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如何把 AutoGPT Agent 封装为可复用的 Agent Block 并嵌入其他工作流【免费下载链接】AutoGPTAutoGPT is the vision of accessible AI for everyone, to use and to build on. Our mission is to provide the tools, so that you can focus on what matters.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/au/AutoGPT在 AutoGPT Platform 中一个已经搭好的 Agent工作流本身就可以作为一个块Agent Block被另一个 Agent 调用。这篇文章对应 Agent Blocks 官方文档描述的完整场景先用可视化 Builder 搭一个基础 Agent验证它能独立跑通再把它作为一个块加进新的工作流里保存。操作全部在 AutoGPT Builder 界面完成不涉及代码改动。前提条件已有一套可用的 AutoGPT 平台环境。自托管Docker方式按 Getting Started 指南 完成安装Node.js、Docker、Git然后docker compose up -d --build访问 http://localhost:3000 确认前端已启动使用云端版本则开箱即用AI 块自带 credits无需 API key。如果基础 Agent 中要用到 AI Text Generator 块自托管环境需要先配置 LLM 服务的 API key见下节只用 Calculator 等纯逻辑块则不需要。为自托管环境配置 LLM API KeyAI Text Generator 块需要模型服务。按 Create a Basic Agent 文档 的说明自托管Docker部署时把自己的 key 加到autogpt_platform/backend/.env# Create or edit backend/.env OPENAI_API_KEYsk-your-key-here ANTHROPIC_API_KEYsk-ant-your-key-here # Add other provider keys as needed上面是文档给出的示例格式sk-your-key-here等是占位值替换成你自己的 key按需保留对应服务商的行。修改后重启服务使配置生效在autogpt_platform目录下执行docker compose down docker compose up -d云端版本无需此步骤官方说明 AI 块内置 credits也可以在 Profile → Integrations 里改用自带 key。搭建并验证基础 Agent这是后续所有操作的源头被封装的 Agent 必须先能独立运行。按 agent-blocks.md 的组件要求一个最小可封装的 Agent 包含三类块Input BlockAI Text Generator BlockOutput Block操作路径在 Builder 画布中依次添加以上三个块。连线把 Input 块的result连到 AI Text Generator 的Prompt再把 AI Text Generator 的response连到 Output 块的value。命名Input 块命名为questionOutput 块命名为answer。这个名字会成为该 Agent 对外暴露的输入/输出字段稍后外层工作流按这两个名字连线。给 Agent 起一个有描述性的名字文档示例用 Weather Agent点击 Save 保存。保存后立即做一次独立验证确认它不是个空壳点击 Run在输入框里填一个测试问题文档示例How far is the Earth from the Moon?。查看结果两个入口任选其一Agent Outputs 区域点击 View More 查看详细结果。这里有一个文档明确指出的判断依据如果 Agent 里没有 Output 块Agent Outputs 按钮会显示为空白——此时改从 View More 或块的底部查看输出。所以输出能显示在 Agent Outputs 里既是功能验证也说明命名规范正确。把该 Agent 作为一个块嵌入新的工作流基础 Agent 保存后它会自动出现在 Builder 的块列表里。按文档的 Converting to a Block 部分操作进入 Builder 界面打开 Blocks 菜单点击该 Agent 的标签tag或直接按名字搜索点击该 Agent 块把它加入新工作流的画布按外层工作流需要把上游块的输出连到这个 Agent 块的输入对应之前命名的question再把它输出的answer连到下游块或 Output 块为新 Agent 保存并起一个有描述性的名字文档示例同样给了 Weather Agent 这类命名方式。这一步不需要手动填写 graph_id 或版本参数。从源码可以确认嵌入机制AgentExecutorBlock 是平台内置的BlockType.AGENT块描述为 Executes an existing agent inside your agent输入 schema 包含user_id、graph_id、graph_version、agent_name用于 Builder UI 显示的名字以及inputs/input_schema/output_schema这些由 Builder 在保存时自动填充。执行时它监听子图的事件流子 Agent 每执行完一个 Output 块就把该块的名字和产出逐条作为本块的输出agent.py因此子 Agent 有几个命名过的 Output 块外层工作流就能接几路输出。验证组合后的工作流按 Testing the Agent Block 一节的步骤验证输入一个测试问题文档示例How far is the Earth from the Moon?点击 Run在 Agent Outputs 区域查看结果或点击 View More 获取详细结果。预期行为与文档一致内层 Agent 的输出会经由 Agent 块透传到外层工作流的对应连线位置。若结果异常优先回到上一节确认基础 Agent 单独运行时输出正常——文档的排查逻辑是先保证被封装的 Agent 本身可独立跑通。进阶用法与限制文档的 Advanced Usage 部分说明可以把多个 Agent Block 组合在一起把不同的 Agent 串联起来组成更复杂的流程即层级化的 Agent 系统例如研究、写作、编辑、格式化各一个 Agent 块。限制输出依赖 Output 块的命名Agent Outputs 为空时只能从 View More 或块底部查看这是文档明示的现象不是故障。相关文档入口Agent Blocks Overview、Create a Basic Agent、Edit an Agent。后续需要修改已保存的 Agent 时按 edit-agent.md 从 Monitor 标签页选中该 Agent、点击铅笔图标进入编辑器即可改动保存在你的本地实例上。【免费下载链接】AutoGPTAutoGPT is the vision of accessible AI for everyone, to use and to build on. Our mission is to provide the tools, so that you can focus on what matters.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/au/AutoGPT创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 如何把 AutoGPT Agent 封装为可复用的 Agent Block 并嵌入其他工作流？
