本文主要是介绍基于MetaGPT的智能体理论与实践-Task01，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！
Task01: MetaGPT环境配置
学习教程：https://github.com/datawhalechina/hugging-multi-agent
1 环境准备
1.1 安装python3.9+
通过：python3 --version, 查看此python版本为3.10.3
1.2 下载MetaGPT
开始，借用清华镜像，拉取metagpt==0.6.6,失败。
然后直接用pip install metagpt==0.6.6 进行下载与安装。
1.3 获取MetaGPT仓库源码
首先git clone命令获取源码
git clone https://github.com/geekan/MetaGPT.git
然后进入 MetaGPT 目录
cd MetaGPT/最后安装该仓库环境依赖
pip install -e .
2 配置MetaGPT
下面使用ZHIPUAI为例，来MetaGPT
首先，需要在https://open.bigmodel.cn/ 获取智谱的api_key。
然后使用config.yaml文件进行配置。
在MetaGPT/config/ 文件下，创建config.yaml文件，然后在文件中，添加如下配置信息。
llm:api_type: "zhipuai" model: "glm-3-turbo" base_url: "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions" api_key: "your api_key"3 DEMO测试
异步相关的代码在ipython或者notebook环境下，asyncio.run(xxx)得改成await xxx
eg:asyncio.run(main())需要改成await main()
代码中创建了两个角色，分别代表民主党候选人Alex和共和党候选人Bob。他们将在一个名为"US election live broadcast"的环境中进行对话。您的代码还定义了两个动作，分别是"AlexSay"和"BobSay"，以及一个团队，其中包括了这两个角色。目标是模拟两位候选人在直播环境中就气候变化这一话题进行对话。这将有助于模拟候选人在现实选举中的表现和对话。
import asynciofrom metagpt.actions import Action
from metagpt.environment import Environment
from metagpt.roles import Role
from metagpt.team import Teamaction1 = Action(name="AlexSay", instruction="Express your opinion with emotion and don't repeat it")
action2 = Action(name="BobSay", instruction="Express your opinion with emotion and don't repeat it")
alex = Role(name="Alex", profile="Democratic candidate", goal="Win the election", actions=[action1], watch=[action2])
bob = Role(name="Bob", profile="Republican candidate", goal="Win the election", actions=[action2], watch=[action1])
env = Environment(desc="US election live broadcast")
team = Team(investment=10.0, env=env, roles=[alex, bob])asyncio.run(team.run(idea="Topic: climate change. Under 80 words per message.", send_to="Alex", n_round=5))由于，这里使用的notebook，所以把上面代码最后一行改成：
await team.run(idea="Topic: climate change. Under 80 words per message.", send_to="Alex", n_round=5)
这篇关于基于MetaGPT的智能体理论与实践-Task01的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
