本系列文章跟随《MetaGPT多智能体课程》（https://github.com/datawhalechina/hugging-multi-agent），深入理解并实践多智能体系统的开发。

本文为该课程的第四章（多智能体开发）的第二篇笔记。主要是对MetaGPT中Team组件的学习和实践。

系列笔记

• 【AI Agent系列】【MetaGPT多智能体学习】0. 环境准备 - 升级MetaGPT 0.7.2版本及遇到的坑
• 【AI Agent系列】【MetaGPT多智能体学习】1. 再理解 AI Agent - 经典案例和热门框架综述
• 【AI Agent系列】【MetaGPT多智能体学习】2. 重温单智能体开发 - 深入源码，理解单智能体运行框架
• 【AI Agent系列】【MetaGPT多智能体学习】3. 开发一个简单的多智能体系统，兼看MetaGPT多智能体运行机制

0. Team组件介绍

我们在刚开始搭建环境的时候，跑的第一个例子就使用了Team组件。当时只是复制粘贴，用它将程序跑起来了，但其背后的机制和原理是什么还没有学习过。下面从部分源码中，看下Team组件的运行机制。

0.1 基本参数

class Team(BaseModel):"""Team: Possesses one or more roles (agents), SOP (Standard Operating Procedures), and a env for instant messaging,dedicated to env any multi-agent activity, such as collaboratively writing executable code.团队：拥有一个或多个角色（代理人）、标准操作流程（SOP）和一个用于即时通讯的环境，致力于开展任何多代理活动，如协作编写可执行代码。"""model_config = ConfigDict(arbitrary_types_allowed=True)env: Optional[Environment] = Noneinvestment: float = Field(default=10.0)idea: str = Field(default="")

其中主要三个参数：

• env：多智能体运行的环境
• investment：投资，用来设置整个程序运行的预算，控制token消耗，当程序运行超过这个预设值后，会强制停止
• idea：用户的输入、需求

0.2 重要函数

0.2.1 hire - 雇佣员工，往Team中添加Role

这个函数实现的功能其实就是往自身的环境中添加Role。

def hire(self, roles: list[Role]):"""Hire roles to cooperate"""self.env.add_roles(roles)

0.2.2 invest - 投资，设置程序总预算

用来设置整个程序运行的预算，控制token消耗，当程序运行超过这个预设值后，会强制停止。

def invest(self, investment: float):"""Invest company. raise NoMoneyException when exceed max_budget."""self.investment = investmentself.cost_manager.max_budget = investmentlogger.info(f"Investment: ${investment}.")

0.2.3 run_project

这个函数的名有点欺骗性，你可能以为这是开始运行整个Team的入口，其实不是。它只是往Team的环境中放入第一条用户消息而已。

idea 为用户的输入或需求。这个函数的主要功能是调用了 Environment 的 publish_message 往环境中送入了一个用户消息。

def run_project(self, idea, send_to: str = ""):"""Run a project from publishing user requirement."""self.idea = idea# Human requirement.self.env.publish_message(Message(role="Human", content=idea, cause_by=UserRequirement, send_to=send_to or MESSAGE_ROUTE_TO_ALL),peekable=False,)

0.2.4 run - Team开始运行的入口

这个才是Team运行的入口函数，当输入了idea时，会转到 run_project 去往自身的环境中放置用户消息。然后在 while循环中，循环运行各个Role。

n_round指定循环的次数，这里默认为3，执行三次 self.env.run()。env.run我们上篇文章已经知道了，就是顺序执行环境中所有Role的run函数。

_check_balance函数的功能是检查当前程序消耗的token或钱数是否超过了预算。如果超过了预算，直接弹窗警告 raise NoMoneyException。

 @serialize_decorator
async def run(self, n_round=3, idea="", send_to="", auto_archive=True):"""Run company until target round or no money"""if idea:self.run_project(idea=idea, send_to=send_to)while n_round > 0:# self._save()n_round -= 1logger.debug(f"max {n_round=} left.")self._check_balance()await self.env.run()self.env.archive(auto_archive)return self.env.history

def _check_balance(self):if self.cost_manager.total_cost >= self.cost_manager.max_budget:raise NoMoneyException(self.cost_manager.total_cost, f"Insufficient funds: {self.cost_manager.max_budget}")

0.3 总结

看了上面的几个重要函数，是否觉得有点眼熟？这不就是将上篇文章中我们在运行多智能体系统时的main函数拆分成了 hire / run_project / run 函数嘛。

async def main(topic: str, n_round=3):## 类比 Team 的 hire 函数添加 Rolesclassroom.add_roles([Student(), Teacher()])## 类比 Team 的 run_project 函数往环境中写入用户消息classroom.publish_message(Message(role="Human", content=topic, cause_by=UserRequirement,send_to='' or MESSAGE_ROUTE_TO_ALL),peekable=False,)## 类比 Team 的 run 函数控制循环次数while n_round > 0:# self._save()n_round -= 1logger.debug(f"max {n_round=} left.")await classroom.run()return classroom.history

