AutoGPT开源项目解读

本文主要是介绍AutoGPT开源项目解读，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

AutoGPT开源项目解读 (qq.com)

AutoGPT旨在创建一个自动化的自我改进系统，能够自主执行和学习各种任务

项目基本信息

首先阅读项目的README.md，下述代理和智能体两个名词可互换

项目简介：一个创建和运行智能体的工具，这些智能体可以自动执行各种任务，简化生活。

入门指南：该项目由两部分组成，前端（AutoGPT Builder）和后端（AutoGPT Server ），在rnd目录下。前端用于设计代理，流程图的方式连接操作块。后端运行代理，一经触发持续运行。举例，youtube内容再利用代理，发布新视频后转录并编写搜索引擎优化的博客文章，发到其他账户。

项目目标：构建、测试、委托。有一个想法，构建去实现，测试变完美，委托让AI为你工作。

AutoGPT经典版

简介：提供了构建和管理代理的工具

Forge：提供智能体应用模板，用于创建智能体

Benchmark：创建测试环境，衡量智能体性能

UI：前端界面

CLI：命令行界面

姊妹项目：Agent Protocol，采用AI工程师基金会的代理协议标准，规范代理到前端和基准的通信路径，及与其他程序的兼容

项目后端架构综述

项目后端架构的核心是AutoGPT Server，它负责运行和管理智能体（代理）。使用Python和FastAPI构建，支持异步操作和面向对象设计。关键组件包括：

Agent Factory：创建和管理AI代理。
Agent：智能代理系统，负责行为决策和执行。
App：包含配置管理、命令行界面、遥测设置等。

部署需要Node.js和Python 3.10，通过.env文件配置API密钥，使用pip和poetry管理依赖。数据管理采用Prisma ORM，支持异步数据库操作。任务调度使用APScheduler库，优化并发执行。

通信基于WebSocket，包括用户认证和数据库交互。自动化框架涵盖语言模型调用、HTTP请求等。图计算框架处理图的创建和调度。任务执行系统使用asyncio和ProcessPoolExecutor。

项目还包括CLI工具和脚本，简化开发流程。前端基于Flutter，后端服务通过FastAPI提供。整体架构设计为模块化，易于扩展，支持自动化任务的创建、测试和执行

官方文档解读

官方文档网址：AutoGPT Documentation (agpt.co)

项目组成：五个主要组件，Server、Agent、Benchmark、Forge、Frontend，另有一个CLI串联这些组件

Forge，官方文档显示不再使用。

部署运行

1.前置条件：安装node，python3.10

2.配置环境.env，主要是openai api key

3.后端项目部署运行：rnd/autogpt_server/readme.md中的命令，主要是用pip、 poetry安装依赖、prisma数据库，及启动（pip包安装器，不安装子依赖；poetry提供了更全的项目管理功能，包括子依赖）

4.前端项目部署运行：rnd/autogpt_builder/readme.md，npm安装对应依赖及启动

主要文件夹功能

autogpt

autogpt/agent_factory:

构成了AutoGPT框架中用于创建和管理AI代理的核心组件。configurators.py负责配置代理，generators.py异步生成代理，而profile_generator.py与语言模型交互以获取代理配置。系统通过动态配置文件和指令集，实现了高度灵活性和自动化的代理生成流程。

autogpt/agent:

组成了一个智能代理系统，包括代理行为决策、执行、历史记录和状态管理。agent.py 定义了核心代理逻辑，agent_manager.py 负责代理的创建和管理，而 one_shot.py 处理一次性行动提案和提示策略。系统采用异步编程和面向对象设计，具备日志记录和错误处理功能

autogpt/app:

构成了AutoGPT应用程序的核心组件，一个基于人工智能的自动化工具。它们包括配置管理（config.py和configurator.py）、命令行界面（cli.py）、初始化脚本（__init__.py）、加载动画（spinner.py）、遥测设置（telemetry.py）、实用工具函数（utils.py）、主程序入口（main.py）、用户输入处理（input.py）、服务器协议实现（agent_protocol_server.py）以及AI设置交互式配置（setup.py）。这些模块协同工作，允许用户通过CLI与AutoGPT交互，配置和执行自动化任务，同时提供遥测和日志记录功能，确保了应用程序的灵活性和可扩展性

