如何用 aZent 替换掉一半研发团队(1)—如何培养 agent 写代码的能力

在开始我们就直接抛出今天的主题，介绍通过使用 aZent 框架如何创建一个团队来协作进行编码开发应用，这里分享 aZent 这个 agent 在对编码支持。

这里说的 Agent 是智能体，而不仅仅是 LLM 的代理，LLM 虽然现在已经可以理解人类的语言。这种能力通过大量数据的训练，突破临界而产生涌现的现象，具有了这种能力。据说已经具有了逻辑能力，不过对于这一点，这个是存疑的。 LLM 能力是有边界的，缺乏在某些领域的专业性，这些都是源于他是利用互联网产生的海量数据来训练的。而且对于复杂的任务，现在根据个人经验来看，LLM 还是束手无策，这是为什么需要 Agent 的原因。

Agent 是利用 LLM 对于语言的理解能力，通过一些方式来弥补 LLM 的不足，最大程度地挖掘 LLM 潜在的能力。不过希望在将来，LLM 只是作为 Agent 语言能力的支持。

看到副标题就不难想到 aZent 是脱离不了大环境的，将来可能也会成为那些流行 Agent 框架的竞争对手。虽然已经动笔开始写 aZent 的代码了，初期大部分代码和思想还是借鉴当下流行的 Agent 框架，例如 MetaGPT、autoGen 和 CrewAI 。而且还是刚刚开始实现核心模块，方向还没有确定，一切都是待定。设计也在不断随着学习、研究不断地调整，所以项目暂时在 github 上可见性还是 private。随着时间，项目设计逐渐稳定了和确定方向了，可以用他来解决一些日常工作的问题时候，自然而然就会和大家见面了，到时候也希望看到大家的更多的建议，当然更是希望各位大佬也能贡献代码来推动这个项目，我自己能力是非常有限的。返回内容

想要有自己东西，首先最好途径就是借鉴和学习，关于生产代码个模块个人比较看好 autoGen，所以先把微软的 autoGen 关于这部分功能弄清楚后，在一步一步修改形成自己东西。

复制代码

Certainly! Below is a simple Python program that prints "Hello, World!" to the console:

```python
# This is a traditional first program for many beginning programmers.

print("Hello, World!")
```

To run this program:

1. You need to have Python installed on your computer.     
2. You save the code in a file with a `.py` extension, for 
example, `hello_world.py`.
3. Then you run it from the command line by navigating to the directory containing the file and typing:

```bash
python hello_world.py
```

可以从 LLM 的 response 提取到代码部分，然后将代码和代码对应语言封装为 Codeblock，这里是将 LLM 文本通过实现 CodeExtractor 类接口方法 extract_code_blocks 来提取到一个 CodeBlock 的集合，接下来我们去定义 DockerCommandLineCodeExecutor 这个实现了 CodeExecutor 接口来将代码运行在 docker 上，并且返回执行结果，包括输出和返回值。

在开始整理代码之前，首先开始写测试代码,测试代码比较简单，就是专注测试 DockerCommandLineCodeExecutor 类的execute_code_blocks 这个方法接受一个 List[CodeBlock] 作为参数，关于 CodeBlock 这个类也比较简单，包含 code 和 language 两个字段，code 是要执行的代码，而 language 是代码所采用的语言

ini 复制代码

from azentcoder.coding.docker_commandline_code_executor import DockerCommandLineCodeExecutor
from azentcoder.coding.base import CodeBlock

code_block_1 = CodeBlock(code="print('hello world')",language="python")
code_block_2 = CodeBlock(code="print(1+2)",language="python")

code_blocks = [code_block_1,code_block_2]


docker_commandline_codeexecutor = DockerCommandLineCodeExecutor()
res = docker_commandline_codeexecutor.execute_code_blocks(code_blocks)
print(res)

python 复制代码

image: str = "python:3-slim",
container_name: Optional[str] = None,
timeout: int = 60,
work_dir: Union[Path, str] = Path("."),
auto_remove: bool = True,
stop_container: bool = True,

搭建 Docker 容器的命令环境，也就是通过终端来运行 Docker，然后在容器中执行代码文件，将代码块保存到工作目录下文件后，然后执行容器里面的包含代码块的文件，现在 executor 支持对 python 和 bash、shell 或者 sh 脚本支持。

container_name 容器的名字
timeout: 设置超时，默认值为 60
work_dir: 要执行 python 文件会放置这个目录下
image 镜像是可选的，默认值为 python:3-slim
auto_remove 如果为 True docker 停止后自动移除文件
stop_container 也就是 python 进程退退出后停止容器，默认值为 True

python 复制代码

self._container = client.containers.create(
    image,
    name=container_name,
    entrypoint="/bin/sh",
    tty=True,
    auto_remove=auto_remove,
    volumes={str(work_dir.resolve()): {"bind": "/workspace", "mode": "rw"}},
    working_dir="/workspace",
)

python 复制代码

def execute_code_blocks(self, code_blocks: List[CodeBlock]) -> CommandLineCodeResult:
        if len(code_blocks) == 0:
            raise ValueError("No code blocks to execute.")
        
        outputs = []
        files = []
        last_exit_code = 0
        for code_block in code_blocks:
            lang = code_block.language
            code = code_block.code
            code_hash = md5(code.encode()).hexdigest()
            # print(code_hash)
            first_line = code.split("\n")[0]
            if first_line.startswith("# filename:"):
                filename = first_line.split(":")[1].strip()
                path = Path(filename)
                if not path.is_absolute():
                    path = Path("/workspace") / path
                path = path.resolve()
                try:
                    path.relative_to(Path("/workspace"))
                except ValueError:
                    return CommandLineCodeResult(exit_code=1, output="Filename is not in the workspace")
            else:
                # create a file with a automatically generated name
                filename = f"tmp_code_{code_hash}.{'py' if lang.startswith('python') else lang}"

            code_path = self._work_dir / filename
            with code_path.open("w", encoding="utf-8") as fout:
                fout.write(code)

            command = ["timeout", str(self._timeout), _cmd(lang), filename]

            result = self._container.exec_run(command)
            exit_code = result.exit_code
            output = result.output.decode("utf-8")
            if exit_code == 124:
                output += "\n"
                output += TIMEOUT_MSG

            outputs.append(output)
            files.append(code_path)

            last_exit_code = exit_code
            if exit_code != 0:
                break

        code_file = str(files[0]) if files else None
        return CommandLineCodeResult(exit_code=last_exit_code, output="".join(outputs), code_file=code_file)

如果 exit_code = 124 因为执行代码超时代码退出进程返回的 exit_code

python 复制代码

if first_line.startswith("# filename:"):
                filename = first_line.split(":")[1].strip()
                path = Path(filename)
                if not path.is_absolute():
                    path = Path("/workspace") / path
                path = path.resolve()
                try:
                    path.relative_to(Path("/workspace"))
                except ValueError:
                    return CommandLineCodeResult(exit_code=1, output="Filename is not in the workspace")
            else:
                # create a file with a automatically generated name
                filename = f"tmp_code_{code_hash}.{'py' if lang.startswith('python') else lang}"

这里重点了解一下 paht.resolve() 和 path.relative_to 的用法。