AutoAgent是將智能體開發過程從傳統的編程模式轉變為一種自然語言驅動的自動化過程。

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

AutoAgent架構

AutoAgent框架基于其四個關鍵組件：

• 智能體系統工具（Agentic System Utilities）

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

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

作為系統的“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，從而實現強大的行動生成能力。

• 自管理文件系統（Self-Managing File System）

通過將各種數據格式自動轉換為可查詢的向量數據庫，增強了系統的整體能力，使得所有操作都能高效地訪問信息。

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

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

具體的執行流程如下：

1. 智能體創建

• 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）根據表單內容創建所需的工具，智能體編輯代理（Agent Editor Agent）則根據工具和表單定義創建智能體。

2. 工作流生成

• 對于需要多個智能體協作完成的任務，AutoAgent會根據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）根據表單內容創建智能體和工作流，并執行任務。

3. 任務執行

• 創建完成后，智能體和工作流可以通過自然語言接口接收用戶任務，并自動執行。
• 在執行過程中，智能體之間可以通過事件監聽和觸發機制進行協作，實現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