DB-GPT多智能体系统开发
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项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dbg/DB-GPT
DB-GPT作为AI原生数据应用开发框架，其核心在于采用标准化的智能体通信协议Agent Protocol，为多智能体协作提供统一的通信规范。系统采用分层架构设计，包含消息传递、状态管理和任务协调三个核心层次，定义了标准化的AgentMessage数据结构作为通信基本单元，支持丰富的上下文信息传递和完整的通信接口实现。协议设计充分考虑了与现有标准的兼容性，提供了灵活的扩展机制和安全可靠性保障。
智能体协议标准与实现
DB-GPT作为AI原生数据应用开发框架，其多智能体系统的核心在于采用标准化的智能体通信协议。该系统遵循Agent Protocol标准，为智能体间的协作提供了统一的通信规范，确保不同智能体能够无缝交互和协同工作。
协议架构设计
DB-GPT的智能体协议采用分层架构设计，包含消息传递、状态管理和任务协调三个核心层次：
核心消息协议
DB-GPT定义了标准化的AgentMessage数据结构，作为智能体间通信的基本单元：
@dataclasses.dataclass
class AgentMessage:
content: Optional[str] = None
name: Optional[str] = None
context: Optional[MessageContextType] = None
action_report: Optional[ActionReportType] = None
review_info: Optional[AgentReviewInfo] = None
current_goal: Optional[str] = None
model_name: Optional[str] = None
role: Optional[str] = None
success: Optional[bool] = None
该消息结构支持丰富的上下文信息传递，包括：
- 内容传输：智能体间传递的核心信息
- 上下文管理：维护对话历史和状态信息
- 动作报告：记录智能体执行的操作和结果
- 审核信息：支持多智能体间的相互验证机制
通信机制实现
DB-GPT实现了完整的智能体通信接口，包含发送、接收、回复生成等核心方法：
class Agent(ABC):
@abstractmethod
async def send(
self,
message: AgentMessage,
recipient: Agent,
reviewer: Optional[Agent] = None,
request_reply: Optional[bool] = True,
is_recovery: Optional[bool] = False,
) -> None:
"""发送消息到接收方智能体"""
@abstractmethod
async def receive(
self,
message: AgentMessage,
sender: Agent,
reviewer: Optional[Agent] = None,
request_reply: Optional[bool] = None,
silent: Optional[bool] = False,
is_recovery: Optional[bool] = False,
) -> None:
"""接收来自其他智能体的消息"""
@abstractmethod
async def generate_reply(
self,
received_message: AgentMessage,
sender: Agent,
reviewer: Optional[Agent] = None,
rely_messages: Optional[List[AgentMessage]] = None,
**kwargs,
) -> AgentMessage:
"""基于接收到的消息生成回复"""
协议兼容性设计
DB-GPT的协议设计充分考虑了与现有标准的兼容性：
| 协议特性 | DB-GPT实现 | 标准兼容性 |
|---|---|---|
| 消息格式 | AgentMessage | 兼容Agent Protocol |
| 任务管理 | GptsPlan体系 | 支持Auto-GPT插件 |
| 状态同步 | 内存一致性机制 | 多框架互操作 |
| 错误处理 | 恢复和重试机制 | 工业级可靠性 |
多智能体协作流程
智能体间的协作遵循标准化的交互模式：
协议扩展机制
DB-GPT提供了灵活的协议扩展机制，支持自定义通信模式和插件集成：
协议适配器模式：
class ProtocolAdapter:
def adapt_message(self, raw_message: Any) -> AgentMessage:
"""将原始消息转换为标准AgentMessage"""
pass
def convert_response(self, agent_message: AgentMessage) -> Any:
"""将标准响应转换为外部协议格式"""
pass
插件协议支持：
- 原生支持Auto-GPT插件模型
- 提供统一的插件接口规范
- 支持第三方插件无缝集成
安全与可靠性保障
协议层实现了多重安全机制：
- 消息验证：所有消息都经过格式和内容验证
- 权限控制：基于角色的访问控制机制
- 审计追踪：完整的操作日志记录
- 故障恢复：自动重试和状态恢复机制
性能优化策略
DB-GPT在协议实现中采用了多种性能优化技术：
| 优化技术 | 实现方式 | 效果提升 |
|---|---|---|
