3.7 智能体开发作业¶
基础作业¶
经过上面的学习，我想你已经对 MetaGPT 的框架有了基本了解，现在我希望你能够自己编写这样一个 agent
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这个 Agent 拥有三个动作 打印1 打印2 打印3（初始化时 init_action([print,print,print])）
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重写有关方法（请不要使用act_by_order，我希望你能独立实现）使得 Agent 顺序执行上面三个动作
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当上述三个动作执行完毕后，为 Agent 生成新的动作 打印4 打印5 打印6 并顺序执行，（之前我们初始化了三个 print 动作，执行完毕后，重新 init_action([...,...,...])，然后顺序执行这个新生成的动作列表)
如果完成上面的任务，那这次作业已经可以算完成了，这个作业可以用多种思路去解决，比如我可以直接写死一整套的逻辑，甚至都不需要引入llm来完成这个工作，我希望大家通过这个作业来感受 MetaGPT 中 Agent 的行动逻辑, run->react->think->act 的这样一个过程，但你也可以试着在中间的某个环节中加入llm的交互，来尝试减少硬编码的工作，就像1.4中，我们实际上是让llm帮我们设计了 action 列表的内容，你也可以在此基础上做出更多的尝试，关于这个 Agent 我们还有更多可以思考的地方
思考作业¶
- 目前为止我们设计的所有思考模式都可以总结为是链式的思考（chain of thought），能否利用 MetaGPT 框架实现树结构的思考（tree of thought）图结构的思考（graph of thought）？试着实现让 ai 生成树结构的动作列表，并按照树的遍历方式执行他们，如果你实现，这将是加分项