【AI Agent系列】【MetaGPT】9. 一句话订阅专属信息 - 订阅智能体进阶，实现一个更通用的订阅智能体（2）

0. 前置推荐阅读和本文内容

0.1 前置推荐阅读

• 订阅智能体实战

  • 【AI的未来 - AI Agent系列】【MetaGPT】3. 实现一个订阅智能体，订阅消息并打通微信和邮件
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• ActionNode基础与实战

  • 【AI的未来 - AI Agent系列】【MetaGPT】4. ActionNode从理论到实战

  • 【AI的未来 - AI Agent系列】【MetaGPT】4.1 细说我在ActionNode实战中踩的那些坑

0.2 本文内容

在上篇文章 【AI Agent系列】【MetaGPT】8. 一句话订阅专属信息 - 订阅智能体进阶，实现一个更通用的订阅智能体 中我们实现了一个更通用的订阅智能体，本文在此基础上作一些修改优化。

1. 修改一：直接用大模型获取网页信息，不用爬虫程序

在我们之前实现的通用订阅智能体中，从网页中提取信息的方法都是通过爬虫程序来进行的，那可不可以不用爬虫程序，而是直接借助大模型的能力去总结信息？答案是肯定的，不过存在一些其它问题需要我们来解决。下面是实现过程。

1.1 我们要给大模型什么内容

首先考虑下我们需要给大模型什么内容？

• url ： 需要大模型自己去访问url（调用插件等）
• html内容
• 网页中的文本内容

最容易想到的大概也就上面三种内容。给url的话还需要我们去让大模型调用相应的插件，有点复杂，本文暂不考虑。对于html内容，前面我们在利用大模型帮助我们写爬虫程序的时候已经见识到了，内容非常多，一是会严重干扰大模型生成爬虫程序的质量，二是非常容易导致token超限，所以直接用这种数据让大模型总结信息也是不合适也不太可能的。

那就剩下给大模型【网页中的文本内容】这一条路子了。联想下大模型对文本的总结能力和使用方法，就是给大模型一段文本，然后让大模型总结，是不是觉得这种方法非常可行？下面来看具体做法。

1.2 提取网页文本信息

（1）原来的代码分析

class SubAction(Action):
 	...... 省略 ......
	async def run(self, *args, **kwargs):
	    pages = await WebBrowserEngine().run(*urls)

通过WebBrowserEngine获取到了网页内容。打印出来看一下，大概长下图这样，这些内容都在返回结果pages.inner_text中。

（2）提取出纯文本信息。
对 pages.inner_text 进行处理，去掉里面的一些特殊符号。可以用下面的代码。

def get_linktext(html_content):
    flag = False
    if len(html_content) > 0:
        html_content = html2text.html2text(html_content)

    html_content = html_content.strip()
    if len(html_content) > 0:
        flag = True
    return flag, html_content

html2text 是一个 Python 库，用于将 HTML 格式的文本转换为纯文本格式。它特别适用于从网页抓取数据，并将这些数据从复杂的 HTML 格式转换为简单的纯文本格式。

来看下提取之后的效果：

（3）将提取到的文本和用户需求一起给大模型，让大模型总结内容

1.3 组织Action

好了，主要的修改我们已经做完了。下面就是将修改融入到我们之前的代码中。
来看一下我们现在有的元素：

• [Role] SubscriptionAssistant

  • [Action] ParseSubRequirement ： 解析用户需求
  • [Action] RunSubscription ：创建并开启订阅智能体

• [Role] SubRole ： 订阅智能体

  • [Action] SubAction

就让SubscriptionAssistant的Action顺序执行就可以了。

class SubscriptionAssistant(Role):
    """Analyze user subscription requirements."""