| 消息批处理 | 批量消息传输 | 减少网络开销 |
| 连接池 | 智能体连接复用 | 降低建立连接成本 |
| 缓存机制 | 结果缓存和重用 | 避免重复计算 |
| 异步处理 | 非阻塞IO操作 | 提高并发性能 |
通过标准化的协议设计和丰富的功能实现，DB-GPT为多智能体系统提供了稳定、高效、可扩展的通信基础，为构建复杂的AI原生数据应用奠定了坚实的技术基础。
自定义插件开发与集成
DB-GPT 作为一个强大的多智能体系统开发框架，提供了灵活的插件机制，允许开发者扩展系统功能，集成第三方服务，以及创建自定义的业务逻辑。插件系统是 DB-GPT 多智能体架构的重要组成部分，它使得系统能够以模块化的方式扩展和定制。
插件架构设计
DB-GPT 的插件系统采用基于类的设计模式，每个插件都是一个独立的 Python 类，继承自基础插件模板。插件通过标准化的接口与智能体系统进行交互，确保了良好的兼容性和扩展性。
插件开发基础
要开发一个自定义插件，首先需要创建一个继承自基础插件类的 Python 类。以下是插件开发的基本步骤：
- 创建插件类结构
from typing import Dict, Any, Optional
from dbgpt.core.plugin_base import BasePlugin
class MyCustomPlugin(BasePlugin):
"""自定义业务插件示例"""
def __init__(self, config: Optional[Dict[str, Any]] = None):
super().__init__()
self.name = "my_custom_plugin"
self.version = "1.0.0"
self.description = "处理特定业务逻辑的自定义插件"
self.config = config or {}
async def initialize(self) -> bool:
"""初始化插件"""
try:
# 初始化逻辑，如建立数据库连接、加载配置等
self.logger.info(f"初始化插件: {self.name}")
return True
except Exception as e:
self.logger.error(f"插件初始化失败: {e}")
return False
async def execute(self, input_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
"""执行插件主要逻辑"""
try:
# 处理输入数据并返回结果
result = self._process_business_logic(input_data)
return {"success": True, "data": result}
except Exception as e:
return {"success": False, "error": str(e)}
def _process_business_logic(self, data: Dict[str, Any]) -> Any:
"""具体的业务逻辑处理"""
# 实现具体的业务处理逻辑
return {"processed": True, "input": data}
插件类型与功能
DB-GPT 支持多种类型的插件，每种插件都有特定的用途和接口：
| 插件类型 | 主要功能 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 数据源插件 | 连接和操作各种数据源 | 数据库集成、API 数据获取 |
| 处理插件 | 数据转换和业务逻辑处理 | 数据清洗、业务规则应用 |
| 输出插件 | 结果呈现和导出 | 报表生成、文件导出 |
| 工具插件 | 提供实用工具函数 | 数学计算、文本处理 |
插件配置管理
插件支持灵活的配置管理，可以通过配置文件或环境变量进行参数设置：
# 插件配置示例
PLUGIN_CONFIG = {
"database": {
"host": "localhost",
"port": 5432,
"database": "mydb",
"username": "user",
"password": "pass"
},
"api": {
"endpoint": "https://api.example.com",
"timeout": 30,
"retry_attempts": 3
},
"business_rules": {
"validation_rules": ["rule1", "rule2"],
"processing_strategy": "batch"
}
}
插件生命周期管理
每个插件都有明确的生命周期，包括初始化、执行和清理阶段：
插件与智能体集成
插件可以与 DB-GPT 的智能体系统深度集成，为智能体提供额外的能力和服务：
from dbgpt.agent import ConversableAgent
from dbgpt.core.plugin_manager import PluginManager
class PluginEnhancedAgent(ConversableAgent):
"""支持插件功能的增强型智能体"""
def __init__(self, plugin_manager: PluginManager, **kwargs):
super().__init__(**kwargs)
self.plugin_manager = plugin_manager
async def process_with_plugins(self, message: str) -> str:
"""使用插件处理消息"""
# 选择合适的插件
suitable_plugins = self._select_plugins(message)
