主流大模型Agent框架 AutoGPT詳解

注：此文章內容均節選自充電了么創始人，CEO兼CTO陳敬雷老師的新書《GPT多模態大模型與AI Agent智能體》（跟我一起學人工智能）【陳敬雷編著】【清華大學出版社】

GPT多模態大模型與AI Agent智能體書籍本章配套視頻課程【陳敬雷】

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GPT多模態大模型與AI Agent智能體系列八
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總結

GPT多模態大模型與AI Agent智能體系列八

主流大模型Agent框架 AutoGPT詳解

8.2主流大模型Agent框架
隨著人工智能技術的飛速發展，大模型Agent框架已經成為了實現高效、智能任務處理的關鍵技術之一。這些框架通過集成先進的自然語言處理、機器學習及深度學習技術，賦予Agent強大的智能處理能力和廣泛的應用場景。這些框架不僅具備出色的任務處理能力，還能夠根據具體需求進行自適應調整，實現高效、準確的智能代理服務。接下來將深入剖析這些主流大模型Agent框架的原理、特點及應用。
8.2.1 AutoGPT
AutoGPT是一個創新的開源AI項目，它融合GPT-4與GPT-3.5技術，能夠接收單一指令后自主執行復雜任務直至達成目標。與ChatGPT不同，AutoGPT不依賴多輪交互，能自我生成大模型提示詞并利用網絡資源、Python腳本等工具解決問題。其核心優勢包括：
（1）自主信息搜索與處理：通過互聯網獲取并分析信息。
（2）文本生成與創作：創作文本、代碼、藝術作品等。
（3）內存管理：具備長期和短期記憶，促進任務連續性和改進。
（4）插件及函數調用擴展性：支持附加功能和集成，增強適應性和功能性。
AutoGPT的工作流程圍繞需求接收、自主執行與結果反饋展開，利用大模型理解任務需求，執行多樣化操作，并在執行過程中不斷學習與優化。該框架不僅限于文本生成，還能應用于自動化寫作、智能客服、知識問答等多個場景，展現其作為自主人工智能的強大潛力和廣泛應用前景。AutoGPT的出現標志著向完全自治AI系統邁出的重要一步，預示著AI領域的重大進步和未來趨勢。AutoGPT可以拆分大模型、任務規劃、記憶、以及工具使用的集合，接下深入講解。
1.Agent初始化
在AutoGPT執行任務之前，需要先初始化Agent。這個Agent實際上定義了GPT-4的身份和它應該追求的目標。初始化Agent在系統中扮演著至關重要的角色，它就像一個向導和決策者，為AutoGPT的行為設定方向和目標。通過初始化Agent，可以明確GPT-4的身份特征、任務邊界以及期望達成的結果，確保其行動既有序又有意義。在初始化階段，AutoGPT會進行一系列設置和準備工作。這包括加載必要的模型參數、創建適宜的上下文環境，并為系統提供初始輸入。通過這個初始化步驟，AutoGPT能夠在循環序列開始之前進入待命狀態，確保后續的循環步驟能夠順暢進行。初始化Agent是整個循環過程的關鍵一環，它為后續步驟提供了一個穩固的出發點。通過精心設計和精確的初始化，AutoGPT能夠在每個循環周期中更好地理解和模擬自主行為，從而生成更加精準和邏輯性強的輸出。這個初始化步驟為AutoGPT的整體性能和效果打下了堅實的基礎，為其在各個領域的應用提供了強有力的支持。
2.任務規劃
在處理復雜任務時，智能體必須將任務拆分成多個子步驟，并進行周密的規劃。任務分解和自我反思是實現這一目標的兩個關鍵機制。任務分解依賴于思維鏈技術，這種方法顯著提升了模型解決復雜問題的能力。通過“逐步思考”，模型能夠利用更多的測試時計算資源，將任務細分為更小、更易于管理的子任務，并能清晰地展示其思考過程。類似的技術還包括思維樹等。另一種獨特的任務分解方法是大模型+規劃，它結合了外部經典規劃器進行長遠規劃。這種方法通過規劃域定義語言作為中介，來描述規劃問題。這種利用外部工具進行規劃的方法在某些機器人環境中較為常見，但在其他領域則不那么普遍。自我反思賦予自主智能體能力去審視并優化過往的決策，修正之前的錯誤，進而實現不斷的迭代和提升。ReAct作為Auto-GPT的任務規劃核心組件，巧妙地將推理與行動融合在一起，以產生有效的結果。ReAct（Reasoning and Acting）是一種融合了推理與行動機制的人工智能范式，它通過增強語言模型的能力，使模型不僅能夠執行任務，還能在執行過程中動態地推理和調整策略。這項技術核心在于如何讓AI智能體通過邊行動邊思考的模式，更高效地解決復雜問題。
1）工作原理
ReAct框架的核心在于智能體的每個決策步驟都包含了思考（Thought）、行動（Act）和觀察（Obs）三個階段。這一流程模仿了人類在解決問題時的思考邏輯，即先思考當前情況，決定下一步行動，然后根據行動結果進行下一步的推理與決策。
（1）思考：智能體基于當前上下文進行推理，明確自己的目標和下一步的策略，這一步驟相當于內部的計劃和策略形成。
（2）行動：基于思考結果，智能體執行對外部環境或信息源的指令，比如進行搜索查詢、移動物體等。
（3）觀察：智能體接收并處理行動產生的結果，這些反饋成為下一輪思考的依據。
