AutoAgent是將智能體開發(fā)過程從傳統(tǒng)的編程模式轉變?yōu)橐环N自然語言驅動的自動化過程。

• 通過模擬現(xiàn)代計算機操作系統(tǒng)的工作方式，將復雜的智能體開發(fā)任務分解為多個模塊化的組件
• 通過自然語言接口實現(xiàn)這些組件之間的交互和協(xié)調。
• 這種方法不僅降低了智能體開發(fā)的門檻，還提高了開發(fā)效率和系統(tǒng)的靈活性。

AutoAgent架構

AutoAgent框架基于其四個關鍵組件：

• 智能體系統(tǒng)工具（Agentic System Utilities）

提供了基礎的多智能體架構，其中包含專門的網(wǎng)絡、代碼和文件智能體，它們可以無縫協(xié)作以處理各種現(xiàn)實世界任務。

• LLM驅動的可操作引擎（LLM-powered Actionable Engine）

作為系統(tǒng)的“大腦”，支持通過直接和轉換后的工具使用范式靈活集成任何LLM提供商，從而實現(xiàn)強大的行動生成能力。

• 自管理文件系統(tǒng)（Self-Managing File System）

通過將各種數(shù)據(jù)格式自動轉換為可查詢的向量數(shù)據(jù)庫，增強了系統(tǒng)的整體能力，使得所有操作都能高效地訪問信息。

• 自我執(zhí)行智能體定制模塊（SelfPlay Agent Customization）。

不僅將自然語言需求轉化為可執(zhí)行智能體，還通過結構化的XML模式自動生成優(yōu)化的工作流，消除了手動智能體編程或工作流設計的需求。

具體的執(zhí)行流程如下：

1. 智能體創(chuàng)建

• 用戶通過自然語言描述他們的需求，AutoAgent的智能體剖析代理（Agent Profiling Agent）會根據(jù)這些需求生成結構化的XML表單，定義智能體的名稱、描述、指令、工具和輸入輸出格式。
• 然后，工具編輯代理（Tool Editor Agent）根據(jù)表單內容創(chuàng)建所需的工具，智能體編輯代理（Agent Editor Agent）則根據(jù)工具和表單定義創(chuàng)建智能體。

2. 工作流生成

• 對于需要多個智能體協(xié)作完成的任務，AutoAgent會根據(jù)用戶需求生成工作流。
• 工作流剖析代理（Workflow Profiling Agent）：首先，分析用戶需求并生成工作流表單，定義工作流的名稱、輸入輸出格式、智能體和事件邏輯。
• 隨后，工作流編輯代理（Workflow Editor Agent）根據(jù)表單內容創(chuàng)建智能體和工作流，并執(zhí)行任務。

3. 任務執(zhí)行

• 創(chuàng)建完成后，智能體和工作流可以通過自然語言接口接收用戶任務，并自動執(zhí)行。
• 在執(zhí)行過程中，智能體之間可以通過事件監(jiān)聽和觸發(fā)機制進行協(xié)作，實現(xiàn)復雜任務的自動化解決。

??https://arxiv.org/pdf/2502.05957??

??https://github.com/HKUDS/AutoAgent??

本文轉載自??CourseAI??，作者：CourseAI