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上篇文章（【AI Agent系列】【阿里AgentScope框架】1. 深入源码：详细解读AgentScope中的智能体定义以及模型配置的流程）我们深入学习了AgentScope框架中的agent模块，并在最开始的时候创建了两个智能体实例，并运行了智能体实例得到了结果。
今天我们在之前代码的基础上，稍微修改一下，引入AgentScope框架的Pipeline模块，实现一个最简单的多智能体交互流程，以此来入门AgentScope中的Pipeline模块。
0. 之前的代码
代码详解请看我之前的文章：【AI Agent系列】【阿里AgentScope框架】0. 快速上手：AgentScope框架简介与你的第一个AgentScope程序
import agentscope import os openai_api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY') # 一次性初始化多个模型配置 openai_cfg_dict = { "config_name": "openai_cfg", # A unique name for the model config. "model_type": "openai", # Choose from "openai", "openai_dall_e", or "openai_embedding". "model_name": "gpt-3.5-turbo", # The model identifier used in the OpenAI API, such as "gpt-3.5-turbo", "gpt-4", or "text-embedding-ada-002". "api_key": openai_api_key, # Your OpenAI API key. If unset, the environment variable OPENAI_API_KEY is used. } agentscope.init(model_configs=[openai_cfg_dict]) from agentscope.agents import DialogAgent, UserAgent # 创建一个对话智能体和一个用户智能体 dialogAgent = DialogAgent(name="assistant", model_config_name="openai_cfg", sys_prompt="You are a helpful ai assistant") userAgent = UserAgent() x = None x = dialogAgent(x) print("diaglogAgent: \n", x) x = userAgent(x) print("userAgent: \n", x)
这个代码的最后：
x = None x = dialogAgent(x) print("diaglogAgent: \n", x) x = userAgent(x) print("userAgent: \n", x)
我们简单的使用了一下这两个智能体实例，这其中也让这两个智能体之间有了一点交互：dialogAgent 的回复传给了 userAgent。但是 userAgent 并没有给 dialogAgent 发送消息，
1. 加入智能体之间的交互
为了使以上两个智能体间产生交互，能相互对话，我们可以这样改：
x = None while True: x = dialogAgent(x) x = userAgent(x) # 如果用户输入"exit"，则终止对话 if x.content == "exit": print("Exiting the conversation.") break
加入一个while循环，让dialogAgent的结果给userAgent，userAgent的结果给dialogAgent。
那根据上篇文章中我们看的智能体的实现，可以知道这个x传递给了智能体，就相当于加到了这个智能体的memory中：这样就有对方和自己的信息在上下文中了。
if self.memory: self.memory.add(x)
2. 使用Pipeline模块实现智能体间的交互
2.1 Pipeline是什么？ - 个人简单理解
AgentScope为了方便大家对智能体间交互逻辑的编排，特地封装了 Pipeline 模块，其中包含了一系列地 Pipeline ，就像编程语言中的控制结构：顺序结构、条件分支、循环结构等。利用这些 Pipeline ，大家可以很方便地实现多智能体间的交互逻辑控制。
2.2 上手使用 Pipeline
引入 Pipeline ，改写以上代码为：
from agentscope.pipelines.functional import sequentialpipeline # 在Pipeline结构中执行对话循环 x = None while x is None or x.content != "exit": x = sequentialpipeline([dialogAgent, userAgent], x)
这里利用了 sequentialpipeline，这个Pipeline是让智能体间的信息流顺序地传递。利用 sequentialpipeline 就轻松实现了两个智能体间的信息交互。
2.3 sequentialpipeline 源码阅读
sequentialpipeline 实现源码如下：
def sequentialpipeline( operators: Sequence[Operator], x: Optional[dict] = None, ) -> dict: """Functional version of SequentialPipeline. Args: operators (`Sequence[Operator]`): Participating operators. x (`Optional[dict]`, defaults to `None`): The input dictionary. Returns: `dict`: the output dictionary. """ if len(operators) == 0: raise ValueError("No operators provided.") msg = operators[0](x) for operator in operators[1:]: msg = operator(msg) return msg
接收两个参数：
operators：按顺序排列好的 agent 列表x：给智能体的输入信息，可选，没有输入，那多个智能体间就是自己玩儿自己的了
然后里面的实现逻辑，其实就跟第1小节中下面的传递过程一样了：
x = dialogAgent(x) x = userAgent(x)
3. 最终代码和实现效果
3.1 完整代码
import agentscope # import os # openai_api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY') # 一次性初始化多个模型配置 openai_cfg_dict = { "config_name": "openai_cfg", # A unique name for the model config. "model_type": "openai", # Choose from "openai", "openai_dall_e", or "openai_embedding". "model_name": "gpt-3.5-turbo", # The model identifier used in the OpenAI API, such as "gpt-3.5-turbo", "gpt-4", or "text-embedding-ada-002". # "api_key": openai_api_key, # Your OpenAI API key. If unset, the environment variable OPENAI_API_KEY is used. } agentscope.init(model_configs=[openai_cfg_dict]) from agentscope.agents import DialogAgent, UserAgent # 创建一个对话智能体和一个用户智能体 dialogAgent = DialogAgent(name="assistant", model_config_name="openai_cfg", sys_prompt="You are a helpful ai assistant") userAgent = UserAgent() from agentscope.pipelines.functional import sequentialpipeline # 在Pipeline结构中执行对话循环 x = None while x is None or x.content != "exit": x = sequentialpipeline([dialogAgent, userAgent], x)
3.2 运行效果
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