1.AUTOGEN | 上手与源码分析
2.深入 Dify 源码，网网页定位知识库检索的页源源码大模型调用异常
3.AI驱动的前端UI组件生成器（Next.js，GPT4，插件Langchain和CopilotKit）
4.听GPT 讲K8s源代码--cmd(一)
5.Auto-GPT 完全体，网网页全部功能（联网、页源源码文本、插件本地图床a源码语音、网网页图像）安装教程
6.开发 Web App 的页源源码智能体 gptengineer.app
AUTOGEN | 上手与源码分析
AUTOGEN是一个开源平台，主要功能是插件创建和管理自动化对话代理(agent)。这些代理能执行多种任务，网网页包括回答问题、页源源码执行函数，插件甚至与其它代理进行交互。网网页本文将介绍AUTOGEN中的页源源码关键组件，即Conversation Agent，插件并简单分析其多代理功能的源码实现。
根据官网文档和参考代码，AUTOGEN利用OpenAI提供的服务来访问语言模型(Logic Unit)。任何部署了OpenAI兼容API的语言模型都可以无缝集成到AUTOGEN中。利用OpenAI的Tool功能，AUTOGEN能够调用函数，而不是使用自定义提示来引导逻辑模型选择工具。在请求体中提供候选函数信息，OpenAI API将从中选择最有可能满足用户需求的函数。每个agent都可使用send和receive方法与其他agent进行通信。
在Autogen中，每个agent由Abilities & Prior Knowledge、Action & Stimuli、Goals/Preference、Past Experience等部分组成。语言模型(逻辑单元)通过调用OpenAI服务来实现，利用OpenAI提供的Tool功能调用函数。每个agent都维护自己的历史记录，以List[Message]的形式保存，包含对话信息和执行函数的spring源码阅读方法结果等。
Conversable Agent是Autogen的基本智能体类型，其他如AssistantAgent或UserProxyAgent都是基于此实现。在初始化时，通过配置列表来初始化OpenAI对象。generate_reply是核心功能，根据接收到的消息和配置，通过注册的处理函数和回复生成函数产生回复。此过程包括消息预处理、历史消息整理和回复生成。通过定制化钩子处理特定逻辑，考虑到调用工具、对话、参考历史经验等功能，generate_reply的大致运行流程如下：首先处理最后接收的消息，然后整理所有消息进行回复生成。
Autogen将多种不同功能的agent整合到Conversable Agent中。generate_reply时，会根据消息判断是否需要终止对话或人工介入。回复逻辑包括关联或不关联函数的情况。通过代码执行器，代理安全执行GPT生成的代码，AutoGPT自带了Docker、Jupyter和本地三种代码执行器。多Agent对话通过initiate_chat函数启动，使用send和receive函数确保信息正确传递。这种设计允许灵活组合多个ConversableAgent，实现自定义的Agent系统。
Autogen还提供GroupChat功能，允许多个Agent进行自由讨论或固定流程的工作流。开源社区的autogen.agentchat.contrib部分提供了许多自动化对话系统的贡献。此外，官方notebook中讨论了Agent优化器，允许自定义输出，将对话信息输出到前端UI界面。github有趣的源码
总之，Autogen作为Agent搭建工具，提供了基础功能，允许创建和管理自动化对话代理。其设计将执行工具与逻辑模型整合，简化了多代理对话和多功能任务的实现。通过源码分析，可以看到其灵活的架构和丰富的功能实现，为开发者提供了构建复杂对话系统的基础。
深入 Dify 源码，定位知识库检索的大模型调用异常
深入分析Dify源码：大模型调用异常定位
在使用Dify服务与Xinference的THUDM/glm-4-9b-chat模型部署时，遇到了知识库检索节点执行时报错大模型GPT3.5不存在的问题。异常出乎意料，因为没有额外信息可供进一步定位。 通过源码和服务API调用链路的分析，我们发现问题的关键在于知识库检索的实现。该功能在api/core/rag/datasource/retrieval_service.py中，其中混合检索由向量检索和全文检索组成。我们关注了关键词检索、向量检索和全文检索这三个基础检索方式：关键词检索：仅使用jieba进行关键词提取，无大模型介入。
向量检索：通过向量库直接搜索，如Milvus，无大模型调用。
全文检索：使用BM，大部分向量库不支持，实际操作中返回空列表。
问题出现在知识库检索节点的多知识库召回判断中，N选1召回模式会调用大模型以决定知识库。在配置环节，前端HTTP请求显示配置错误，使用了不存在的GPT3.5模型。 经测试，手工创建的delphi源码分享网站知识库检索节点使用了正确的glm-4-9b-chat模型，问题出在默认模板的配置上，即N选1召回模式默认选择了GPT3.5。本地部署时，如果没有配置相应模型，会导致错误出现。 总结来说，解决方法是修改默认模板，将知识库检索的默认模式改为多路召回，这样可以避免新手在本地部署时遇到困扰。建议Dify官方在模板中改进这一设置，以简化用户部署流程。AI驱动的前端UI组件生成器（Next.js，GPT4，Langchain和CopilotKit）