    name: str = "同学小张的订阅助手"
    profile: str = "Subscription Assistant"
    goal: str = "analyze user subscription requirements to provide personalized subscription services."
    constraints: str = "utilize the same language as the User Requirement"

    def __init__(self, **kwargs) -> None:
        super().__init__(**kwargs)

        self._init_actions([ParseSubRequirement, RunSubscription]) ## 2. 先解析用户需求，然后运行订阅
        self._set_react_mode(react_mode="by_order") ## 按顺序执行

1.4 完整代码及细节注释

from metagpt.actions.action_node import ActionNode
from metagpt.actions.action import Action
import asyncio
from uuid import uuid4
import sys
import aiohttp

## 分析用户的要求语言
LANGUAGE = ActionNode(
    key="language",
    expected_type=str,
    instruction="Provide the language used in the project, typically matching the user's requirement language.",
    example="en_us",
)

## 分析用户的订阅推送时间
CRON_EXPRESSION = ActionNode(
    key="Cron Expression",
    expected_type=str,
    instruction="If the user requires scheduled triggering, please provide the corresponding 5-field cron expression. "
    "Otherwise, leave it blank.",
    example="",
)

## 分析用户订阅的网址URL，可以是列表
CRAWLER_URL_LIST = ActionNode(
    key="Crawler URL List",
    expected_type=list[str],
    instruction="List the URLs user want to crawl. Leave it blank if not provided in the User Requirement.",
    example=["https://example1.com", "https://example2.com"],
)

## 分析用户所需要的网站数据
PAGE_CONTENT_EXTRACTION = ActionNode(
    key="Page Content Extraction",
    expected_type=str,
    instruction="Specify the requirements and tips to extract from the crawled web pages based on User Requirement.",
    example="Retrieve the titles and content of articles published today.",
)

## 分析用户所需要的汇总数据的方式
CRAWL_POST_PROCESSING = ActionNode(
    key="Crawl Post Processing",
    expected_type=str,
    instruction="Specify the processing to be applied to the crawled content, such as summarizing today's news.",
    example="Generate a summary of today's news articles.",
)

## 补充说明，如果url或定时器解析为空，则提示用户补充
INFORMATION_SUPPLEMENT = ActionNode(
    key="Information Supplement",
    expected_type=str,
    instruction="If unable to obtain the Cron Expression, prompt the user to provide the time to receive subscription "
    "messages. If unable to obtain the URL List Crawler, prompt the user to provide the URLs they want to crawl. Keep it "
    "blank if everything is clear",
    example="",
)

NODES = [
    LANGUAGE,
    CRON_EXPRESSION,
    CRAWLER_URL_LIST,
    PAGE_CONTENT_EXTRACTION,
    CRAWL_POST_PROCESSING,
    INFORMATION_SUPPLEMENT,
]

PARSE_SUB_REQUIREMENTS_NODE = ActionNode.from_children("ParseSubscriptionReq", NODES)

## 解析用户的需求的Action
PARSE_SUB_REQUIREMENT_TEMPLATE = """
### User Requirement
{requirements}
"""

SUB_ACTION_TEMPLATE = """
## Requirements
Answer the question based on the provided context {process}. If the question cannot be answered, please summarize the context.

## context
{data}"
"""

class ParseSubRequirement(Action):
    async def run(self, requirements):
        requirements = "\n".join(i.content for i in requirements)
        context = PARSE_SUB_REQUIREMENT_TEMPLATE.format(requirements=requirements)
        node = await PARSE_SUB_REQUIREMENTS_NODE.fill(context=context, llm=self.llm)
        return node ## 3. 返回解析后的用户需求
    