所以，Team 组件的本质，就是对 Environment 接口的封装，同时在此基础上增加了 invest 的预算控制而已。

1. 基于Team开发你的第一个智能体团队

1.1 demo需求描述

总的需求，简单的软件开发流程：一个写代码，一个测试代码，一个review代码。

所以需要三个智能体Role：

• SimpleCoder，Action是 SimpleWriteCode，写代码
• SimpleTester，Action是 SimpleWriteTest，接收 SimpleCoder 的代码进行测试。也接收 SimpleReviewer 的修改意见进行测试用例改写。
• SimpleReviewer，Action是 SimpleWriteReview，接收 SimpleTester 的测试用例，检查其覆盖范围和质量，给出测试用例的修改意见。

1.2 写代码

1.2.1 SimpleCoder

SimpleCoder主要用来写代码。

• 它的Action是SimpleWriteCode，通过 self.set_actions([SimpleWriteCode]) 将该Action设置给SimpleCoder。
• 它的行动指令来源是 UserRequirement，当环境中出现 UserRequirement 来源的消息时，它开始执行Action。通过 self._watch([UserRequirement]) 设置其关注的消息来源。

def parse_code(rsp):pattern = r"```python(.*)```"match = re.search(pattern, rsp, re.DOTALL)code_text = match.group(1) if match else rspreturn code_textclass SimpleWriteCode(Action):PROMPT_TEMPLATE: str = """Write a python function that can {instruction}.Return ```python your_code_here ```with NO other texts,your code:"""name: str = "SimpleWriteCode"async def run(self, instruction: str):prompt = self.PROMPT_TEMPLATE.format(instruction=instruction)rsp = await self._aask(prompt)code_text = parse_code(rsp)return code_textclass SimpleCoder(Role):name: str = "Alice"profile: str = "SimpleCoder"def __init__(self, **kwargs):super().__init__(**kwargs)self._watch([UserRequirement])self.set_actions([SimpleWriteCode])

1.2.2 SimpleTester

SimpleTester 用来写测试用例代码。

• 其Action为SimpleWriteTest，通过 self.set_actions([SimpleWriteTest]) 指定。
• 其行动指令来源，一个是 SimpleWriteCode，接收主代码，根据主代码写单测的测试用例。第二个来源是 SimpleWriteReview，接收测试用例修改意见，根据修改意见完善测试用例。通过 self._watch([SimpleWriteCode, SimpleWriteReview]) 来指定关注的消息来源。

class SimpleWriteTest(Action):PROMPT_TEMPLATE: str = """Context: {context}Write {k} unit tests using pytest for the given function, assuming you have imported it.Return ```python your_code_here ```with NO other texts,your code:"""name: str = "SimpleWriteTest"async def run(self, context: str, k: int = 3):prompt = self.PROMPT_TEMPLATE.format(context=context, k=k)rsp = await self._aask(prompt)code_text = parse_code(rsp)return code_textclass SimpleTester(Role):name: str = "Bob"profile: str = "SimpleTester"def __init__(self, **kwargs):super().__init__(**kwargs)self.set_actions([SimpleWriteTest])# self._watch([SimpleWriteCode])self._watch([SimpleWriteCode, SimpleWriteReview])  # feel free to try this tooasync def _act(self) -> Message:logger.info(f"{self._setting}: to do {self.rc.todo}({self.rc.todo.name})")todo = self.rc.todo# context = self.get_memories(k=1)[0].content # use the most recent memory as contextcontext = self.get_memories()  # use all memories as contextcode_text = await todo.run(context, k=5)  # specify argumentsmsg = Message(content=code_text, role=self.profile, cause_by=type(todo))return msg

1.2.3 SimpleReviewer

SimpleReviewer 用来对测试用例代码进行Review，给出修改意见。

• 其Action为SimpleWriteReview，通过 self.set_actions([SimpleWriteReview]) 指定。
• 其行动指令来源为 SimpleWriteTest，接收测试用例代码，根据测试用例代码给出修改意见。通过 self._watch([SimpleWriteTest]) 来指定关注的消息来源。

class SimpleWriteReview(Action):PROMPT_TEMPLATE: str = """Context: {context}Review the test cases and provide one critical comments:"""name: str = "SimpleWriteReview"async def run(self, context: str):prompt = self.PROMPT_TEMPLATE.format(context=context)rsp = await self._aask(prompt)return rspclass SimpleReviewer(Role):name: str = "Charlie"profile: str = "SimpleReviewer"def __init__(self, **kwargs):super().__init__(**kwargs)self.set_actions([SimpleWriteReview])self._watch([SimpleWriteTest])