构建AI驱动的前端UI组件生成器，以帮助您生成Next.js Tailwind CSS UI组件，是一个兼具高效与便捷的开发方法。本教程将引导您通过几个关键步骤，构建一个集成有AI功能的UI组件生成器，从项目设置与包安装，到前端界面设计与AI功能集成，最终实现生成及使用UI组件的全过程。以下内容将具体介绍如何完成这一构建过程。
首先，确保您的开发环境已准备就绪。为了能充分理解接下来的教程，您需要对React或Next.js有基本了解。本项目将利用Ace代码编辑器、Langchain包及其依赖项，以及CopilotKit工具。您需要在终端中运行以下代码片段以创建Next.js应用程序：`bash npx create-next-app@latest aiuigenerator`。接下来，安装Ace、Langchain及其依赖，以及CopilotKit，vmp还原工具源码这将为添加AI功能做好准备。
在项目结构中，我们将创建一个名为`components`的文件夹，并在其中包含`Header.tsx`与`CodeTutorial.tsx`两个文件。`Header.tsx`负责定义导航栏，`CodeTutorial.tsx`则展示生成的UI组件、嵌入式代码编辑器及实现教程。在`page.tsx`文件中，导入并定义`Home`函数组件，用于整合`Header`和`CodeTutorial`组件。在完成上述步骤后，删除`globals.css`中的CSS代码，并添加自定义CSS以优化界面外观。运行`npm run dev`命令，然后访问`/download/wi...
（3）安装 Anaconda：访问 anaconda.com/，下载并安装
（4）安装 Python：访问 python.org/downloads/，下载并安装
二、Auto-GPT 安装
1. 下载项目
（1）访问 github.com/Significant-...，复制项目地址
（2）新建文件夹，按住 Shift 键右键选择“在此处打开 Powershell 窗口”，输入项目地址下载源代码
（3）解压项目到新建文件夹
2. 安装依赖库
（1）打开 Auto-GPT 源码文件夹
（2）在空白处按住 Shift 键右键选择“在此处打开 Powershell 窗口”，输入命令下载依赖库
3. 更名与新建
（1）将 .env.template 改名为 .env
（2）创建 auto-gpt.json 文件
三、API-key 获取
1. OpenAI API-key
（1）进入 platform.openai.com/acc...
（2）复制 key，粘贴到 .env 文件中
2. Pinecone API-key（可选）
（1）打开 app.pinecone.io/，注册并复制 key
（2）粘贴 key 到 .env 文件中
3. Google API-key（可选）
（1）打开 console.cloud.google.com...
（2）创建项目，创建 API 密钥，复制 key
（3）打开 programmablesearchengine.google.com...
（4）点击“添加”，填写信息，复制搜索引擎 ID
（5）将 key 和搜索引擎 ID 粘贴到 .env 文件中
4. HuggingFace API-key（可选）
（1）打开 huggingface.co/settings...
（2）点击“Access Tokens”，复制 key
（3）粘贴 key 到 .env 文件中
5. ElevenLabs API-key（可选）
（1）打开 beta.elevenlabs.io/
（2）复制 key 和 voice ID
（3）将 key 和 voice ID 粘贴到 .env 文件中
四、运行 Auto-GPT
1. 打开命令行，cd 到 Auto-GPT 目录下，或打开 Powershell 窗口
2. 输入命令运行 Auto-GPT，设置任务、目标等参数
五、解决 APIConnectionError 错误
在 Python 安装目录下的 site-packages\openai\api_requestor.py 代码中，添加红框内容，并在使用到该函数的地方增加接受 proxy 的变量
开发 Web App 的智能体 gptengineer.app
gptengineer.app
gptengineer.app是一个专注于为非技术人员生成Web应用程序的项目。提供直观的界面，连接到Git控制的代码库，支持开源社区。
项目提供多样化的技术栈选择，包括Chakra UI、Simple HTML、JS和CSS文件生成、Tailwind Daisy UI、以及Tailwind等，满足不同需求。
选择多种模型名，如claude-3-opus-、claude-3-haiku-、gpt-4--preview、gpt-3.5-turbo等，以适应不同的生成场景。
创建网站：只需稍等片刻，网站即可建立完成。用户可通过编辑器查看生成的页面。
优化需求：通过自然语言对话，用户可以轻松修改网页内容，如删除或增加特定段落。如："关于我们"字样删除，并扩展介绍内容至字。
发布网站：完成修改后，用户可以直接发布网站。
设置功能：关联GitHub账号，管理项目，查看生成的初始化代码。点击“Code”链接直接跳转至GitHub仓库，查看源代码。
