26k star！LLM多智能体AutoGen教程3：我的外包弟弟写代码
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26k star！LLM多智能体AutoGen教程3：我的外包弟弟写代码
26k star！LLM多智能体AutoGen教程3：我的外包弟弟写代码
2024年9月2日修改
作者：还就可 | 深入LLM Agent应用开发
书接上回《 26K star！LLM多智能体AutoGen教程2 顺序对话：登机服务 》，读到这里想必已经入门AutoGen了，但怎么让它自动写代码自动调试啊，我也想要一个外包弟弟给我干活，我就喝杯茶摸摸鱼审核一下代码就好了呀。这不巧了，最近PM要求我给他弄一份UltimateALPR支持车厂的列表，这种简单的事情在以前我都是教给ChatGPT，给它一点样例数据，然后指导它写脚本，然后我自己拷贝代码执行，想必现在不少人都是这么做的吧？现在有了AutoGen，我连拷贝代码自己执行调试的工作都省了，真是招了一个外包小弟。进入正题，本篇我们将介绍AutoGen中的代码执行器，他赋予Agent与环境交互和执行代码和计算的能力。
1. 代码执行器
在AutoGen中有两种类型的代码执行器，一种是命令行式的执行代码（类似 python script.py ），另一种是Jupyter式的执行代码（以jupyter kernel这种交互式的执行）。每种每类的执行器都可以运行在本地或者是Docker容器中，我个人的建议是不要直接运行在本地，而是使用Docker，谁知道LLM会不会生成 rm -r * 呢？当然即使生成类似的危险命令，也需要通过 LocalCommandlineCodeExecutor 中危险命令列表的安全检查，所以开发环境可以用一下，生产最好还是Docker。他们三个分别位于以下目录中。
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autogen.coding.docker_commandline_code_executor.DockerCommandLineCodeExecutor
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autogen.coding.local_commandline_code_executor.LocalCommandlineCodeExecutor
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autogen.coding.jupyter.jupyter_code_executor.JupyterCodeExecutor
以 DockerCommandLineCodeExecutor 为例，它使用以下参数进行初始化：
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image - docker镜像名称，默认python:3-slim
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container_name - 容器名称，为None时会自动生成。
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time_out - 代码执行超时时间
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work_dir - 工作目录，默认代码执行目录，默认是当前目录， 这里有个要注意的地方，后面实际使用的时候会说到 。
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auto_remove - 是否执行完成后自动删除容器
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stop_container - 是否自动停止
它的工作原理比较简单，如下图所示。
使用如下代码，实例化一个Docker容器代码执行器就比较明确了。
代码块
work_dir = "code"
executor = DockerCommandLineCodeExecutor(
image="python:3-slim",
container_name="autogen-python3",
timeout=60,
work_dir=work_dir,
auto_remove=True,
stop_container=True
)
接下来就是实例化两个Agent了，一个外包弟弟Agent，专门负责写代码和修改代码，一个是用户代理，也就是我，负责提需求和审查代码。
2. 实例化Agent
在此之前，我们都使用使用 ConversableAgent 进行实例化，其实AutoGen提供了两个 ConversableAgent 的子类 AssistantAgent 和 UserProxyAgent 方便使用，就是为简化代码编写类Agent的初始化和人类代理的初始化。
其中 UserProxyAgent 初始化参数和 ConversableAgent 一致，只有一些默认配置变了，比如
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human_input_mode - 默认就是"ALWAYS"，父类是 TERMINATE
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llm_config - 默认为 False ，父类是 None
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code_execution_cofnig - 默认为空字典，父类是 None
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description - 默认是根据 human_input_mode 从字典 DEFAULT_USER_PROXY_AGENT_DESCRIPTIONS 中选取描述，父类默认是和system_message一致。
代码块
DEFAULT_USER_PROXY_AGENT_DESCRIPTIONS = {
"ALWAYS": "An attentive HUMAN user who can answer questions about the task, and can perform tasks such as running Python code or inputting command line commands at a Linux terminal and reporting back the execution results.",
"TERMINATE": "A user that can run Python code or input command line commands at a Linux terminal and report back the execution results.",
"NEVER": "A computer terminal that performs no other action than running Python scripts (provided to it quoted in ```python code blocks), or sh shell scripts (provided to it quoted in ```sh code blocks).",
}