机制，以及与GPT-4模型的交互来自动执行任务的。它通过生成和评估任务、选择和执行能力、更新任务状态和记忆，来自主地完成复杂任务。