在處理具體任務時，ReAct框架的優勢尤為明顯。例如，當要求智能體找到除Apple Remote外控制Apple TV的設備時，傳統方法可能直接給出錯誤答案，而ReAct框架下的智能體會逐步推理，從搜索Apple Remote開始，通過觀察和思考，最終推斷出鍵盤功能鍵也是可行的控制設備。同樣，在執行將胡椒瓶放置到抽屜上的任務時，ReAct模式通過邊行動邊觀察邊推理，有效地避免了盲目行動導致的失敗，成功完成了任務。從數學和算法層面看，ReAct擴展了智能體的行動空間，增加了語言空間，使得智能體能夠執行思考或推理痕跡，這些思考雖然不直接影響外界，但能更新上下文信息，指導后續的推理和行動。這一機制特別適用于需要復雜推理任務，比如知識密集型的問答和事實驗證。
2）ReAct技術特點與優勢
與傳統的標準提示、思維鏈和僅行動提示相比，ReAct提供了更全面的問題解決框架。它不僅能夠進行精細推理，還能根據環境反饋動態調整策略，這在處理知識密集型推理任務時尤為重要。ReAct與自一致性思維連（Chain-of-Thought-Self-Consistency，CoT-SC）的結合，更是展現了互補優勢，確保了模型在不同情況下的高效表現。CoT-SC是對CoT方法的改進，相比于CoT只進行一次采樣回答，SC采用了多次采樣的思想，最終選擇Consistent的回答作為最終答案。SC的成立的基礎是一個復雜的推理問題可以采用多種不同的方式進行解決，最終都可以得到正確答案。人類思考同一個問題可能會有不同的思路，但是最后可能得到相同的結論。可以理解為“一題多解”“條條大路通羅馬”。SC相比于CoT性能進一步得到了更大的提升。ReAct的特性包括直觀易用、高度通用性與靈活性、強大的泛化能力，以及與人類對齊的可解釋性與可控性。通過在大模型中集成決策與推理能力，ReAct不僅簡化了智能體的設計，還提高了其在多領域任務中的表現，包括問答、事實驗證、游戲和網絡導航等。ReAct通過整合推理與行動，為大模型提供了更高級別的認知能力，不僅提升了模型在復雜任務中的表現，也為未來通用人工智能發展奠定了重要的基礎框架。它強調了內外知識的結合，即模型內在推理能力和外部環境交互的互補性，這對于推動AI技術的進步，尤其是在需要理解、決策與執行復雜任務的應用場景中，具有深遠的意義。通過合理設計智能體的Prompt，結合ReAct與CoT-SC策略的智能切換，可以最大化提升模型在知識密集型推理任務上的效果。
3.記憶
AutoGPT的記憶模塊是其核心組成部分之一，負責存儲和管理在執行過程中產生的所有歷史信息和記憶。該模塊采用了一種獨特的策略來組織和利用這些記憶，以便在有限的Token內，通過Prompt Loop（一種循環提問和回答的過程）更高效地逼近任務的完成。AutoGPT可以通過與向量數據庫集成，來保留上下文并做出更加明智的決策，就像是給機器人配備長時記憶，記住過去的經歷，而實際上AutoGPT通過寫入和讀取數據庫、文件，來管理短期和長期內存。AutoGPT使用了OpenAI的Embedding API，根據GPT文本輸出創建Embedding，可以使用的向量存儲服務有本地存儲、Pinecone、Redis和Milvus。
5.工具使用
AutoGPT的工具使用（Tool Use，TU）模塊是其核心功能之一，它允許AutoGPT與各種軟件和在線服務進行交互，以實現更廣泛的功能和應用。這個模塊使得AutoGPT具備了執行特定任務的能力，例如使用Google搜索引擎查找信息、編寫和執行腳本來完成自動化任務等。Tool Use模塊的工作原理是通過調用ChatGPT接口來獲得每個子任務的執行命令。當ChatGPT接口返回的命令涉及到特定工具或服務使用時，Tool Use模塊就會被激活。例如，如果ChatGPT建議進行網絡搜索以獲取更多信息，Tool Use模塊就會啟動相應的搜索操作；或者在需要執行某個腳本以進一步接近目標時，該模塊會負責調用和運行所需的腳本。
Tool Use模塊的工作流程通常涉及以下幾個步驟：
（1）命令解析：首先，Tool Use模塊會對ChatGPT接口返回的命令進行解析，以確定需要使用的工具或服務類型。這可能包括網絡搜索、數據庫查詢、文件操作等。
（2）工具選擇：根據解析出的命令類型，Tool Use模塊會選擇合適的工具或服務來進行操作。例如，如果需要執行網絡搜索，模塊會選擇Google搜索引擎；如果需要執行腳本，模塊會選擇適合的腳本語言和運行環境。
（3）參數設置：在選擇工具或服務后，Tool Use模塊會根據命令的具體要求設置相應的參數。這些參數可能包括搜索關鍵詞、腳本代碼、文件路徑等。
（4）執行操作：設置好參數后，Tool Use模塊會啟動所選工具或服務，執行相應的操作。這可能涉及到發送HTTP請求、運行腳本代碼、讀寫文件等。
（5）結果收集：在執行操作的過程中，Tool Use模塊會實時收集操作的結果。這可能包括搜索到的網頁內容、腳本執行輸出的數據、文件讀寫的狀態等。
（6）結果反饋：最后，Tool Use模塊會將操作的結果反饋回ChatGPT接口，以便于智能體繼續下一步的決策過程。
在整個過程中，Tool Use模塊的高效運作依賴于其強大的異步處理能力。這意味著，即使在執行一項任務的同時，Tool Use模塊也能處理來自ChatGPT的其他命令，從而確保AutoGPT能夠高效地處理多個并發任務。此外，Tool Use模塊還具備錯誤處理機制，能夠在遇到異常情況時及時捕獲和處理錯誤，保證AutoGPT的穩定運行。這可能包括網絡請求失敗、腳本執行異常、文件讀寫權限不足等情況。值得一提的是，Tool Use模塊的設計考慮到了安全性和隱私保護。在執行涉及敏感信息的任務時，模塊會采取額外的安全措施，如加密傳輸、匿名化處理等，以確保用戶數據和隱私的安全。
