【AI Agent系列】【MetaGPT多智能体学习】0. 环境准备 - 升级MetaGPT 0.7.2版本及遇到的坑

简介: 【AI Agent系列】【MetaGPT多智能体学习】0. 环境准备 - 升级MetaGPT 0.7.2版本及遇到的坑

之前跟着《MetaGPT智能体开发入门课程》学了一些MetaGPT的知识和实践,主要关注在MetaGPT入门和单智能体部分(系列文章附在文末,感兴趣的可以看下)。现在新的教程来了,新教程主要关注多智能体部分。

本系列文章跟随《MetaGPT多智能体课程》(https://github.com/datawhalechina/hugging-multi-agent),深入理解并实践多智能体系统的开发。

本文为该课程的前期准备 - 环境搭建

0. 环境准备中遇到的坑

0.1 环境升级

距离上次单智能体的入门课程已经过了一个多月了,这一个月间,MetaGPT也在快速迭代,0.5版本到0.6版本再到0.7版本。要用就用最新的… 所以我升级了0.7版本。并且从源码安装:

git clone https://github.com/geekan/MetaGPT.git
cd /your/path/to/MetaGPT
pip install -e .

更具体和更多的安装方式可参考官方教程

升级的过程很顺利,然后运行示例程序检验环境是否能用。先不要管这个程序是干嘛的,直接拷贝到一个python文件中,点运行。

import asyncio
from metagpt.actions import Action
from metagpt.environment import Environment
from metagpt.roles import Role
from metagpt.team import Team
action1 = 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))

0.2 坑一:1 validation error for Config

这是因为没有设置API key导致的。找到 MetaGPT/config/config2.yaml文件,修改里面的参数,把你的key,model等填进去:

0.3 坑二:No module named ‘pwd’

这是因为Windows环境下没有pwd命令。因为这是封装在langchain内部的,我们不太好改源码。可以用以下两种解决方法:

(1)换 WSL 环境来运行程序

(2)还是Windows环境,将 langchain 的版本换一下:

pip install langchain==0.1.6
pip install langchain-community==0.0.19

所以如果你是Windows环境,那么大概也只能使用 WSL 来运行程序了。

0.4 运行成功

运行后的输出应该类似下图这样:

至此,环境准备好了。

附:之前MetaGPT单智能体课程的系列笔记

相关文章
|
存储 人工智能 安全
智存跃迁,阿里云存储面向 AI 升级全栈数据存储能力
一文总览阿里云存储产品创新与进展!
1729 0
|
9月前
|
人工智能 新制造 云栖大会
TsingtaoAI亮相云栖大会,AI大模型赋能传统制造业焕新升级
2025年9月24日,杭州云栖小镇,2025云栖大会盛大开幕。作为全球AI技术与产业融合的重要平台,本届大会以“AI驱动产业变革”为主题,集中展示大模型技术在各领域的创新应用。 其中,由西湖区商务局牵头组织的“AI大模型应用与产业融合”专场论坛成为大会亮点之一,吸引了来自政府、企业及投资机构的百余名代表参与。 在论坛上,TsingtaoAI作为制造业智能化转型的代表企业,分享了在具身智能-制造企业的AI应用实践。
682 1
|
9月前
|
存储 人工智能 安全
《Confidential MaaS 技术指南》发布,从 0 到 1 构建可验证 AI 推理环境
Confidential MaaS 将从前沿探索逐步成为 AI 服务的安全标准配置。
|
10月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 资源调度
智能家居环境中的AI决策解释:实现以人为中心的可解释性——论文阅读
本文探讨智能家居中AI决策的可解释性,提出以人为中心的XAI框架。通过SHAP、DeepLIFT等技术提升模型透明度,结合用户认知与需求,构建三层解释体系,增强信任与交互效能。
614 19
智能家居环境中的AI决策解释:实现以人为中心的可解释性——论文阅读
|
9月前
|
人工智能 JavaScript 前端开发
GenSX (不一样的AI应用框架)架构学习指南
GenSX 是一个基于 TypeScript 的函数式 AI 工作流框架,以“函数组合替代图编排”为核心理念。它通过纯函数组件、自动追踪与断点恢复等特性,让开发者用自然代码构建可追溯、易测试的 LLM 应用。支持多模型集成与插件化扩展,兼具灵活性与工程化优势。
759 6
|
9月前
|
人工智能 编解码 搜索推荐
AI智能换背景,助力电商图片营销升级
电商产品图换背景是提升销量与品牌形象的关键。传统抠图耗时费力,AI技术则实现一键智能换背景,高效精准。本文详解燕雀光年AI全能设计、Canva、Remove.bg等十大AI工具,涵盖功能特点与选型建议,助力商家快速打造高质量、高吸引力的商品图,提升转化率与品牌价值。(238字)
879 0
|
9月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
拔俗AI学伴智能体系统:基于大模型与智能体架构的下一代个性化学习引擎
AI学伴智能体系统融合大模型、多模态理解与自主决策,打造具备思考能力的个性化学习伙伴。通过动态推理、长期记忆、任务规划与教学逻辑优化,实现千人千面的自适应教育,助力因材施教落地,推动教育公平与效率双提升。(238字)
1183 0
|
9月前
|
人工智能 Kubernetes Cloud Native
Higress(云原生AI网关) 架构学习指南
Higress 架构学习指南 🚀写在前面: 嘿,欢迎你来到 Higress 的学习之旅!
3535 0

热门文章

最新文章