GPTeam 协作智能体
让多个具备记忆的模型智能体在共享世界中并行协作完成预设目标。
- Star 数
- ★ 1.7k
- 最近更新
- 16 天前
- License
- MIT
- 主语言
- Python
- FA 评分
- 17/100 · 缺口较多
30 秒速览
- 可在哪里用
- 兼容但需适配OpenAI API · Claude API
- 开始前需要
- 典型场景
- 研究多智能体协作行为的开发者，可在预设目标下观察多个具备记忆的智能体如何分工和交流。
- 主要局限
- 运行需要 OpenAI API key；启用可选工具还需要相应服务的 API key。
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
GPTeam 是一个以 GPT-4 为核心的开源多智能体模拟项目。它在“world”中运行多个各自拥有记忆的智能体，并让它们通过沟通协作处理预设指令。智能体会在不同地点移动、执行任务，并在需要时与其他智能体对话和并行协作。运行期间，`agents/` 目录中的文本文件会提供各智能体当前状态的摘要。项目通过命令行启动，使用 `.env` 中的 API 密钥连接模型及可选服务。
使用者先运行 python setup.py 检查和配置环境，在 .env 中填写 OpenAI API key，然后以 poetry run world 启动模拟世界。世界会运行多个具有 memory 的智能体；它们可在地点间移动、执行任务、彼此沟通，并围绕共同目标并行协作。运行时可查看 agents/ 下每个智能体对应的 txt 文件，获取其当前状态摘要。可修改 config.json 中的 agents 或 locations，运行 poetry run db-reset 重置数据库后再次启动世界。
- 研究多智能体协作行为的开发者，可在预设目标下观察多个具备记忆的智能体如何分工和交流。
- 需要演示 GPT-4 多智能体模拟的技术团队，可启动 world 并通过
agents/目录查看各智能体状态。 - 想调整模拟参与者或地点的实验者，可编辑
config.json，重置数据库后运行新的世界配置。 - 预算有限、愿意接受较低结果质量的使用者，可用
poetry run world --turbo以 gpt3.5-turbo 运行全部 LLM 调用。 - 拥有 Anthropic 凭据的使用者，可设置
ANTHROPIC_API_KEY后通过poetry run world --claude使用文档说明的 Claude 调用路径。
如何安装或部署这个 Agent？
- 克隆仓库并进入项目目录：
cd gpteam。 - 运行
python setup.py检查并按提示配置环境。 - 在
.env中填写 OpenAI API key；可选服务的 API key 会启用相应工具。 - 使用 Poetry 运行
poetry run world。
如何使用这个 Agent？
首次可直接执行 poetry run world 观察智能体在世界中互动。需要降低成本时执行 poetry run world --turbo；文档说明该模式使用 gpt3.5-turbo，但结果预期较差。修改 config.json 的 agents 或 locations 后，执行 poetry run db-reset，再执行 poetry run world。如要使用 Claude，先设置 ANTHROPIC_API_KEY，然后执行 poetry run world --claude。
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- 以共享世界、地点移动和智能体间通信呈现协作过程，而不只是单次模型调用。
- 每个智能体都有 memory，并在运行时提供
agents/状态文本，便于观察模拟过程。 - 提供 GPT-4 默认路径、
--turbo低成本路径，以及 Claude 和 Window 的文档化运行选项。
- 运行需要 OpenAI API key；启用可选工具还需要相应服务的 API key。
--turbo虽可降低成本，但文档明确提示结果会更差。- Window 模式依赖 Window extension，且由于提示词很长，部分模型可能响应缓慢。
- 修改世界配置后需要重置数据库，现有数据库状态会被清除。
这个 Agent 与同类方案有什么区别？
