基于 AutoGPT 与 Python 的 AI 智能体开发实战

2. 接入联网搜索

import requests

def web_search(query: str, api_key: str) -> List[Dict]:
    url = "https://serpapi.com/search"
    params = {"q": query, "api_key": api_key, "engine": "google"}
    response = requests.get(url, params=params)
    return response.json().get("organic_results", [])

3. 长时记忆管理（向量数据库）

import faiss
import numpy as np

class LongTermMemory:
    def __init__(self, dimension=1536):
        self.index = faiss.IndexFlatL2(dimension)
        self.memory_data = []

    def add_memory(self, embedding: list, content: str):
        self.index.add(np.array([embedding]))
        self.memory_data.append(content)

    def search_memory(self, query_embedding: list, top_k=3):
        D, I = self.index.search(np.array([query_embedding]), top_k)
        return [self.memory_data[i] for i in I[0] if i < len(self.memory_data)]

四、高级扩展：插件开发与 API 集成

支持插件机制，扩展任意能力：数据采集、办公自动化、开发工具、多模态等。

插件开发规范

class MyPlugin:
    def __init__(self):
        self.name = "自动化工具插件"
        self.description = "用于文件处理与数据导出"

    def execute(self, params: dict):
        file_path = params.get("path")
        content = params.get("content")
        with open(file_path, "w", encoding="utf-8") as f:
            f.write(content)
        return f"文件已写入：{file_path}"

将插件放入 AutoGPT 插件目录，重启即可被智能体调用。

五、生产级优化

1. 成本控制：关键决策用 GPT-4，常规思考用 GPT-3.5
2. 防幻觉：强制联网验证、结果交叉检查
3. 执行稳定：设置最大步骤、失败重试、异常捕获
4. 日志监控：记录每一步思考与执行
5. 权限隔离：限制文件读写与 API 调用范围

六、落地场景

• 市场调研：自动搜索竞品、分析数据、生成报告
• 内容创作：写博客、文案、脚本，自主搜集素材
• 代码开发：需求→架构→代码→测试→部署全流程
• 数据处理：清洗、分析、可视化、导出报表
• 自动化运维：监控、告警、日志分析、自动修复

七、结语

AutoGPT 是下一代 AI 应用的基础设施。通过 Python 将 LLM、记忆、工具、执行闭环串联，开发者可构建自主 AI 智能体，替代重复手动操作，实现复杂任务的自动化处理。