# if __name__ == "__main__":
#     from metagpt.schema import Message
#     asyncio.run(ParseSubRequirement().run([Message(
#         "从36kr创投平台https://pitchhub.36kr.com/financing-flash 爬取所有初创企业融资的信息，获取标题，链接， 时间，总结今天的融资新闻，然后在晚上七点半送给我"
#     )]))

from metagpt.schema import Message
from metagpt.tools.web_browser_engine import WebBrowserEngine
import html2text
from pytz import BaseTzInfo
from typing import Optional
from aiocron import crontab
import os

class CronTrigger:
    def __init__(self, spec: str, tz: Optional[BaseTzInfo] = None) -> None:
        self.crontab = crontab(spec, tz=tz)

    def __aiter__(self):
        return self

    async def __anext__(self):
        await self.crontab.next()
        return Message()


class WxPusherClient:
    def __init__(self, token: Optional[str] = None, base_url: str = "http://wxpusher.zjiecode.com"):
        self.base_url = base_url
        self.token = token or os.environ["WXPUSHER_TOKEN"] # 5.1 从环境变量中获取token，所以你需要在环境变量中配置WXPUSHER_TOKEN或在配置文件中设置WXPUSHER_TOKEN

    async def send_message(
        self,
        content,
        summary: Optional[str] = None,
        content_type: int = 1,
        topic_ids: Optional[list[int]] = None,
        uids: Optional[list[int]] = None,
        verify: bool = False,
        url: Optional[str] = None,
    ):
        payload = {
            "appToken": self.token,
            "content": content,
            "summary": summary,
            "contentType": content_type,
            "topicIds": topic_ids or [],
            # 5.2 从环境变量中获取uids，所以你需要在环境变量中配置WXPUSHER_UIDS
            # uids是你想推送给哪个微信，必须是关注了你这个订阅号的微信才可以知道uid
            "uids": uids or os.environ["WXPUSHER_UIDS"].split(","), 
            "verifyPay": verify,
            "url": url,
        }
        url = f"{self.base_url}/api/send/message"
        return await self._request("POST", url, json=payload)

    async def _request(self, method, url, **kwargs):
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.request(method, url, **kwargs) as response:
                response.raise_for_status()
                return await response.json()

# 5.3 微信callback wrapper，使用WxPusherClient给指定微信推送消息
async def wxpusher_callback(msg: Message):
    client = WxPusherClient()
    await client.send_message(msg.content, content_type=3)

# 运行订阅智能体的Action
class RunSubscription(Action):
    async def run(self, msgs):
        from metagpt.roles.role import Role
        from metagpt.subscription import SubscriptionRunner

        req = msgs[-1].instruct_content.dict() ## 获取用户需求，注意这里msgs[-1]，不是[-2]了，没有code了
        urls = req["Crawler URL List"]
        process = req["Crawl Post Processing"]
        spec = req["Cron Expression"]
        SubAction = self.create_sub_action_cls(urls, process) ## 创建一个Action，urls网页链接、process用户需求的数据
        SubRole = type("SubRole", (Role,), {}) ## 定时触发的Role
        role = SubRole()
        role.init_actions([SubAction])
        runner = SubscriptionRunner()

        callbacks = []
        callbacks.append(wxpusher_callback)

        async def callback(msg):
            print(msg)
            await asyncio.gather(*(call(msg) for call in callbacks)) # 遍历所有回调函数，触发回调，分发消息

        await runner.subscribe(role, CronTrigger(spec), callback)
        await runner.run()

    @staticmethod
    def create_sub_action_cls(urls: list[str], process: str):
        class SubAction(Action):
            
            @staticmethod
            def get_linktext(html_content): ## 提取出网页中的纯文本信息
                flag = False
                if len(html_content) > 0:
                    html_content = html2text.html2text(html_content)

                html_content = html_content.strip()
                if len(html_content) > 0:
                    flag = True
                return flag, html_content
            
            async def run(self, *args, **kwargs):
                pages = await WebBrowserEngine().run(*urls)
                flag, page_content = self.get_linktext(pages.inner_text) ## 这块可能有点bug，没有考虑多个url的情况

                return await self.llm.aask(SUB_ACTION_TEMPLATE.format(process=process, data=page_content))

        return SubAction

# 定义订阅助手角色
from metagpt.roles import Role
from metagpt.actions import UserRequirement
from metagpt.utils.common import any_to_str
class SubscriptionAssistant(Role):
    """Analyze user subscription requirements."""