默认运行使用 GPT-4。poetry run world --turbo 会将全部 LLM 调用改为 gpt3.5-turbo，以更低成本换取预期更差的结果；--claude 则使用 claude-v1 和 claude-v1-instant 处理不同调用。
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FollowAgents 如何评估这个 Agent？
查看各维度的扣分理由
证据显示：仓库未提供权限模型、用户确认机制、数据流透明性、敏感数据处理、依赖安全审计、外部影响控制、回滚机制或来源归属。所有信任相关标准均未得到支持，因此得分为0。
证据显示：README和配置之间存在一些不一致（例如，README提到`poetry run world`，但pyproject.toml中定义了`world`脚本，这基本一致；但README提到`python setup.py`，而pyproject.toml未提及，且没有setup.py文件）。依赖在pyproject.toml中列出，但未提供锁定文件或版本固定，因此依赖可用性得分较低。未提供错误消息或失败处理文档，因此失败消息得分为0。
证据显示：README描述了目标受众（探索多智能体协作的研究人员和开发者）和场景（模拟）。能力边界在README中部分描述（例如，使用GPT-4，可切换模型）。触发精度未明确，因为未定义明确的触发机制。环境适配部分描述（需要OpenAI API密钥，支持Claude和Window）。
证据显示：README提供了项目概述、安装步骤、使用说明和贡献指南，但缺少FAQ、已知限制、变更日志和版本信息。许可证为MIT，但未提供版本控制或变更日志。维护责任未明确，但贡献指南暗示了社区维护。
证据显示：输出可用性部分描述（代理状态在agents/文件夹中），但未提供输出格式或质量保证。边际价值部分描述（探索多智能体协作），但未与现有方案比较。成本效益部分描述（使用turbo降低成本），但未提供详细分析。
证据显示：README中的声明部分可追溯到代码（例如，代理使用记忆和反思），但未提供测试或独立验证。跨来源佐证部分存在（博客文章和视频），但未提供详细证据。事实与推断未明确分离，因此得分为0。
- 源码中未见：最小权限约束只授予完成任务所需的权限：用专用账号或只读令牌，并限定可访问的目录和仓库。
- 源码中未见：执行前用户确认开启或自行加上执行前确认；先在沙箱或测试环境跑通，确认行为后再接入真实数据。
- 源码中未见：数据流向说明运行时观察它连接了哪些外部服务（代理或防火墙日志）；弄清数据去向之前不要输入敏感数据。
- 源码中未见：敏感信息处理使用专用、低权限、可随时吊销的 API 密钥，不要复用生产凭据，也不要让密钥出现在日志里。
- 源码中未见：依赖安全审查安装前固定版本并做一次依赖扫描（如 npm audit、pip-audit）；优先放在容器里运行。
- 源码中未见：外部影响披露先弄清它会写入、发送或修改哪些外部系统，用测试账号或测试仓库验证后再接入正式环境。
- 源码中未见：回滚或恢复路径运行前先备份，或在 git 分支、快照上操作，确保改动可以撤销。
- 源码中未见：来源归属可核验从官方仓库或包源安装，核对发布者和仓库地址，避免同名仿冒包。
- 仓库未提供任何安全机制，如权限控制、用户确认或数据流透明性，使用时需谨慎。
- 依赖未固定版本，且未提供锁定文件，可能导致供应链风险。
- README中的安装步骤与pyproject.toml不一致，可能影响可复现性。
常见问题
运行 GPTeam 必须提供什么凭据？
.env。可选服务的 API key 会启用其他工具。怎样降低运行成本？
poetry run world --turbo，它会使用 gpt3.5-turbo 完成所有 LLM 调用，但文档提示结果会更差。如何查看智能体正在做什么？
agents/ 目录；其中每个智能体都有一个包含当前状态摘要的 txt 文件。能否使用 Claude？
ANTHROPIC_API_KEY 后运行 poetry run world --claude；文档说明它会对部分调用使用 claude-v1，对另一些调用使用 claude-v1-instant。修改 agents 或 locations 后需要做什么？
config.json 后运行 poetry run db-reset，再重新运行 world。