预览网站：使用“Live”选项预览最终效果。
付费计划：gptengineer.app提供付费服务，用户可根据需求选择相应计划。服务内容涵盖网站生成、优化、发布及管理。
自动 GPT 教程：如何设置自动 GPT
探索自动 GPT 的世界，你准备好了吗？这个教程将带你深入理解如何设置和运用这个强大的人工智能工具。无论你的专业背景，本教程将确保你掌握Auto-GPT，以及它与生成模型的协作原理。它们就像艺术大师和画布，共同创造人工智能的奇迹。
Auto-GPT的核心价值在于其文本生成和翻译的强大能力，基于生成预训练Transformer（GPT）技术。生成模型就像一个创意无限的艺术家，能根据已有的数据创作出新内容。设置Auto-GPT就像组装拼图，首先，从GitHub等平台获取预训练的GPT模型，然后根据你的需求微调参数，个性化为你的任务服务。
要实际操作，你需要Python环境，从GitHub获取Auto-GPT源代码。接着，设置API密钥，包括从OpenAI获取的个人密钥和Pinecone等矢量数据库的访问权限。确保妥善保管这些敏感信息，因为它们将决定Auto-GPT的性能。通过一系列命令，你可以激活Auto-GPT与这些服务的连接，使其成为你业务中的得力助手。
最后，体验Auto-GPT的语音功能，通过ElevenLabs创建API密钥并将其配置在.env文件中。同样，如果你想要生成图像，设置DALL-E并调整图像大小，一切准备就绪，只需在终端中运行命令，人工智能的未来就在你的掌握中。
基于FastGPT和芋道源码挑战一句话生成代码
芋道源码在编程社区中广为人知，为了解决代码生成问题，我们尝试通过FastGPT实现芋道框架的自动化代码生成。芋道的代码生成功能依赖于数据库表字段，因此，我们的目标在于借助GPT技术自动生成数据库表结构。一旦数据库表结构确定，相应的代码便能随之生成。实现这一需求的关键在于利用FastGPT的高级编排功能。编排的核心逻辑如下：
首先，通过FastGPT的高级编排，我们设计了一个流程，用于解析数据库表字段。这个流程可以接收数据库表字段信息作为输入，然后利用GPT模型生成相应的代码模板。这样的设计使得生成的代码高度符合数据库表的结构，从而保证了代码的准确性和可用性。
接下来，我们构建了一个示例，展示了如何使用FastGPT与芋道源码结合生成自定义接口。在示例中，我们首先定义了数据库表结构，然后利用FastGPT的解析功能将其转化为代码生成的输入数据。通过GPT模型，我们生成了符合数据库表结构的自定义接口代码。这个过程不仅简化了代码开发流程，也极大地提高了代码生成的效率。
通过将FastGPT与芋道源码相结合，我们不仅实现了数据库表结构到代码的自动化生成，还为开发者提供了一种高效、便捷的编程方式。这种方法不仅能够显著提升开发效率，还能够确保生成的代码质量，为开发者节省了大量时间和精力。在未来，随着FastGPT功能的进一步优化，我们期待它在代码生成领域的应用能取得更大的突破。
AI Code Translator 编程语言自动转换工具源码分析
近期，关注到开源库 PuerTS 提及“Lua到TS的AI转写”。基于此，我探究了一款基于GPT的代码翻译工具——“AI Code Translator”。此工具能将一种编程语言自动转换为另一种语言。PuerTS提及的“AI转写”可能采用了相似原理。本文将深入分析“AI Code Translator”中“转写”部分的实现。
项目地址：未提供
项目截图：未提供
尝试使用在线工具 aicodeconvert.com/ 将一段TS代码转为Lua。实际体验中，AI转换的Lua代码保留了TS代码的含义、结构和写法，但需要开发者补充一些在目标语言中不存在的类型或函数，例如Lua的class。此外，名称保持与源代码一致，但如果源代码中使用特定库或框架，转换后的代码同样使用该库，但目标语言可能并未提供相应版本，需要开发者自行实现或先用AI转写源库。
分析工具的前端使用next.js编写，核心功能在Index.ts文件中，包含createPrompt和OpenAIStream两个关键方法。createPrompt负责构造AI翻译所需的提示词，OpenAIStream则封装了与OpenAI API的交互。createPrompt方法根据输入语言、输出语言以及代码内容构建提示词，旨在让AI理解翻译任务并生成目标代码。
创建提示词的方法分为三个主要分支，分别针对自然语言输入、自然语言输出以及具体编程语言的输入和输出情况。在构建提示词时，采用身份说明、任务描述、举例、具体文本填充和输出格式续写等步骤，旨在引导AI完成代码翻译。
对于大工程的转写，建议采用以下改进策略：分析代码依赖关系，优先转写底层代码；分段处理代码，避免超过AI处理的token长度限制；对AI生成的代码进行人工检查和测试，提升代码质量。这些技巧可帮助开发者更高效地利用AI转写工具。
总结，AI转写工具“AI Code Translator”通过简单的提示词构造实现代码自动转换。虽然适用于小型代码段，但对于大工程的转写还需结合人工辅助，以提高效率和代码质量。此外，若目标是学习和开发网络游戏，特别是手机游戏或游戏行业相关工作，推荐阅读《Unity3D网络游戏实战（第2版）》，本书由作者总结多年经验编写，提供实用的教程和知识，非常适合这一领域的需求。
