【AI Agent系列】【MetaGPT多智能体学习】7. 剖析BabyAGI：原生多智能体案例一探究竟（附简化版可运行代码）

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。

本文为该课程的第四章（多智能体开发）的第五篇笔记。今天我们拆解一个之前提到过的多智能体案例 - BabyAGI，梳理出其实现原理，多智能体间的交互过程（数据流）。这是最原生的多智能体案例，没有用类似AutoGPT或MetaGPT等任何多智能体框架。从这个案例中我们能更好地理解智能体的底层实现原理。

系列笔记

• 【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
• 【AI Agent系列】【MetaGPT多智能体学习】1. 再理解 AI Agent - 经典案例和热门框架综述
• 【AI Agent系列】【MetaGPT多智能体学习】2. 重温单智能体开发 - 深入源码，理解单智能体运行框架
• 【AI Agent系列】【MetaGPT多智能体学习】3. 开发一个简单的多智能体系统，兼看MetaGPT多智能体运行机制
• 【AI Agent系列】【MetaGPT多智能体学习】4. 基于MetaGPT的Team组件开发你的第一个智能体团队
• 【AI Agent系列】【MetaGPT多智能体学习】5. 多智能体案例拆解 - 基于MetaGPT的智能体辩论（附完整代码）
• 【AI Agent系列】【MetaGPT多智能体学习】6. 多智能体实战 - 基于MetaGPT实现游戏【你说我猜】（附完整代码）

0. BabyAGI 简介

项目地址：https://github.com/yoheinakajima/babyagi/blob/main/README.md

该项目是一个 AI 支持的任务管理系统示例，它根据初始任务或目标，利用OpenAI创建任务列表，并对任务进行优先级排序和执行任务。其背后的主要思想是基于先前任务的结果和预定义的目标创建任务，然后使用 OpenAI 的能力根据目标创建新任务。这是原始的任务驱动的自驱Agent（2023 年 3 月 28 日）的简化版本。

0.1 运行流程

其运行流程如下：
（1）从任务列表中提取第一个任务
（2）将任务发送到执行代理（Execution Agent），该Agent使用LLM根据上下文完成任务。
（3）丰富结果并将其存储在向量数据库中
（4）创建新任务，并根据上一任务的目标和结果重新确定任务列表的优先级。
（5）重复以上步骤

其中涉及四个Agent，前三个Agent都利用了大模型的能力来进行任务规划和总结：

• Execution Agent 接收目标和任务，调用大模型 LLM来生成任务结果。

• Task