綜上所述，Tool Use模塊是AutoGPT自主執行任務的關鍵，它使得AutoGPT能夠不僅僅局限于文本生成，而是擴展到了實際的工具使用和任務執行層面，極大地增強了AutoGPT的實用性和靈活性。
6.整體工作流程
AutoGPT是一個先進的自主決策引擎，具有主循環機制，用于精確建模和模擬自主行為。它通過不斷迭代和自我學習，模仿人類思維方式，生成逼真且有邏輯的文本。AutoGPT的工作流程圍繞五個核心階段：First Prompt、Propose Action、Execute Action、Embed Data和Vector Database。這種循環機制使AutoGPT能持續學習和優化，提升自主行為建模能力，適應不同場景和需求，做出相應決策，提供高質量、智能化輸出。
1）First Prompt
在AutoGPT的循環序列第一步First Prompt中，根據當前狀態和環境生成觸發操作的提示，指示下一步應執行的操作。First Prompt包含三個重要組成部分：
（1）System Prompt：System Prompt是GPT-4理解和執行任務的關鍵，它為GPT-4提供了背景，有助于其記住應遵循的某些準則。該組件充當基礎，定義GPT-4可用的命令和能力邊界，確保響應符合預期目的。System Prompt包括初始化代理的目標和描述、應遵守的約束條件、可用命令、有權訪問的資源、評估步驟以及有效JSON輸出的示例等幾個部分。
（2）Summary：Summary組件是AutoGPT理解任務和做出決策的關鍵，提供了任務的上下文和關鍵信息，幫助AutoGPT理解任務的目標和要求。它可以手動編寫或自動生成，選擇方式取決于任務復雜性和準確性要求。在實際業務場景中，應根據任務具體情況選擇合適的編寫方式。
（3）Call to Action：Action組件向GPT-4提出直接問題，尋求其針對給定提示使用最合適的命令的決定。它幫助AutoGPT明確任務目標，做出正確決策。編寫時應滿足明確、完整、簡潔等特性，以提高效果，幫助AutoGPT更好地理解任務并做出決策。
2）Propose Action
在Propose Action步驟中，AutoGPT根據定義的提示全面理解分析任務，并提出最佳決策和具體操作方案。此步驟主要涉及六個獨立的子步驟，描述了一種稱為推理和行動（ReACT）提示格式的方法。以下是對每個子步驟的更詳細描述，具體如下：
（1）Thoughts：生成與情境相關的想法或概念。
（2）Reasoning：對情境進行推理，分析、解釋或得出結論。
（3）Plan：提出解決情境或問題的行動計劃或策略。
（4）Criticism：批評或評估先前的想法、推理或計劃。
（5）Speak：提出具體的行動或建議應對情境。
（6）Action：描述執行行動的細節和步驟。
ReACT框架模擬人類思考過程，提高GPT-4的準確性和推理能力，引領AI創新。
3）Execute Action
Execute Action是在理解任務并做出決策后，執行任務的具體操作，包括以下步驟：
（1）獲取操作參數：通過提示、用戶輸入或模型推理獲取執行操作所需的信息。
（2）生成操作計劃：根據操作參數制定具體執行步驟的計劃，可通過規則、算法或模型學習生成。
（3）實施操作計劃：通過調用外部系統、執行代碼或模型自身操作執行計劃。
（4）評估反饋結果：通過人工評估、自動評估或模型自身評估操作結果。
AutoGPT的自主性與擁有的工具數量密切相關，擁有更多工具意味著更高的自主性。
4）Embed Data
Embed Data步驟是AutoGPT在處理任務前，將輸入數據轉化為模型可處理格式的過程。這包括三個主要步驟：
（1）數據重構：對輸入數據進行清理、整理和轉換，以適應模型處理需求。
（2）特征提取：從數據中提取可供模型處理的信息，如文本中的單詞、詞組或句子。
（3）特征編碼：將提取的特征編碼成模型能理解的序列形式，如使用詞嵌入技術將單詞轉換為向量表示。
這一過程使模型能更好地理解和處理各種任務和數據，從而提高其在文本分類、生成和理解等應用場景中的性能。
5）Vector Database
AutoGPT使用向量數據庫（如Pinecone）存儲Embed Data，以實現快速檢索和相似度搜索。
7.安裝部署實踐
AutoGPT支持基于Linux、Mac和Windows系統。如果是Windows系統，需要安裝WSL。克隆倉庫，需要安裝Git。運行git clone命令，克隆AutoGPT項目到本地。進入到項目代碼根目錄下，創建Agent，使用命令./run agent create YOUR_AGENT_NAME，其中YOUR_AGENT_NAME應替換為自定義的名稱。創建完代理后，就可以運行Agent了，使用命令./run agent start YOUR_AGENT_NAME啟動您的代理。然后可以通過http://localhost:8000/瀏覽器訪問，需要使用Google賬戶或GitHub賬戶登錄。登錄后，將看到下面這個頁面，如圖7-1所示。
在這里插入圖片描述