results = []
for plugin in suitable_plugins:
try:
result = await plugin.execute({"input": message})
results.append(result)
except Exception as e:
self.logger.warning(f"插件执行失败: {e}")
return self._combine_results(results)
def _select_plugins(self, message: str) -> List[BasePlugin]:
"""根据消息内容选择合适的插件"""
# 实现插件选择逻辑
return self.plugin_manager.get_plugins_by_capability(
self._analyze_message_requirements(message)
)
错误处理与日志记录
良好的错误处理和日志记录是插件开发的重要方面：
class RobustPlugin(BasePlugin):
"""具有健壮错误处理的插件"""
async def execute(self, input_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
try:
# 参数验证
self._validate_input(input_data)
# 业务逻辑执行
result = await self._safe_business_logic(input_data)
# 结果验证
self._validate_result(result)
return {"success": True, "data": result}
except ValidationError as e:
self.logger.warning(f"输入验证失败: {e}")
return {"success": False, "error": "输入参数无效"}
except BusinessLogicError as e:
self.logger.error(f"业务逻辑错误: {e}")
return {"success": False, "error": "业务处理失败"}
except Exception as e:
self.logger.critical(f"未预期的错误: {e}")
return {"success": False, "error": "系统内部错误"}
性能优化与最佳实践
开发高性能插件时需要考虑以下最佳实践：
-
资源管理
- 使用连接池管理数据库连接
- 实现懒加载机制减少初始化时间
- 合理使用缓存提高响应速度
-
并发处理
- 使用异步编程模式
- 实现批量处理能力
- 避免阻塞操作
-
内存优化
- 及时释放不再使用的资源
- 使用生成器处理大数据集
- 避免内存泄漏
class OptimizedPlugin(BasePlugin):
"""性能优化的插件实现"""
def __init__(self):
super().__init__()
self._connection_pool = None
self._cache = {}
async def initialize(self):
# 延迟初始化连接池
self._connection_pool = await self._create_connection_pool()
async def execute(self, input_data):
# 使用缓存避免重复计算
cache_key = self._generate_cache_key(input_data)
if cache_key in self._cache:
return self._cache[cache_key]
# 批量处理优化
if self._is_batch_processing(input_data):
result = await self._process_batch(input_data)
else:
result = await self._process_single(input_data)
# 更新缓存
self._cache[cache_key] = result
return result
测试与调试
为确保插件质量，需要编写全面的测试用例：
import pytest
from unittest.mock import AsyncMock, MagicMock
class TestCustomPlugin:
"""自定义插件测试类"""
@pytest.fixture
def plugin(self):
return MyCustomPlugin()
@pytest.mark.asyncio
async def test_plugin_initialization(self, plugin):
"""测试插件初始化"""
result = await plugin.initialize()
assert result is True
@pytest.mark.asyncio
async def test_plugin_execution(self, plugin):
"""测试插件执行"""
test_data = {"input": "test_data"}
result = await plugin.execute(test_data)
assert result["success"] is True
assert "processed" in result["data"]
@pytest.mark.asyncio
async def test_plugin_error_handling(self, plugin):
"""测试错误处理"""
