模型智能体开发之metagpt-多智能体实践

参考：

需求分析

之前有过单智能体的测试case，但是现实生活场景是很复杂的，所以单智能体远远不能满足我们的诉求，所以仍然还需要了解多智能体的实现。通过多个role对动作的关联、组合来构建一个工作流程，从而使智能体能够完成更加复杂的任务
基于单智能体测试case的扩展，我们的诉求在简单的输出code的基础上新增一条就是生成code并且立刻运行code。那么这个时候我们就需要两个action，一个负责生成code，一个负责执行code

实现

定义一个负责生成code的action ，参照单智能体的测试case
模型智能体开发之metagpt-单智能体实践
定义一个负责运行code的action
python 复制代码
```
class SimpleRunCode(Action):
        name: str = "SimpleRunCode"
    
        async def run(self, code_text: str):
            result = subprocess.run(["python3", "-c", code_text], capture_output=True, text=True)
            code_result = result.stdout
            logger.info(f"{code_result=}")
            return code_result
```
1. 运行code不需要调用llm，所以不涉及到prompt模版的设计
2. 这里通过python的标准库 subprocess来fork一个子进程，运行一个外部程序
  1. subprocess：包内定义了多个可以创建子进程的函数，这些函数分别以不同的方法来创建子进程，所以按需使用即可
  2. 在本次的case里面通过subprocess.run在fork一个子进程执行传入的代码，那么在fork之后，存在两个进程，一个是python程序本身的进程，另一个就是subprocess.run创建的子进程，两个进程是互不干预的
  3. 在父进程中通过result.stdout来获取子进程的执行结果

定义 RunnableCoder 角色

完整的代码

python 复制代码

class RunnableCoder(Role):
    name: str = "Alice"
    profile: str = "RunnableCoder"

    def __init__(self, **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        self.set_actions([SimpleWriteCode, SimpleRunCode])
        self._set_react_mode(react_mode=RoleReactMode.BY_ORDER.value)

    async def _act(self) -> Message:
        logger.info(f"{self._setting}: to do {self.rc.todo}({self.rc.todo.name})")
        # By choosing the Action by order under the hood
        # todo will be first SimpleWriteCode() then SimpleRunCode()
        todo = self.rc.todo

        msg = self.get_memories(k=1)[0]  # find the most k recent messages
        result = await todo.run(msg.content)

        msg = Message(content=result, role=self.profile, cause_by=type(todo))
        self.rc.memory.add(msg)
        return msg

可以看到在重写init方法的时候，这里关联了两个actionSimpleWriteCode, SimpleRunCode
1. 将 react_mode 设置为 "by_order"，这意味着 Role 将按照 self._init_actions 中指定的顺序执行其能够执行的 Action。在这种情况下，当 Role 执行 _act 时，self._rc.todo 将首先是 SimpleWriteCode，然后是 SimpleRunCode。
python 复制代码
```
def __init__(self, **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        self.set_actions([SimpleWriteCode, SimpleRunCode])
        self._set_react_mode(react_mode=RoleReactMode.BY_ORDER.value)
```

重写act方法

覆盖 _act 函数。Role 从上一轮的人类输入或动作输出中检索消息，用适当的 Message 内容提供当前的 Action (self._rc.todo)，最后返回由当前 Action 输出组成的 Message

python 复制代码

async def _act(self) -> Message:
        logger.info(f"{self._setting}: to do {self.rc.todo}({self.rc.todo.name})")
        # By choosing the Action by order under the hood
        # todo will be first SimpleWriteCode() then SimpleRunCode()
        todo = self.rc.todo

        msg = self.get_memories(k=1)[0]  # find the most k recent messages
        result = await todo.run(msg.content)

        msg = Message(content=result, role=self.profile, cause_by=type(todo))
        self.rc.memory.add(msg)
        return msg

测试

代码

python 复制代码

async def main():
    msg = "write a function that calculates the sum of a list"
    role = RunnableCoder()
    logger.info(msg)
    result = await role.run(msg)
    logger.info(result)

asyncio.run(main())

运行

demo如果想正常运行的话，需要调用llm的key，环境配置可以参照 metagpt环境配置参考