超越AutoGPT，面壁智能&清华NLP开源大模型： 超级英雄 XAgent

你是否曾经想过，如果有一个 AI 能够帮你自动完成各种复杂的任务，比如写代码、分析数据、解决问题，甚至和你合作、向你求助，那该有多好？

今天，我要给大家介绍一个这样的 AI 项目，它就是 XAgent！

XAgent 是一个开源的实验性大语言模型驱动的自主智能体，能够自动解决各种复杂任务。它是由国内领先的人工智能大模型公司 面壁智能 和 清华大学NLP 实验室 共同研发并推出的。

XAgent 的能力已全面超越了 AutoGPT，在众多场景任务上展示出了惊人的自主性和复杂任务的求解能力，将 AI 智能体的智能水平提升到了一个全新高度。

那么，XAgent 是如何做到这一切的呢？让我们一起来看看吧！

XAgent 的设计原理

XAgent 的设计中创新地引入了一种 “双循环机制” ，使它能够从“宏观”和“微观”两个视角进行任务规划和执行。

外循环 ：负责全局任务规划，将复杂任务分解为可操作的简单任务。

内循环 ：负责局部任务执行，专注于细节。

通过双循环机制的协作，XAgent 如同大模型领域的“超级英雄”，它在应对复杂任务的不同环节时，展现出超强的专业度和丰富的技能。

就像漫威宇宙中的“美队”，XAgent 既有全局观的领导力，也有细致入微的执行力。

例如，当用户给 XAgent 提交了一个 iris.zip 文件，让 XAgent 对数据进行分析时：

在外循环中，XAgent 首先将这个任务分解成了 4 个子任务：对数据进行检查与理解；检查系统的Python环境，查看相关数据分析库是否存在；编写数据分析代码，对数据进行处理与分析；根据python代码执行结果撰写分析报告。

在内循环中，在执行每一个子任务时，XAgent 熟练地使用文件读写、 shell 命令、python notebook 及相应 pandas、sci-kit learn、seaborn、matplotlib 等数据分析库，甚至会对数据进行可视化分析。

而 AutoGPT 在执行相同任务时，并没有制定检查 python 环境与相关库的规划，而是直接开始写代码执行，导致使用相关库时失败报错，最终也没有完成对数据的复杂分析。

XAgent 的交互能力

除了强大的任务规划和执行能力外，XAgent 还具备了与人类协作和交互的能力。它可以自主与用户进行交互，并向人类发出干预和指导的请求。

对于一个智能体而言，“是否能够与人类协作”也是体现其智能程度的重要指标。

首先，XAgent 具备直观的界面 ，用户可以直接覆盖或修改它提出的建议，从而将AI效率与人类的直觉和专业知识有效结合。

其次，在面临陌生挑战的情况下，XAgent具备“向人类寻求帮助”能力，它会向用户征求实时反馈、建议或指导，确保即使在不确定的领域，智能体也能发挥出最佳作用。

这种交互范式，将 AI 的自主性与人类的智慧有机融合，展示了人与 XAgent 之间的全新的协作关系。

例如，当用户想让 XAgent 帮忙推荐一些好吃的餐馆来和朋友聚会，但是却没有提供具体详细的信息时：

这个时候 XAgent 可以意识到目前用户所提供的信息不够充足，难以进行推荐，于是向人类提出请求，询问用户的倾向地点、预算范围、口味喜好、有哪些忌口等等，在得到用户的反馈后从而提供了推荐的餐厅。

而 AutoGPT 则直接开始到网络上搜索餐馆信息进行推荐，最终推荐的结果地点不对，也没有考虑用户的预算，没有符合用户的需求。

XAgent 的工具能力

XAgent 在设计中原创了工具执行引擎 ToolServer ，可以实现更安全、高效、可扩展的工具执行能力。它在隔离的 Docker 环境中运行，确保工具执行不会危及主系统的稳定性或安全性。这种设计带来多重好处：

安全 ：在 Docker 容器内运行工具可以保护主系统免受潜在危害。

高效 ：系统可以根据需求和使用模式启动、停止和重启节点，实现最佳资源使用。

可扩展 ：方便管理代码，调试和扩展性更强。

ToolServer 的关键组件包括：ToolServerNode、ToolServerMonitor、ToolServerManager，在执行操作、节点检查、周期管理等方面提供强大的能力。

目前，XAgent 的 ToolSever 支持FileSystemEnv、PythonNotoBook、WebEnv、ExecuteShell、RapidAPIEnv、AskHumanforHelp 等多种工具。

XAgent 的开源地址

XAgent 是一个开源项目，你可以在 GitHub 上找到它，并且可以自由地使用它。

代码地址：

https://github.com/OpenBMB/XAgent

博客文章：

https://blog.x-agent.net/

示例地址：

https://x-agent.net/