invalid_data = {"invalid": "data"}
# 模拟业务逻辑抛出异常
plugin._process_business_logic = MagicMock(side_effect=Exception("Test error"))
result = await plugin.execute(invalid_data)
assert result["success"] is False
assert "error" in result
通过遵循这些开发规范和最佳实践，您可以创建出高质量、高性能的自定义插件，有效扩展 DB-GPT 多智能体系统的功能。插件系统的灵活性和扩展性使得 DB-GPT 能够适应各种复杂的业务场景和需求。
Auto-GPT插件原生支持
DB-GPT作为新一代AI原生数据应用开发框架，在智能体系统开发方面提供了强大的Auto-GPT插件原生支持能力。这一特性使得开发者能够无缝集成和使用Auto-GPT生态系统中丰富的插件资源，极大地扩展了DB-GPT的功能边界和应用场景。
插件架构设计
DB-GPT通过精心设计的插件架构实现了对Auto-GPT插件的原生支持。整个插件系统基于模块化设计，采用统一的接口规范，确保插件的兼容性和可扩展性。
核心组件解析
AutoGPTPluginToolPack
DB-GPT提供了专门的AutoGPTPluginToolPack类来处理Auto-GPT插件的加载和集成。这个工具包类继承自基础的ToolPack，专门用于处理Auto-GPT格式的插件文件。
class AutoGPTPluginToolPack(ToolPack):
"""Auto-GPT插件工具包类"""
def __init__(self, plugin_path: Union[str, List[str]], **kwargs):
"""创建Auto-GPT插件工具包"""
super().__init__([], **kwargs)
self._plugin_path = plugin_path
self._loaded = False
def preload_resource(self):
"""预加载资源"""
from .autogpt.plugins_util import scan_plugin_file, scan_plugins
if self._loaded:
return
paths = (
[self._plugin_path]
if isinstance(self._plugin_path, str)
else self._plugin_path
)
plugins = []
for path in paths:
if os.path.isabs(path):
if not os.path.exists(path):
raise ValueError(f"错误的插件路径配置 {path}!")
if os.path.isfile(path):
plugins.extend(scan_plugin_file(path))
else:
plugins.extend(scan_plugins(path))
for plugin in plugins:
if not plugin.can_handle_post_prompt():
continue
plugin.post_prompt(self)
self._loaded = True
插件扫描与加载
DB-GPT提供了完整的插件扫描机制，支持从ZIP文件或目录中自动发现和加载Auto-GPT插件：
def scan_plugin_file(file_path, debug: bool = False) -> List["AutoGPTPluginTemplate"]:
"""扫描插件文件并加载插件"""
from zipimport import zipimporter
loaded_plugins = []
if moduleList := inspect_zip_for_modules(str(file_path), debug):
for module in moduleList:
plugin = Path(file_path)
module = Path(module)
zipped_package = zipimporter(str(plugin))
zipped_module = zipped_package.load_module(str(module.parent))
for key in dir(zipped_module):
if key.startswith("__"):
continue
a_module = getattr(zipped_module, key)
a_keys = dir(a_module)
if (
"_abc_impl" in a_keys
and a_module.__name__ != "AutoGPTPluginTemplate"
):
loaded_plugins.append(a_module())
return loaded_plugins
插件使用示例
以下是一个完整的使用Auto-GPT插件的示例代码：
import asyncio
import os
from dbgpt.agent import AgentContext, AgentMemory, LLMConfig, UserProxyAgent
from dbgpt.agent.expand.tool_assistant_agent import ToolAssistantAgent
from dbgpt.agent.resource import AutoGPTPluginToolPack
async def main():
from dbgpt.model.proxy import OpenAILLMClient
