智能体（Agent）实战——从gpts到auto gen

一.GPTs

智能体以大模型作为大脑，同时配备技能，使其能够完成具体的任务。同时，为了应用于垂直领域，我们需要为大模型定义一个角色，并构建知识库。最后，定义完整的流程，使其完成整个任务。以组会汇报的智能体为例，定义如下

1.创建自己的gpt

2.角色定义

该 Agent 是一种智能化助理，专为研究人员和学生设计，用于调研计算机领域顶级会议的论文。它能够自动访问各大顶级会议网站，搜索并下载相关论文，并对论文内容进行整理分析，最终生成易于理解的思维导图。这些思维导图旨在帮助用户快速把握论文的核心内容、研究方法、实验结果和研究意义。

3.任务流程

步骤 1: 搜索顶级会议论文

技能使用：#2N GoogleSearch。
操作：使用 GoogleSearch 技能根据用户指定的关键词进行搜索，找到相关的顶级会议论文列表。

步骤 2: 获取论文链接和内容

技能使用：#2K ReadArXiv。
操作：对于在 arXiv 上可找到的论文，使用 ReadArXiv 技能通过提供的 arXiv 链接直接获取论文的内容。

步骤 3: 提取论文的文本内容

技能使用：#2J ReadWebpage。
操作：对于非 arXiv 的论文，使用 ReadWebpage 技能从会议官网或其他来源抓取论文的全文内容。

步骤 4: 生成思维导图

技能使用：#2H GenerateMindMap。
操作：将步骤 3 中获取的文本内容输入到 GenerateMindMap 技能中，自动创建出基于论文内容的思维导图。

步骤 5: 结果呈现

技能使用：无需额外技能。
操作：将生成的思维导图显示给用户，用户可以直接查看或下载。

4.技能配置

网站：Gapier: Free Actions for ChatGPT Users|custom gpts|ChatGPT Actions|GPTs Actions

添加技能：

添加API秘钥

导入URL

测试API能否使用

其他提供技能API的网站

（1）语聚AI

语聚AI：汇聚语言与AI的力量

(2) 官方网站提供的接口

例如：stable diffusion

2.Auto Gen

(1) 环境配置

需要新建一个环境，python一定要是3.10以上

即：

conda create -n agent python==3.10

conda activate agent

pip install autogenstudio

启动服务

autogenstudio ui --port 8081

（2）配置GPT-4的key

在安装agent环境目录下配置GPT-4的key

F:\Anaconda\envs\agent\Lib\site-packages\openai

国内中转GPT4-key的获取

GPT4.0 API KEY By OPENAI HK 中转ChatGPT

https://www.jcapikey.com/register?aff=JQLr

如果部署本地大模型，只需要指定base_url

（3）配备技能

实例1：使用飞书作为技能

获取API并查看参数。docx/O738dALTAoNPQBxnFwNcTnYKnPb

对应的python代码，需要document_id和user_access_token

import requests

def get_feishu(doc_id):
  """
  :param doc_id: 输入需求文档编号
  :return: 返回文档对应文字内容
  """
  url = f"https://open.feishu.cn/open-apis/docx/v1/documents/{doc_id}/raw_content?lang=0"
  payload = ''


  headers = {
    'Authorization': 'Bearer u-dJELIIPZ13paEMIal.HHWY455jq5l5jFj0G011M029Gk'
  }

  response = requests.request("GET", url, headers=headers, data=payload)
  print(response.text)
  return response.text

get_feishu('BYtpdYql5oVwvzxmzvFcLGG8nNW')

将上面的函数添加到技能中