如何把 AutoGPT Agent 封装为可复用的 Agent Block 并嵌入其他工作流【免费下载链接】AutoGPTAutoGPT is the vision of accessible AI for everyone, to use and to build on. Our mission is to provide the tools, so that you can focus on what matters.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/au/AutoGPT在 AutoGPT Platform 中一个已经搭好的 Agent工作流本身就可以作为一个块Agent Block被另一个 Agent 调用。这篇文章对应 Agent Blocks 官方文档描述的完整场景先用可视化 Builder 搭一个基础 Agent验证它能独立跑通再把它作为一个块加进新的工作流里保存。操作全部在 AutoGPT Builder 界面完成不涉及代码改动。前提条件已有一套可用的 AutoGPT 平台环境。自托管Docker方式按 Getting Started 指南 完成安装Node.js、Docker、Git然后docker compose up -d --build访问 http://localhost:3000 确认前端已启动使用云端版本则开箱即用AI 块自带 credits无需 API key。如果基础 Agent 中要用到 AI Text Generator 块自托管环境需要先配置 LLM 服务的 API key见下节只用 Calculator 等纯逻辑块则不需要。为自托管环境配置 LLM API KeyAI Text Generator 块需要模型服务。按 Create a Basic Agent 文档 的说明自托管Docker部署时把自己的 key 加到autogpt_platform/backend/.env# Create or edit backend/.env OPENAI_API_KEYsk-your-key-here ANTHROPIC_API_KEYsk-ant-your-key-here # Add other provider keys as needed上面是文档给出的示例格式sk-your-key-here等是占位值替换成你自己的 key按需保留对应服务商的行。修改后重启服务使配置生效在autogpt_platform目录下执行docker compose down docker compose up -d云端版本无需此步骤官方说明 AI 块内置 credits也可以在 Profile → Integrations 里改用自带 key。搭建并验证基础 Agent这是后续所有操作的源头被封装的 Agent 必须先能独立运行。按 agent-blocks.md 的组件要求一个最小可封装的 Agent 包含三类块Input BlockAI Text Generator BlockOutput Block操作路径在 Builder 画布中依次添加以上三个块。连线把 Input 块的result连到 AI Text Generator 的Prompt再把 AI Text Generator 的response连到 Output 块的value。命名Input 块命名为questionOutput 块命名为answer。这个名字会成为该 Agent 对外暴露的输入/输出字段稍后外层工作流按这两个名字连线。给 Agent 起一个有描述性的名字文档示例用 Weather Agent点击 Save 保存。保存后立即做一次独立验证确认它不是个空壳点击 Run在输入框里填一个测试问题文档示例How far is the Earth from the Moon?。查看结果两个入口任选其一Agent Outputs 区域点击 View More 查看详细结果。这里有一个文档明确指出的判断依据如果 Agent 里没有 Output 块Agent Outputs 按钮会显示为空白——此时改从 View More 或块的底部查看输出。所以输出能显示在 Agent Outputs 里既是功能验证也说明命名规范正确。把该 Agent 作为一个块嵌入新的工作流基础 Agent 保存后它会自动出现在 Builder 的块列表里。按文档的 Converting to a Block 部分操作进入 Builder 界面打开 Blocks 菜单点击该 Agent 的标签tag或直接按名字搜索点击该 Agent 块把它加入新工作流的画布按外层工作流需要把上游块的输出连到这个 Agent 块的输入对应之前命名的question再把它输出的answer连到下游块或 Output 块为新 Agent 保存并起一个有描述性的名字文档示例同样给了 Weather Agent 这类命名方式。这一步不需要手动填写 graph_id 或版本参数。从源码可以确认嵌入机制AgentExecutorBlock 是平台内置的BlockType.AGENT块描述为 Executes an existing agent inside your agent输入 schema 包含user_id、graph_id、graph_version、agent_name用于 Builder UI 显示的名字以及inputs/input_schema/output_schema这些由 Builder 在保存时自动填充。执行时它监听子图的事件流子 Agent 每执行完一个 Output 块就把该块的名字和产出逐条作为本块的输出agent.py因此子 Agent 有几个命名过的 Output 块外层工作流就能接几路输出。验证组合后的工作流按 Testing the Agent Block 一节的步骤验证输入一个测试问题文档示例How far is the Earth from the Moon?点击 Run在 Agent Outputs 区域查看结果或点击 View More 获取详细结果。预期行为与文档一致内层 Agent 的输出会经由 Agent 块透传到外层工作流的对应连线位置。若结果异常优先回到上一节确认基础 Agent 单独运行时输出正常——文档的排查逻辑是先保证被封装的 Agent 本身可独立跑通。进阶用法与限制文档的 Advanced Usage 部分说明可以把多个 Agent Block 组合在一起把不同的 Agent 串联起来组成更复杂的流程即层级化的 Agent 系统例如研究、写作、编辑、格式化各一个 Agent 块。限制输出依赖 Output 块的命名Agent Outputs 为空时只能从 View More 或块底部查看这是文档明示的现象不是故障。相关文档入口Agent Blocks Overview、Create a Basic Agent、Edit an Agent。后续需要修改已保存的 Agent 时按 edit-agent.md 从 Monitor 标签页选中该 Agent、点击铅笔图标进入编辑器即可改动保存在你的本地实例上。【免费下载链接】AutoGPTAutoGPT is the vision of accessible AI for everyone, to use and to build on. Our mission is to provide the tools, so that you can focus on what matters.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/au/AutoGPT创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考