llm_client = OpenAILLMClient(model_alias="gpt-3.5-turbo")
context: AgentContext = AgentContext(conv_id="test456")
agent_memory = AgentMemory()
# 加载Auto-GPT插件
tools = AutoGPTPluginToolPack("/path/to/plugins")
user_proxy = await UserProxyAgent().bind(agent_memory).bind(context).build()
tool_engineer = (
await ToolAssistantAgent()
.bind(context)
.bind(LLMConfig(llm_client=llm_client))
.bind(agent_memory)
.bind(tools)
.build()
)
# 使用插件执行任务
await user_proxy.initiate_chat(
recipient=tool_engineer,
reviewer=user_proxy,
message="查询今天成都的天气",
)
插件管理功能
DB-GPT还提供了插件管理功能，支持从Git仓库动态更新插件：
def update_from_git(
download_path: str,
github_repo: str = "",
branch_name: str = "main",
authorization: Optional[str] = None,
):
"""从Git仓库更新插件"""
import requests
os.makedirs(download_path, exist_ok=True)
if github_repo:
if github_repo.index("github.com") <= 0:
raise ValueError("不是正确的Github仓库地址！" + github_repo)
github_repo = github_repo.replace(".git", "")
url = github_repo + "/archive/refs/heads/" + branch_name + ".zip"
plugin_repo_name = github_repo.strip("/").split("/")[-1]
else:
url = "https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT-Plugins/archive/refs/heads/main.zip"
plugin_repo_name = "DB-GPT-Plugins"
# 下载并更新插件
session = requests.Session()
headers = {}
if authorization:
headers = {"Authorization": authorization}
response = session.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
# 处理插件文件更新
pass
插件开发规范
为了确保插件的兼容性，DB-GPT遵循Auto-GPT的插件开发规范：
| 规范项 | 要求 | 说明 |
|---|---|---|
| 文件格式 | ZIP压缩包 | 包含完整的插件代码结构 |
| 入口文件 | init.py | 必须包含插件初始化代码 |
| 基类继承 | AutoGPTPluginTemplate | 必须继承自标准模板类 |
| 方法实现 | can_handle_post_prompt() | 必须实现插件能力检测 |
| 方法实现 | post_prompt() | 必须实现提示词处理 |
工具集成机制
DB-GPT通过统一的工具集成机制将Auto-GPT插件转换为内部工具资源：
优势特性
- 原生兼容性：完全兼容Auto-GPT插件生态系统，无需修改即可使用现有插件
- 动态加载：支持运行时动态加载和卸载插件，提供灵活的扩展能力
- 统一管理：通过统一的工具接口管理所有插件，简化开发复杂度
- 安全可靠：提供完整的异常处理和错误恢复机制，确保系统稳定性
- 生态丰富：可直接利用Auto-GPT庞大的插件生态，快速扩展功能
典型应用场景
| 场景类型 | 插件示例 | 功能描述 |
|---|---|---|
| 数据查询 | 天气插件 | 查询实时天气信息 |
| 内容生成 | 写作助手 | 辅助内容创作和编辑 |
| 数据分析 | 统计插件 | 执行数据统计和分析 |
| 外部服务 | API集成 | 对接第三方服务接口 |
| 工具扩展 | 计算工具 | 提供专业计算能力 |
通过Auto-GPT插件原生支持，DB-GPT为开发者提供了一个强大而灵活的扩展机制，使得智能体系统能够快速集成各种外部功能和服务，大大提升了开发效率和系统能力。
多智能体协作与通信机制
DB-GPT的多智能体系统采用先进的协作与通信机制，实现了智能体之间的高效协同工作。该系统基于Agentic Workflow Expression Language (AWEL)构建，提供了强大的工作流编排能力，使多个智能体能够按照预定义的流程协同完成任务。
智能体通信架构
DB-GPT的智能体通信采用异步消息传递机制，每个智能体都实现了标准的Agent接口，包含send、receive、generate_reply等核心方法。通信架构采用发布-订阅模式，支持智能体之间的双向通信。
消息传递机制
@dataclasses.dataclass
@PublicAPI(stability="beta")
class AgentMessage:
