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我想制作一个AI代理。我的想法是集成一个开源的大型语言模型，作为人类语言和编程语言（如Python）脚本之间的解释器，然后一个程序将尝试执行该脚本。对于大多数代码，基础模型可能已经足够。但我也想添加具有特定API的独特或小众任务（可能需要某种与API文档的RAG）。这样的产品是否已经存在？

讨论总结

本次讨论主要围绕如何创建一个能够生成并执行代码的AI代理展开。参与者分享了各自的经验和建议，涉及多个开源项目和工具，如aider、Plandex、CodeGeeX4-All、AutoGPT等。讨论中强调了代码正确性的重要性，建议采用多步骤工作流程来确保代码的质量。此外，还探讨了LLM模型的选择和优化，以及如何处理特定API的独特或小众任务。总体上，讨论氛围积极，参与者提供了丰富的信息和实用的建议。

主要观点

  1. 👍 代码运行并不保证其正确性，需要测试来验证。
    • 支持理由：kryptkpr分享了他们的经验，指出仅仅因为代码能够运行并不意味着它能正确执行任务，因此需要编写测试。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 建议采用多步骤工作流程来确保代码的正确性。
    • 正方观点：kryptkpr建议采用定义规范、生成和验证测试，最后生成代码的多步骤工作流程。
    • 反方观点：无
  3. 💡 选择合适的工具和框架对于项目成功至关重要。
    • 解释：FarVision5提到了多个开源项目和工具，并强调了选择合适工具的重要性。
  4. 💡 对于特定或小众任务，可能需要结合API文档的RAG技术。
    • 解释：评论者提到，对于特定或小众任务，可能需要结合API文档的检索增强生成（RAG）技术。
  5. 💡 存在多个项目实现了基于LLM的代理工作流程，并内置了“代码解释器”工具。
    • 解释：评论中提到了一些现有的项目，这些项目实现了基于LLM的代理工作流程，并内置了“代码解释器”工具。

金句与有趣评论

  1. “😂 kryptkpr：I’ve tried this. This workflow has a crucial problem: just because the code runs doesn’t mean it does the right thing.”
    • 亮点：强调了代码运行并不保证其正确性，需要测试来验证。
  2. “🤔 FarVision5：The best takeaway I can give is to segment your project in your head and write out specific items. Don’t throw everything into one question and hit Go. It will be a big mess.”
    • 亮点：提供了项目管理的实用建议，强调细分项目需求的重要性。
  3. “👀 Everlier：Sounds like a use-case for tools and function calling, it’s a more general capability of the LLMs.”
    • 亮点：提出了函数调用可能是比RAG更有效的解决方案。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，参与者提供了丰富的信息和实用的建议。主要分歧点在于工具和模型的选择，以及如何确保代码的正确性。可能的原因是每个项目的需求和环境不同，需要根据具体情况选择合适的解决方案。

趋势与预测

  • 新兴话题：函数调用作为比RAG更有效的解决方案可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：选择合适的模型和工具对于项目成功至关重要，可能会对相关领域或社会产生积极影响。