1.2.4 组成Team并运行

下面就是将上面的三个 Role 放到一个 Team 中。

• hire 函数添加上面的三个 Role 到 Team 中
• invest 函数设置总预算
• run_project 函数将 idea 任务放到环境中
• run 函数让整个 Team 运行起来

async def main(idea: str = "write a function that calculates the product of a list",investment: float = 3.0,n_round: int = 5,add_human: bool = False,
):logger.info(idea)team = Team()team.hire([SimpleCoder(),SimpleTester(),SimpleReviewer(is_human=add_human),])team.invest(investment=investment)team.run_project(idea)await team.run(n_round=n_round)if __name__ == "__main__":fire.Fire(main)

1.2.5 完整代码

"""
Filename: MetaGPT/examples/build_customized_multi_agents.py
Created Date: Wednesday, November 15th 2023, 7:12:39 pm
Author: garylin2099
"""
import reimport firefrom metagpt.actions import Action, UserRequirement
from metagpt.logs import logger
from metagpt.roles import Role
from metagpt.schema import Message
from metagpt.team import Teamdef parse_code(rsp):pattern = r"```python(.*)```"match = re.search(pattern, rsp, re.DOTALL)code_text = match.group(1) if match else rspreturn code_textclass SimpleWriteCode(Action):PROMPT_TEMPLATE: str = """Write a python function that can {instruction}.Return ```python your_code_here ```with NO other texts,your code:"""name: str = "SimpleWriteCode"async def run(self, instruction: str):prompt = self.PROMPT_TEMPLATE.format(instruction=instruction)rsp = await self._aask(prompt)code_text = parse_code(rsp)return code_textclass SimpleCoder(Role):name: str = "Alice"profile: str = "SimpleCoder"def __init__(self, **kwargs):super().__init__(**kwargs)self._watch([UserRequirement])self.set_actions([SimpleWriteCode])class SimpleWriteTest(Action):PROMPT_TEMPLATE: str = """Context: {context}Write {k} unit tests using pytest for the given function, assuming you have imported it.Return ```python your_code_here ```with NO other texts,your code:"""name: str = "SimpleWriteTest"async def run(self, context: str, k: int = 3):prompt = self.PROMPT_TEMPLATE.format(context=context, k=k)rsp = await self._aask(prompt)code_text = parse_code(rsp)return code_textclass SimpleTester(Role):name: str = "Bob"profile: str = "SimpleTester"def __init__(self, **kwargs):super().__init__(**kwargs)self.set_actions([SimpleWriteTest])# self._watch([SimpleWriteCode])self._watch([SimpleWriteCode, SimpleWriteReview])  # feel free to try this tooasync def _act(self) -> Message:logger.info(f"{self._setting}: to do {self.rc.todo}({self.rc.todo.name})")todo = self.rc.todo# context = self.get_memories(k=1)[0].content # use the most recent memory as contextcontext = self.get_memories()  # use all memories as contextcode_text = await todo.run(context, k=5)  # specify argumentsmsg = Message(content=code_text, role=self.profile, cause_by=type(todo))return msgclass SimpleWriteReview(Action):PROMPT_TEMPLATE: str = """Context: {context}Review the test cases and provide one critical comments:"""name: str = "SimpleWriteReview"async def run(self, context: str):prompt = self.PROMPT_TEMPLATE.format(context=context)rsp = await self._aask(prompt)return rspclass SimpleReviewer(Role):name: str = "Charlie"profile: str = "SimpleReviewer"def __init__(self, **kwargs):super().__init__(**kwargs)self.set_actions([SimpleWriteReview])self._watch([SimpleWriteTest])async def main(idea: str = "write a function that calculates the product of a list",investment: float = 3.0,n_round: int = 5,add_human: bool = False,
):logger.info(idea)team = Team()team.hire([SimpleCoder(),SimpleTester(),SimpleReviewer(is_human=add_human),])team.invest(investment=investment)team.run_project(idea)await team.run(n_round=n_round)# 最后这两句可以合成一句：await team.run(n_round=n_round, idea=idea)if __name__ == "__main__":fire.Fire(main)

1.2.6 运行过程及结果展示

（1）用户消息输入，SimpleCoder开始动作，写出代码

（2）SimpleTester 接收到 SimpleCoder 写完的代码，开始写测试用例。

（3）SimpleReviewer 接收到 SimpleTester 写的测试用例，开始审核并给出修改意见

（4）SimpleTester 接收到 SimpleReviewer 的修改意见，开始优化测试用例。

（5）SimpleReviewer 接收到 SimpleTester 优化后的测试用例，进行审核并再次给出修改意见

（6）SimpleTester 和 SimpleReviewer 之间循环交互 n 次

2. 总结

通过本节内容，学习了MetaGPT中Team组件的原理与使用方法。

Team 组件就是在原来 Environment 组件的基础上进行封装，增加了一个invest来控制整体成本。其主要函数为 hire、invest 和 run。

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