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在人工智能的世界里，代码不仅仅是冰冷的字符，更是一个个充满生命力的实体。它们可以思考、行动，甚至与人类互动。今天，我们将深入探索一个名为 build_customized_agent.py 的神秘代码文件，它是如何通过简单的逻辑，赋予代码“生命”的。
build_customized_agent.py
在这个文件中，我们遇到了两个主要角色：SimpleCoder 和 RunnableCoder。它们的名字听起来很直白，但背后却隐藏着深刻的逻辑和设计哲学。
SimpleCoder 的任务非常明确：它只负责生成代码。它的核心能力来源于一个名为 SimpleWriteCode 的动作（Action）。这个动作的工作流程如下：
SimpleCoder
SimpleWriteCode
Action
就像一个专注于创作的艺术家，SimpleCoder 不关心代码是否能运行，它只负责写出符合要求的代码。
相比之下，RunnableCoder 则是一个更为全面的角色。它不仅能够生成代码，还能运行代码并返回执行结果。这是通过两个动作实现的：
RunnableCoder
通过这种设计，RunnableCoder 不仅能“写”，还能“做”，真正实现了从想法到执行的闭环。
在这些角色背后，隐藏着一系列精巧的动作设计。让我们逐一拆解这些动作的逻辑。
SimpleWriteCode 是一个专注于代码生成的动作。它的核心逻辑如下：
PROMPT_TEMPLATE
_aask
这种设计确保了代码生成的高效性和准确性。
SimpleRunCode 的任务是运行代码并返回结果。它通过 Python 的 subprocess 模块，直接在子进程中运行代码，并捕获输出结果。这种方法简单而高效，适合快速验证代码的可运行性。
SimpleRunCode
subprocess
在 SimpleCoder 和 RunnableCoder 中，行为模式（_act 方法）是它们的核心。通过这个方法，它们能够根据当前任务，选择合适的动作并执行。
_act
两种角色都依赖于记忆系统（get_memories 和 memory.add），以确保它们能够根据上下文调整行为。这种设计模仿了人类的记忆机制，使得角色的行为更加智能和连贯。
get_memories
memory.add
RunnableCoder 通过设置反应模式（RoleReactMode.BY_ORDER），确保动作按顺序执行。这种设计使得复杂任务能够被分解为多个步骤，逐步完成。
RoleReactMode.BY_ORDER
在文件的最后，我们看到了一个名为 main 的函数。这是整个脚本的入口点，也是角色与用户交互的桥梁。
main
run
通过这种设计，用户可以以最简单的方式，体验到智能代理的强大功能。
整个文件的设计体现了高度的模块化和可扩展性：
这种设计不仅使代码易于理解和维护，还为未来的功能扩展提供了便利。
虽然当前的实现已经非常强大，但它也为未来的发展留下了无限的可能性。例如：
这些可能性让人对未来充满期待。
MetaGPT
在这个文件中，我们不仅看到了代码的力量，也感受到了设计的智慧。从简单的代码生成，到复杂的任务执行，这段代码为我们展示了智能代理的无限可能。未来，或许每一段代码都将拥有自己的“生命”，为人类的创造力插上翅膀。
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步子哥の博客
代码的生命：从简单到可运行的智能代理构建之旅
在人工智能的世界里，代码不仅仅是冰冷的字符，更是一个个充满生命力的实体。它们可以思考、行动，甚至与人类互动。今天，我们将深入探索一个名为
build_customized_agent.py的神秘代码文件，它是如何通过简单的逻辑，赋予代码“生命”的。在这个文件中，我们遇到了两个主要角色：SimpleCoder 和 RunnableCoder。它们的名字听起来很直白，但背后却隐藏着深刻的逻辑和设计哲学。
SimpleCoder的任务非常明确：它只负责生成代码。它的核心能力来源于一个名为SimpleWriteCode的动作（Action）。这个动作的工作流程如下：就像一个专注于创作的艺术家，
SimpleCoder不关心代码是否能运行，它只负责写出符合要求的代码。相比之下，
RunnableCoder则是一个更为全面的角色。它不仅能够生成代码，还能运行代码并返回执行结果。这是通过两个动作实现的：通过这种设计，
RunnableCoder不仅能“写”，还能“做”，真正实现了从想法到执行的闭环。在这些角色背后，隐藏着一系列精巧的动作设计。让我们逐一拆解这些动作的逻辑。
SimpleWriteCode是一个专注于代码生成的动作。它的核心逻辑如下：PROMPT_TEMPLATE，它将用户的指令嵌入到一个预定义的模板中，生成一个清晰的代码生成请求。_aask方法（可能是某种异步的 AI 调用接口），生成代码。这种设计确保了代码生成的高效性和准确性。
SimpleRunCode的任务是运行代码并返回结果。它通过 Python 的subprocess模块，直接在子进程中运行代码，并捕获输出结果。这种方法简单而高效，适合快速验证代码的可运行性。在
SimpleCoder和RunnableCoder中，行为模式（_act方法）是它们的核心。通过这个方法，它们能够根据当前任务，选择合适的动作并执行。两种角色都依赖于记忆系统（
get_memories和memory.add），以确保它们能够根据上下文调整行为。这种设计模仿了人类的记忆机制，使得角色的行为更加智能和连贯。RunnableCoder通过设置反应模式（RoleReactMode.BY_ORDER），确保动作按顺序执行。这种设计使得复杂任务能够被分解为多个步骤，逐步完成。在文件的最后，我们看到了一个名为
main的函数。这是整个脚本的入口点，也是角色与用户交互的桥梁。run方法，完成任务。通过这种设计，用户可以以最简单的方式，体验到智能代理的强大功能。
整个文件的设计体现了高度的模块化和可扩展性：
这种设计不仅使代码易于理解和维护，还为未来的功能扩展提供了便利。
虽然当前的实现已经非常强大，但它也为未来的发展留下了无限的可能性。例如：
这些可能性让人对未来充满期待。
MetaGPT项目文档与代码库：https://github.com/geekan/MetaGPT在这个文件中，我们不仅看到了代码的力量，也感受到了设计的智慧。从简单的代码生成，到复杂的任务执行，这段代码为我们展示了智能代理的无限可能。未来，或许每一段代码都将拥有自己的“生命”，为人类的创造力插上翅膀。