圖7-1　AutoGPT首頁截圖
頁面左側是任務歷史，右側是發送任務給代理的“聊天”窗口。完成與Agent的工作，或者只是需要重啟它時，使用Ctrl-C結束會話，然后可以重新運行啟動命令。
如果遇到問題并希望確保代理已經停止，可以使用命令./run agent stop，該命令將殺死使用端口8000的進程。AutoGPT最新版本還在持續優化，功能越來越強大。

總結

此文章有對應的配套新書教材和視頻：

【配套新書教材】
《GPT多模態大模型與AI Agent智能體》（跟我一起學人工智能）【陳敬雷編著】【清華大學出版社】
新書特色：《GPT多模態大模型與AI Agent智能體》（跟我一起學人工智能）是一本2025年清華大學出版社出版的圖書，作者是陳敬雷，本書深入探討了GPT多模態大模型與AI Agent智能體的技術原理及其在企業中的應用落地。
全書共8章，從大模型技術原理切入，逐步深入大模型訓練及微調，還介紹了眾多國內外主流大模型。LangChain技術、RAG檢索增強生成、多模態大模型等均有深入講解。對AI Agent智能體，從定義、原理到主流框架也都進行了深入講解。在企業應用落地方面，本書提供了豐富的案例分析，如基于大模型的對話式推薦系統、多模態搜索、NL2SQL數據即席查詢、智能客服對話機器人、多模態數字人，以及多模態具身智能等。這些案例不僅展示了大模型技術的實際應用，也為讀者提供了寶貴的實踐經驗。
本書適合對大模型、多模態技術及AI Agent感興趣的讀者閱讀，也特別適合作為高等院校本科生和研究生的教材或參考書。書中內容豐富、系統，既有理論知識的深入講解，也有大量的實踐案例和代碼示例，能夠幫助學生在掌握理論知識的同時，培養實際操作能力和解決問題的能力。通過閱讀本書，讀者將能夠更好地理解大模型技術的前沿發展，并將其應用于實際工作中，推動人工智能技術的進步和創新。

【配套視頻】

GPT多模態大模型與AI Agent智能體書籍本章配套視頻 - 第1章大模型技術原理【陳敬雷】
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