第五章: AutoGPT原理与实现

AutoGPT架构

核心循环

1. 设定目标
2. 思考下一步
3. 执行行动
4. 评估结果
5. 存储记忆
6. 回到步骤2（直到目标完成）

与普通Agent的区别

特性	普通Agent	AutoGPT
自主性	单次任务	长期目标
记忆	短期	长期持久化
迭代	固定步数	直到完成

简化实现

class SimpleAutoGPT:
    def __init__(self, goal, llm, tools):
        self.goal = goal
        self.llm = llm
        self.tools = tools
        self.memory = []
        
    def run(self, max_iterations=10):
        for i in range(max_iterations):
            # 1. 思考
            thought = self.llm.predict(
                f"目标：{self.goal}
"
                f"已完成：{self.memory}
"
                f"下一步行动？"
            )
            
            # 2. 执行
            action, result = self.execute(thought)
            
            # 3. 记忆
            self.memory.append({
                "thought": thought,
                "action": action,
                "result": result
            })
            
            # 4. 评估是否完成
            if self.is_goal_achieved():
                break
        
        return self.memory

实战案例

案例：市场调研Agent

goal = "调研2024年AI绘画市场规模，生成报告"

tools = [
    google_search,
    wikipedia,
    calculator,
    write_file
]

agent = AutoGPT(goal=goal, tools=tools)
agent.run()

# 自动执行：
# 1. 搜索"AI绘画市场规模2024"
# 2. 访问前5个链接
# 3. 提取数据
# 4. 计算平均值
# 5. 撰写报告
# 6. 保存为report.md

下一章预告：生产级Agent系统 - 监控、部署、安全性。