./_init_.py

./_main_.py

_init__.py文件负责在测试或CI环境中设置随机种子，以确保结果的可重复性。__main__.py文件定义了程序的入口点，通过调用autogpt.app.cli.cli()函数来启动命令行界面，允许用户与AutoGPT进行交互。整体上，这些文件为AutoGPT的运行和测试提供了必要的配置和启动机制

script:

依赖检查工具check_requirements.py，自动验证项目依赖；基于Git日志生成发布说明的工具git_log_to_release_notes.py，简化文档编写；以及模型服务部署脚本serve.py，用于快速部署和提供AI模型服务。它们共同支持自动化和简化软件开发流程

rnd

market：开放的AI代理平台，AI解决方案，提供多种功能，如代理搜索、详细列表、用户资料和数据保护

autogpt_builder：前端项目包，基于flutter框架，dart语言，可使用移动和web终端

autogpt_server：后端项目启动

autogpt_server

./setup.py

./linter.py

共同构成了"AutoGPT Server"应用程序的代码质量和打包流程。linter.py负责代码检查和格式化，使用ruff、isort、black和pyright等工具确保代码质量。setup.py用于自动化应用程序的设置和打包，支持跨平台图标设置和多种安装包格式

./autogpt_server/blocks

构成了一个多功能的自动化框架，涵盖了大型语言模型（LLM）调用、HTTP请求、社交媒体平台（如Medium、Reddit、Discord）交互、RSS阅读、数学计算、文本处理、时间操作、CSV文件读取和电子邮件发送等功能。它们通过定义不同的模块和类，实现了数据获取、处理和交互的自动化，适用于开发涉及多种网络服务和数据处理的复杂应用

./autogpt_server/data

构成了一个图计算框架，涉及图的创建、执行、调度和管理。包括定义图块(Block)、用户(User)、执行(Execution)、图(Graph)、数据库(DB)操作以及计划(Schedule)管理。使用Prisma作为ORM，支持异步操作，遵循模块化设计，易于扩展。

./autogpt_server/executor

构成了一个任务调度和执行系统。scheduler.py负责周期性任务的调度，使用APScheduler库。__init__.py作为模块初始化，公开了ExecutionManager和ExecutionScheduler。manager.py处理任务的异步执行和管理，使用asyncio和ProcessPoolExecutor优化并发执行。系统通过服务接口支持任务的添加、更新和查询

./autogpt_server/server

组成了一个基于FastAPI的AutoGPT后端服务，包括WebSocket通信管理、用户认证、数据库交互、任务执行调度和配置更新等功能。主要模块有连接管理、WebSocket API路由、服务器核心逻辑和数据模型定义

./autogpt_server/usecases

构成了一个自动化系统，用于构建和执行任务图。block_autogen.py 自动生成代码块，sample.py 提供基础输入输出示例，而 reddit_marketing.py 则专注于Reddit平台的营销自动化。它们共同利用autogpt_server框架，通过定义节点和链接来实现特定功能，并异步执行这些任务图

./autogpt_server/util

构成了一个服务器应用程序的框架，涉及JSON处理、线程同步、数据管理、进程控制、类型转换、RPC服务以及配置管理。具体包括动态数据编码、模拟对象创建、基于键的互斥锁、路径获取、后台进程抽象、类型安全转换、异步服务暴露与通信、配置与密钥管理以及集成测试工具。整个项目利用了fastapi、expiringdict、Pyro5、pydantic等库来支持其功能

./autogpt_server/__init__.py

./autogpt_server/app.py

./autogpt_server/cli.py

这两个文件共同构成了AutoGPT服务器的命令行工具和应用逻辑。cli.py负责与用户交互，提供启动、停止和测试服务器的功能。app.py则负责应用的多进程管理和服务的启动。代码使用了click库来创建命令行接口，psutil库来管理进程，以及autogpt_server模块中的一些自定义类和函数来实现具体的业务逻辑