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在之前的教程中，我们学习了如何创建和使用智能体以及工具。但有时候，我们希望在 AI 系统中引入人类的参与，例如在项目中进行质量保证、在关键决策中提供指导或在游戏中进行角色扮演。这就是 MetaGPT 人机协作功能发挥作用的地方。

本教程将带你学习如何将人类引入到 MetaGPT 的 AI 系统中，实现人机协作。

人机交互

MetaGPT 允许你在 LLM 驱动的智能体和人类之间进行交互。

示例：

我们以之前的多智能体教程为例。原本，SimpleReviewer 角色由 LLM 扮演。假设我们想要对审查过程有更多控制权，可以自己扮演 SimpleReviewer 角色。

只需要在初始化 SimpleReviewer 时设置 is_human=True 即可。代码如下：

team.hire(
    [
        SimpleCoder(),
        SimpleTester(),
        # SimpleReviewer(),  # 原代码
        SimpleReviewer(is_human=True),  # 修改后的代码
    ]
)

现在，你将以人类的身份扮演 SimpleReviewer，与两个 LLM 驱动的智能体 SimpleCoder 和 SimpleTester 进行交互。你可以对 SimpleTester 生成的单元测试进行评论，例如要求增加覆盖率或边缘情况测试。你的反馈将被发送回 SimpleTester，以便它编写新版本的测试用例。

交互方式

每次轮到人类进行响应时，运行过程将会暂停，等待你的输入。只需输入你想要的内容，你的消息就会被发送到智能体。

限制：

• 目前，交互是通过终端输入进行的，对于多行或结构化的文本输入不太方便。
• 用户必须遵守提示词的内容或格式要求，以便在人类输入后，逻辑能够正常运行。

总结

本教程展示了如何将人类引入到 MetaGPT 的 AI 系统中，实现人机协作。通过人机协作，你可以更好地控制 AI 系统，并发挥人类的优势，例如创造力、判断力等等。

更多学习资源

• MetaGPT 文档：了解更多关于 MetaGPT 的信息。
• MetaGPT Github：查看 MetaGPT 的源代码和示例。
• MetaGPT 论文：深入了解 MetaGPT 的技术细节。

在之前的教程中，我们学习了如何使用记忆来提升智能体的能力。但有时候，智能体需要与外部环境进行交互，例如获取信息、执行操作等等。这就是 MetaGPT 工具发挥作用的地方。

MetaGPT 工具可以帮助你的智能体扩展能力，就像给它安装了“外挂”一样。本教程将带你学习如何创建和使用 MetaGPT 工具。

创建工具

在 MetaGPT 中，创建工具非常简单，只需在 metagpt/tools/libs 目录中创建自己的函数或类即可。

步骤：

1. 创建函数或类： 编写函数或类，用于实现与外部环境的交互。
2. 添加 Google 风格的文档字符串： 为每个函数或类添加文档字符串，用于描述其用途、输入参数和预期输出。
3. 使用 @register_tool 装饰器： 使用 @register_tool 装饰器将函数或类注册到工具注册表中。

示例：

假设你想创建一个计算阶乘的工具，名为 calculate_factorial。你可以创建一个名为 calculate_factorial.py 的文件，并在其中添加以下代码：

# metagpt/tools/libs/calculate_factorial.py
import math
from metagpt.tools.tool_registry import register_tool

# 使用装饰器注册工具
@register_tool()
def calculate_factorial(n):
    """
    计算一个非负整数的阶乘。
    """
    if n < 0:
        raise ValueError("输入必须是非负整数")
    return math.factorial(n)

使用工具

创建工具后，你可以使用 DataInterpreter 角色来使用它。

示例：

假设你想要使用 calculate_factorial 工具来计算 5 的阶乘。你可以创建一个名为 main.py 的文件，并在其中添加以下代码：

# main.py
import asyncio
from metagpt.roles.di.data_interpreter import DataInterpreter
from metagpt.tools.libs import calculate_factorial

async def main(requirement: str):
   role = DataInterpreter(tools=["calculate_factorial"])  # 集成工具
   await role.run(requirement)

if __name__ == "__main__":
   requirement = "请计算 5 的阶乘。"
   asyncio.run(main(requirement))

这段代码首先导入必要的模块，然后定义一个 main 函数。在 main 函数中，我们创建了一个 DataInterpreter 角色，并使用 tools 参数指定了要使用的工具。最后，我们使用 role.run() 方法运行角色，并打印输出结果。

工具定制

MetaGPT 支持多种工具定制方式，例如：

• 从函数定制工具： 如上面的 calculate_factorial 示例。
• 从类定制工具： 你可以创建一个类，并使用 @register_tool 装饰器注册它。

示例：

假设你想创建一个名为 Calculator 的类，用于执行基本的算术运算和计算阶乘。你可以创建一个名为 calculator.py 的文件，并在其中添加以下代码：

# metagpt/tools/libs/calculator.py
import math
from metagpt.tools.tool_registry import register_tool

# 使用装饰器注册工具，并指定标签和包含的函数
@register_tool(tags=["math"], include_functions=["__init__", "add", "subtract", "multiply", "divide", "factorial"])
class Calculator:
   """
   一个简单的计算器工具，可以执行基本的算术运算和计算阶乘。
   """

   @staticmethod
   def add(a, b):
       """
       计算两个数字的和。
       """
       return a + b

   @staticmethod
   def subtract(a, b):
       """
       计算两个数字的差。
       """
       return a - b

   @staticmethod
   def multiply(a, b):
       """
       计算两个数字的积。
       """
       return a * b

   @staticmethod
   def divide(a, b):
       """
       计算两个数字的商。
       """
       if b == 0:
           return "错误：除数不能为零"
       else:
           return a / b

   @staticmethod
   def factorial(n):
       """
       计算一个非负整数的阶乘。
       """
       if n < 0:
           raise ValueError("输入必须是非负整数")
       return math.factorial(n)

总结

本教程展示了如何使用 MetaGPT 创建和使用工具。通过创建工具，你可以扩展智能体的能力，使其能够执行更复杂的任务。

更多学习资源

• MetaGPT 文档：了解更多关于 MetaGPT 的信息。
• MetaGPT Github：查看 MetaGPT 的源代码和示例。
• MetaGPT 论文：深入了解 MetaGPT 的技术细节。