Automata：未来，由代码自我书写

社交平台

Automata 的目标是演变成一个完全自主、自我编程的人工智能系统。

Automata 的灵感来源于一种理论：代码本质上是一种记忆形式。当配备合适的工具时，AI 可以发展出实时能力，这有可能导向通用人工智能（AGI）的诞生。Automata 一词源于希腊语 αὐτόματος，意为“自我行动、自我意愿、自我移动”。Automata theory 是研究抽象机器、自动机 以及可用它们解决的计算问题的学科。

更多信息如下。

Codespace

概览示意图

演示

https://github.com/emrgnt-cmplxty/Automata/assets/68796651/2e1ceb8c-ac93-432b-af42-c383ea7607d7

安装与使用

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初始设置

按照以下步骤设置 Automata 环境：

# 克隆仓库
git clone git@github.com:emrgnt-cmplxty/Automata.git && cd Automata/

# 初始化 Git 子模块
git submodule update --init

# 安装 poetry 和项目依赖
pip3 install poetry && poetry install

# 配置环境和设置文件
poetry run automata configure

$ docker pull ghcr.io/emrgnt-cmplxty/automata:latest

$ docker run --name automata_container -it --rm -e OPENAI_API_KEY=<your_openai_key> -e GITHUB_API_KEY=<your_github_key> ghcr.io/emrgnt-cmplxty/automata:latest

# 添加包含较新软件版本的测试工具链仓库
sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test

# 更新系统软件包列表
sudo apt update

# 安装 gcc-11 和 g++-11 包
sudo apt install gcc-11 g++-11

# 将 gcc-11 和 g++-11 设置为系统的默认 gcc 和 g++ 版本
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-11 60 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-11

索引

运行 Automata 搜索需要 SCIP 索引。这些索引用于创建代码图，该图通过依赖关系关联代码库中的符号。Automata 代码库会定期生成并上传新的索引，但开发人员如果需要，必须手动为本地开发生成索引。如果遇到问题，建议参考这里的说明。

# 安装依赖项并对本地代码库运行索引
poetry run automata install-indexing

构建嵌入向量和文档

# 刷新代码嵌入向量（在本地更改后）
poetry run automata run-code-embedding

# 刷新文档和嵌入向量
poetry run automata run-doc-embedding --embedding-level=2

运行系统

以下命令说明了如何使用一个简单的指令运行系统。建议初次运行时使用此类指令，以确保系统按预期工作。

# 运行单个代理，使用简单指令
poetry run  automata run-agent --instructions="Return true" --model=gpt-3.5-turbo-0613

# 运行单个代理，使用非简单指令
poetry run automata run-agent --instructions="解释什么是 AutomataAgent 以及它是如何工作的，并包含一个初始化 AutomataAgent 实例的示例。"

理解 Automata

Automata 通过将大型语言模型（如 GPT-4）与向量数据库相结合，形成一个集成的系统，能够记录、搜索和编写代码。该过程始于生成全面的文档和代码实例。这，再加上搜索能力，构成了 Automata 自我编码潜力的基础。

Automata 利用下游工具来执行高级编码任务，不断积累其专业知识和自主性。这种自我编码方法类似于自主工匠的工作，即根据反馈和积累的经验不断改进工具和技术。

示例 - 构建你自己的代理

有时，理解一个复杂系统的最好方法是从理解一个基本示例开始。以下示例说明了如何运行你自己的 Automata 代理。该代理将使用一个简单指令进行初始化，然后尝试编写代码来完成该指令。最后，代理将返回其尝试的结果。

from automata.config.base import AgentConfigName, OpenAIAutomataAgentConfigBuilder
from automata.agent import OpenAIAutomataAgent
from automata.singletons.dependency_factory import dependency_factory
from automata.singletons.py_module_loader import py_module_loader
from automata.tools.factory import AgentToolFactory

# 将模块加载器初始化为本地目录
py_module_loader.initialize()

# 构建用于构建工具的所有依赖项集合
toolkit_list = ["context-oracle"]
tool_dependencies = dependency_factory.build_dependencies_for_tools(toolkit_list)

# 构建工具
tools = AgentToolFactory.build_tools(toolkit_list, **tool_dependencies)

# 构建代理配置
agent_config = (
    OpenAIAutomataAgentConfigBuilder.from_name("automata-main")
    .with_tools(tools)
    .with_model("gpt-4")
    .build()
)

# 初始化并运行代理
instructions = "解释代码库如何使用嵌入向量"
agent = OpenAIAutomataAgent(instructions, config=agent_config)
result = agent.run()

import numpy as np
from automata.symbol_embedding.base import SymbolCodeEmbedding
from automata.symbol.parser import parse_symbol

symbol_str = 'scip-python python automata 75482692a6fe30c72db516201a6f47d9fb4af065 `automata.agent.agent_enums`/ActionIndicator#'
symbol = parse_symbol(symbol_str)
source_code = 'symbol_source'
vector = np.array([1, 0, 0, 0])

embedding = SymbolCodeEmbedding(symbol=symbol, source_code=source_code, vector=vector)

from automata.symbol_embedding.base import SymbolDocEmbedding
from automata.symbol.parser import parse_symbol
import numpy as np

symbol = parse_symbol('your_symbol_here')
document = 'A document string containing information about the symbol.'
vector = np.random.rand(10)

symbol_doc_embedding = SymbolDocEmbedding(symbol, document, vector)

贡献指南

如果你想为 Automata 做贡献，请务必查阅贡献指南。本项目遵循 Automata 的行为准则。参与其中，即表示你承诺遵守此准则。

我们使用 GitHub issues 来跟踪功能请求和错误报告，请访问 Automata Discussions 进行一般性问题和讨论，并请将具体问题定向到该处。

Automata 项目致力于遵循开源软件开发中普遍接受的最佳实践。

未来展望

Automata 项目的最终目标是达到能够独立设计、编写、测试和优化复杂软件系统的熟练程度。这包括理解和导航大型代码库、推理软件架构、优化性能，甚至在必要时发明新的算法或数据结构。

虽然完全实现这一目标可能是一项复杂且长期的工作，但朝着这个方向迈出的每一步，不仅有可能极大地提高人类程序员的生产力，也有助于阐明人工智能和计算机科学中的基本问题。

许可证

Automata 采用 Apache License 2.0 许可证。

其他

本项目是 emrgnt-cmplxty 和 maks-ivanov 之间最初合作的延伸，始于这个仓库。