今天我們來聊聊一個超酷的東西——使用AutoGPT創(chuàng)建的智能Agent。想象一下，你有一個龐大的在線商城數(shù)據(jù)庫，里面存儲了海量的用戶和交易數(shù)據(jù)。你想知道有多少活躍用戶？一個AutoGPT Agent就能幫你秒查出來，而且，它還能寫出正確的SQL查詢，不會出錯的那種。

首先，我們需要給AutoGPT準(zhǔn)備一個“大腦”，也就是向量存儲，用來保存它的記憶。然后，我們還需要定義一些工具，讓Agent知道如何執(zhí)行SQL查詢、獲取表結(jié)構(gòu)等。代碼大致長這樣：（冗余函數(shù)在前幾天的《ReAct Agent：LLM如何實現(xiàn)？》中，不復(fù)制過來了）

from langchain_experimental.autonomous_agents import AutoGPT

# 配置向量存儲
embedding = OpenAIEmbeddings()
vectordb = Chroma(persist_directory='autogpt', embedding_function=embedding)

# 定義一些SQL相關(guān)的工具
def get_tables():
    return ['ecommerce.users', 'ecommerce.sessions']

# 創(chuàng)建AutoGPT Agent
analyst_agent_autogpt = AutoGPT.from_llm_and_tools(
    ai_name="Harry",
    ai_role="Assistant",
    tools=[execute_sql, get_table_columns, get_table_column_distr, get_tables],
    llm=ChatOpenAI(temperature=0.1, model='gpt-4-1106-preview'),
    memory=vectordb.as_retriever(),
)

analyst_agent_autogpt.run(["我們有多少來自上海的活躍客戶？"])

用這個Agent，我們就像是在和一個智能助手對話。你問它問題，比如“我們有多少來自上海的活躍客戶？”它就會自己想辦法找到答案。而且，它還會用自然語言告訴你它是怎么想的，怎么一步步解決問題的。比如，“我得用get_tables命令列出所有可用的表，然后獲取'ecommerce.users'表的結(jié)構(gòu)，最后執(zhí)行SQL查詢來計算數(shù)字。”

就像人類分析師一樣，AutoGPT Agent會先理解數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)，然后再進(jìn)行查詢。而且，它還會自我批評，確保它用最優(yōu)的方式來完成任務(wù)。測試最后，Agent找到了答案：“上海有469個活躍用戶。” 這整個過程，它都是在沒有人類幫助的情況下獨立完成的。這就是AutoGPT Agent的魔力——一個能自己思考、查詢、還能自我反省的智能體。

本文轉(zhuǎn)載自 ??探索AGI??，作者： 獼猴桃