hugging-multi-agent

[limafang]

你是否已经阅读并同意《Datawhale开源项目指南》？

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你是否已经阅读并同意《Datawhale开源项目行为准则》？

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项目简介

Hugging Multi-Agent 是一套专为期望深入了解并实践多智能体系统的开发者设计的实用指南。本书旨在帮助读者掌握多智能体系统的核心概念，并提供一套全面的学习路径，从智能体的基础理解到复杂系统的实际开发。

立项理由

• 技术领先：MetaGPT作为国内领先的多智能体框架，兼容多种大模型基座这一独特优势使得它成为一个多功能、适用于广泛场景的框架，具有广泛的前景
• 技能的直接应用：学习者在Datawhale前期课程中对OpenAI API等应用开发技能已有深入掌握，特别是在RAG知识库prompt等方面。这些技能直接对应智能体开发的关键能力，为学习者提供了直接投入多智能体系统开发的基础。这种技能的累积和转化，不仅提高了学习者对项目的兴趣，也大大增强了项目的实用性和吸引力
• 教育普及度：智能体概念在国内泛科技从业者和学生中已经相对成熟，这表明市场已经准备好接受更深入的智能体相关教育和实践。
• 市场空白：尽管智能体概念已被广泛接受，但与之相关的实践、原理和代码开发的实战项目却相对匮乏，形成了市场上的一大空白。这为我们的项目提供了极大的机会和潜在的市场优势。
• 学习者热情：智能体项目的学习者热情高涨，特别是多智能体写作被视为未来发展的趋势。这表明有一个强大且积极的用户群体正在等待类似的教程和资源。

项目受众

适合谁来学？

职业发展定位：本课程特别适合那些希望在大模型和智能体开发领域取得职业发展的工程师。与仅仅关注prompt工程的学习者不同，我们的目标受众是那些渴望深入了解并实践MetaGPT框架以及智能体系统的开发者。
技术基础：适合拥有Python编程基础，并能熟练阅读和理解大模型源代码的学习者。我们的课程将直接从代码层面探索智能体的个性化开发，因此对自然语言编程有一定了解的学习者将能更好地吸收课程内容。
兴趣与动机：适合对AI智能体领域充满热情的学习者，特别是那些希望从代码层面对智能体进行个性化能力开发的人。我们的课程旨在帮助学习者将理论知识转化为实际应用。
首次体验者：适合那些有意愿首次参加AI黑客松，并希望成为大模型技术开发者的初学者。本课程将为他们提供一个理想的起点。
不适合谁来学？

理论兴趣者：对于仅希望了解智能体相关概念而对实际的Agent开发不感兴趣的学习者，本课程可能不太适合。我们的重点是在实战中应用智能体技术。
经验丰富的研究人员：已经对市面上智能体项目非常熟悉，并且具备丰富智能体开发经验的研究人员可能会发现课程内容对他们来说过于基础。
理论深入者：想要通过本课程深入理解智能体相关理论和论文观点的学习者可能会发现，课程内容更侧重于实际的代码开发和应用实践，而不是理论研究。

项目亮点

datawhale现有的大模型教程，大多是基于openai或者langchain的教程主要还是做大模型对话知识库等方向，缺失了系统介绍agent的项目理论教程和实践教程，而理论部分浅层的理论微信公众号几个优秀的长文已经做的很不错了，深度的理论面向的学习者受众优先，所以metagpt作为国内领先的多智能体框架，想要结合自身的优势填补这部分关于多智能体实践教程的空白。

我们预期做一个3周左右的教程，提供对应的奖品，资质认证，网络研讨会资源。并且鼓励学员在学习完多智能体教程可以将自己开发的多智能体团队部署到huggingface上，以及在社交媒体二次传播。对于潜在的黑客松活动支持和优秀课程设计的PR宣发推广MetaGPT团队也愿意鼎力支持。本教程本着布道多智能体框架的理念，希望能有越来越多的学习者参与到智能体框架的开发，以及使用这些框架灵活的定制自己需求的智能体，提供一个深入浅出的实践类多智能体开发教程

项目规划

1. 前期准备@陈叶帆

1. 配置metagpt
2. 调用 ChatGPT API 服务
3. 调用 星火 API 服务

2. AIagent 知识体系结构@郑蕲

3. 单智能体框架结构@潘笃驿

1. Action
   1. Action的基本结构
   2. 自定义Action
   3. Action的使用案例
2. Role
   1. Role的基本结构
   2. Role执行任务的pipeline（Observe->Think->Act->Response）watch
   3. 自定义Role
   4. Role的使用案例
3. Message
   1. Message 的基本结构
   2. Message的使用案例
4. Memory

4. 单智能体案例@沈楚城

1. 订阅智能体
2. 调研员

5. 多智能体框架结构@林义章

1. 环境
2. Team
3. SOP
4. 环境中的通信

6. 多智能体的案例@林义章

1. 数据分析团队简介：
2. 创建角色定义动作：数据专家（EDA/清洗）、机器学习专家（特征/模型）、程序员（写胶水代码）、数据分析师（出BI图）
3. 创建团队添加角色
4. 运行机制解释

7. 大作业（ui展示 api metagpt）@李柯辰

1. 前端UI
2. 后端API

项目负责人

负责人： @limafang
vx ：Azula_Fire

备注：发起立项申请后DOPMC成员将会在7天内给出审核意见，若7天内无反对意见则默认立项通过~

• 我已知悉上述备注

[ZhikangNiu]

同意