MetaGPT 框架的核心概念是 智能体 (Agent) 和 多智能体系统 (MultiAgent System)。理解这两个概念是使用 MetaGPT 构建复杂 AI 应用的关键。
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智能体 (Agent)
智能体可以被理解为一个在环境中运行的数字生物，它拥有以下几个关键组成部分：
- 大型语言模型 (LLM)：LLM 是智能体的“大脑”，它负责处理信息、学习、决策和执行行动。
- 观察 (Observation)：智能体的“感官”，通过观察环境来获取信息。例如，它可以接收来自其他智能体的消息、来自监控摄像头的图像数据或来自客服录音的音频信息。
- 思考 (Thought)：智能体的“思维”，通过分析观察结果、调用记忆和考虑可能的行动来进行决策。
- 行动 (Action)：智能体的“行为”，根据思考结果采取行动，例如使用 LLM 生成代码、执行预定义的操作（如读取本地文件）或使用工具（如网页搜索、计算器等）。
- 记忆 (Memory)：智能体的“记忆”，存储过去的经验，帮助它学习和调整未来的行动。
多智能体系统 (MultiAgent System)
多智能体系统可以被看作是一个由多个智能体组成的社会，它包含以下几个关键组成部分：
- 智能体 (Agents)：每个智能体都拥有自己的 LLM、观察、思考、行动和记忆。
- 环境 (Environment)：智能体之间交互的共享空间。智能体可以从环境中获取信息，并将行动结果发布到环境中供其他智能体使用。
- 标准操作流程 (SOP)：定义智能体行为和交互的规范，确保系统有序高效地运行。
- 通信 (Communication)：智能体之间信息交换的方式，用于协作、谈判和竞争。
- 经济 (Economy)：多智能体系统中资源分配和任务优先级的机制。
一个简单的例子
想象一下，三个智能体 Alice、Bob 和 Charlie 在一个环境中相互交互。他们可以向环境发布消息或行动结果，其他智能体可以观察这些信息。
以 Charlie 为例，它内部包含 LLM、观察、思考、行动等组件。它可以观察来自 Alice 的相关文档和来自 Bob 的需求，回忆相关的记忆，思考如何编写代码，并执行代码编写行动，最后将结果发布到环境中。
Charlie 将行动结果发布到环境中，Bob 观察到结果并给予赞赏。
总结
MetaGPT 提供了一个框架，可以帮助你创建智能体并定义它们之间的交互关系。通过理解智能体和多智能体系统的概念，你可以更好地理解 MetaGPT 的工作原理，并构建更加复杂和智能的 AI 应用。
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