"""智能体通信消息对象"""
content: Optional[str] = None
name: Optional[str] = None
context: Optional[MessageContextType] = None
action_report: Optional[ActionReportType] = None
review_info: Optional[AgentReviewInfo] = None
current_goal: Optional[str] = None
model_name: Optional[str] = None
role: Optional[str] = None
success: Optional[bool] = None
智能体之间的消息传递遵循严格的协议，每个消息包含内容、上下文、动作报告、审核信息等关键字段。这种结构化的消息格式确保了通信的可靠性和可追溯性。
团队协作模型
DB-GPT采用团队(Team)模型来管理多个智能体的协作。团队作为智能体的容器，负责协调成员之间的交互和任务分配。
工作流编排机制
DB-GPT通过AWEL（Agentic Workflow Expression Language）实现复杂的工作流编排。AWEL基于有向无环图(DAG)模型，支持各种操作符的组合和连接。
DAG工作流示例
AWEL支持多种操作符类型，包括：
| 操作符类型 | 功能描述 | 使用场景 |
|---|---|---|
| MapOperator | 数据转换操作 | 数据预处理、格式转换 |
| ReduceOperator | 数据聚合操作 | 结果汇总、统计计算 |
| JoinOperator | 数据连接操作 | 多源数据合并 |
| BranchOperator | 条件分支操作 | 路由选择、条件执行 |
| InputOperator | 数据输入操作 | 外部数据接入 |
内存管理与状态共享
智能体协作过程中的状态管理采用分层内存架构：
内存系统支持以下功能：
- 短期记忆(ShortTermMemory)：缓存最近的交互信息，支持快速检索
- 长期记忆(LongTermMemory)：持久化存储重要信息，支持向量检索
- 混合内存(HybridMemory)：结合长短记忆的优势，提供智能检索
审核与验证机制
为确保协作过程的安全性和可靠性，DB-GPT实现了多层审核机制：
async def verify(
self,
message: AgentMessage,
sender: Agent,
reviewer: Optional[Agent] = None,
**kwargs,
) -> Tuple[bool, Optional[str]]:
"""验证当前执行结果是否符合目标预期"""
审核机制包括：
- 内容审核：检查消息内容的合规性和安全性
- 权限验证：验证智能体执行特定操作的权限
- 结果验证：确认任务执行结果的正确性和完整性
错误处理与恢复
多智能体协作系统具备完善的错误处理机制：
| 错误类型 | 处理策略 | 恢复机制 |
|---|---|---|
| 通信超时 | 重试机制 | 消息重发、连接重建 |
| 处理失败 | 备用方案 | 任务转移、智能体替换 |
| 资源不足 | 资源调度 | 动态分配、优先级调整 |
| 数据异常 | 数据清洗 | 格式转换、异常处理 |
性能优化策略
DB-GPT采用多种性能优化策略来提升多智能体协作效率：
- 异步并行处理：利用asyncio实现非阻塞IO操作
- 内存共享优化：减少数据拷贝，提高内存使用效率
- 连接池管理：复用网络连接，降低建立连接的开销
- 批量处理：支持批量消息处理，提高吞吐量
实际应用示例
以下是一个多智能体协作的实际代码示例：
# 创建代码分析智能体
coder = await CodeAssistantAgent()
.bind(context)
.bind(LLMConfig(llm_client=llm_client))
.bind(agent_memory)
.build()
# 创建管理智能体
manager = await AutoPlanChatManager()
.bind(context)
.bind(agent_memory)
.bind(LLMConfig(llm_client=llm_client))
.build()
# 组建团队
manager.hire([coder])
# 用户代理发起协作任务
await user_proxy.initiate_chat(
recipient=manager,
reviewer=user_proxy,
message="分析DB-GPT项目近期的issue并生成报告"
)
这个示例展示了如何创建不同类型的智能体，组建团队，并通过消息传递机制协同完成任务。
DB-GPT的多智能体协作与通信机制通过标准化的接口设计、灵活的工作流编排、可靠的状态管理和完善的错误处理，为构建复杂的AI原生应用提供了强大的基础设施支持。这种机制不仅提高了智能体协作的效率，还确保了系统的可靠性和可扩展性。
总结
DB-GPT的多智能体系统通过标准化的Agent Protocol协议、分层架构设计和丰富的功能实现，为智能体间协作提供了稳定、高效、可扩展的通信基础。系统支持Auto-GPT插件原生集成，具备灵活的插件开发机制和团队协作模型，通过AWEL工作流编排实现复杂的任务流程。多层审核机制、完善的错误处理和多维性能优化策略确保了系统的可靠性和高效性，为构建复杂的AI原生数据应用奠定了坚实的技术基础。
【免费下载链接】DB-GPT 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dbg/DB-GPT
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
