AutoGPT 2026：自主智能体的复兴与进化

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│  │         Infrastructure Layer             │   │
│  │  PostgreSQL │ Redis │ S3 │ Docker │ K8s  │   │
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from autogpt import AutoGPT, Goal, Constraint

agent = AutoGPT(
    name="ResearchBot",
    llm_config={
        "planning_model": "claude-4-opus",
        "execution_model": "gpt-4o",
        "reflection_model": "claude-4-sonnet"
    },
    planning_mode="hybrid",  # htn | llm | hybrid
    max_plan_depth=5,
    replanning_threshold=0.6  # 置信度低于此值则重新规划
)

goal = Goal(
    description="调研 2026 年值得投资的 AI 芯片公司，生成投资分析报告",
    success_criteria=[
        "包含至少 5 家公司的详细分析",
        "每家公司有财务数据和估值",
        "提供投资评级和建议",
        "报告字数不少于 5000 字"
    ]
)

constraints = [
    Constraint("总成本不超过 $20"),
    Constraint("执行时间不超过 30 分钟"),
    Constraint("只使用可信数据源"),
    Constraint("不执行任何交易操作")
]

result = await agent.run(
    goal=goal,
    constraints=constraints,
    budget_limit=20.0,  # 美元
    time_limit=1800  # 秒
)

from autogpt.safety import SafetyFramework, Policy

safety = SafetyFramework(
    policies=[
        Policy.resource_limit(
            max_cost_per_action=2.0,    # 单次操作最大成本
            max_total_cost=20.0,        # 总成本上限
            max_concurrent_actions=5     # 最大并发操作数
        ),
        Policy.action_constraint(
            allowed_actions=[
                "search", "read", "write_file", 
                "http_get", "http_post", "code_execute"
            ],
            forbidden_actions=[
                "delete_system_file", "send_email",
                "make_payment", "modify_config"
            ]
        ),
        Policy.data_safety(
            redact_pii=True,              # 自动脱敏
            block_external_upload=True,    # 禁止外部上传
            allowed_domains=["*.gov", "*.edu", "trusted-sources.com"]
        ),
        Policy.human_oversight(
            require_approval_for=["code_execute", "http_post"],
            auto_approve_after=60  # 60秒无响应自动拒绝
        )
    ]
)

from autogpt.memory import MemorySystem

memory = MemorySystem(
    working_memory={
        "backend": "redis",
        "capacity": 100,  # 最近 100 条交互
        "ttl": 3600
    },
    episodic_memory={
        "backend": "postgres",
        "store_outcomes": True,
        "store_traces": True
    },
    semantic_memory={
        "backend": "qdrant",
        "embedding_model": "text-embedding-3-large",
        "auto_consolidate": True  # 自动从情景记忆中提取知识
    },
    procedural_memory={
        "backend": "git",
        "auto_commit": True
    }
)

# 记忆整合：定期从情景记忆中提取模式到语义记忆
await memory.consolidate(
    since="7d",  # 整合最近 7 天
    min_confidence=0.8
)

from autogpt.protocol import AgentProtocol, Message

protocol = AgentProtocol(
    agent_id="research-bot-001",
    capabilities=["research", "analysis", "writing"],
    endpoint="grpc://autogpt-cluster:50051"
)

# 注册为可被其他 Agent 调用的服务
@protocol.handler("research_request")
async def handle_research(request: Message):
    # 接收其他 Agent 的研究请求
    result = await research_pipeline(request.payload["topic"])
    
    return Message(
        type="research_result",
        payload={"report": result, "confidence": 0.87},
        metadata={"cost_incurred": 3.45}
    )

# 发现并调用其他 Agent
code_reviewer = await protocol.discover(capability="code_review")
review_result = await protocol.call(
    target=code_reviewer,
    message=Message(type="review_request", payload={"code": "..."})
)

目标：分析中国新能源汽车 2026 年市场趋势
约束：预算 $15，时间 20 分钟

执行过程：
1. [规划] 分解为 5 个子任务：数据收集 → 数据清洗 → 趋势分析 → 竞品对比 → 报告生成
2. [执行] 并行搜索 12 个数据源，获取销量、政策、技术数据
3. [反思] 发现充电基础设施数据不足，触发重新规划
4. [再执行] 补充充电桩数据收集
5. [输出] 生成 8000 字报告 + 5 张数据图表
总成本：$8.32 | 总时间：14.2 min

目标：将一个 Python 2 代码库迁移到 Python 3
约束：预算 $20，不改变功能行为

执行过程：
1. [分析] 扫描代码库，识别 347 个需要修改的文件
2. [规划] 按依赖关系排序，分 10 批处理
3. [执行] 逐文件转换，每批运行测试验证
4. [反思] 第 4 批测试失败，分析原因并修正
5. [输出] 347 文件全部转换，测试通过率 98.2%
总成本：$17.85 | 总时间：28.5 min