    name: str = "同学小张的订阅助手"
    profile: str = "Subscription Assistant"
    goal: str = "analyze user subscription requirements to provide personalized subscription services."
    constraints: str = "utilize the same language as the User Requirement"

    def __init__(self, **kwargs) -> None:
        super().__init__(**kwargs)

        self._init_actions([ParseSubRequirement, RunSubscription]) ## 2. 先解析用户需求，然后运行订阅
        self._set_react_mode(react_mode="by_order") ## 按顺序执行
        

if __name__ == "__main__":
    import asyncio
    from metagpt.team import Team

    team = Team()
    team.hire([SubscriptionAssistant()]) ## 从SubscriptionAssistant开始run，这里只有一个角色，其实都不用再使用Team了
    team.run_project("从36kr创投平台https://pitchhub.36kr.com/financing-flash爬取所有初创企业融资的信息，获取标题，链接， 时间，总结今天的融资新闻，然后在10:49送给我")
    asyncio.run(team.run())

• 运行结果

1.5 可能存在的问题及思考

（1）网页中文本内容仍然可能有token超限的可能

• 思考：如果文本太多，可以考虑文本分块给大模型分别总结，然后最后再组合等方式。

（2）Prompt的好坏直接影响最终总结的结果的好坏

2. 修改二：解耦RunSubscription和SubscriptionRunner

目前，订阅智能体是通过RunSubscription运行的，即RunSubscription这个action，不仅创建了订阅智能体代码，并启动了SubscriptionRunner，这会让我们的RunSubscription一直无法退出，请尝试将二者分离，即从RunSubscription分离出AddSubscriptionTask的action，并且让SubscriptionRunner单独运行

2.1 思路

先看下RunSubscription中都做了什么：

• create_sub_action_cls 创建了SubAction
• 创建了 SubRole，并添加了 SubAction 作为自身的Action
• 创建了 SubscriptionRunner ，依赖SubRole，并运行run
• 添加了 callback

要将 RunSubscription 和 SubscriptionRunner分离，需要将 SubscriptionRunner 移出去，而它依赖 SubRole，SubRole又依赖SubAction。

一种思路：我们可以让 RunSubscription 只创建SubAction，只要想办法将SubAction传给SubRole，就打通了流程。简单画了个图：

2.2 首先将 SubscriptionRunner 移出去

我放到了main函数里。其依赖的SubRole和callback，也一并在这里创建了。

if __name__ == "__main__":
    ...... 省略 ......
    role = SubRole()
    runner = SubscriptionRunner()
    
    callbacks = []
    callbacks.append(wxpusher_callback)

    async def callback(msg):
        print(msg)
        await asyncio.gather(*(call(msg) for call in callbacks)) # 遍历所有回调函数，触发回调，分发消息

    async def mainloop():
        await runner.subscribe(role, CronTrigger(role.triggle_time), callback)
        await runner.run()
    asyncio.run(mainloop())

2.3 打通SubRole和SubAction

SubscriptionRunner已经独立run了，下面就是将SubAction加到SubRole里去执行。

这里我将SubRole作为一个参数传递到RunSubscription里，在RunSubscription创建完SubAction之后，通过一个set接口塞给SubRole。

class SubRole(Role):
    triggle_time : str = None ## 触发时间
    
    def __init__(self, **kwargs) -> None:
        super().__init__(**kwargs)
    
    def set_actions(self, actions:list): ## 开放一个set接口，接收设置action
        self._init_actions(actions) ## 在这里给role设置actions

class RunSubscription(Action):
    subrole : SubRole = None ## 这里接收外部的SubRole实例，用来后面添加actions
    
    def __init__(self, subrole: SubRole) -> None:
        super().__init__()
        self.subrole = subrole
        
    async def run(self, msgs) -> Action:
        ...... 省略 ......
        subAction = self.create_sub_action_cls(urls, code, process) ## 创建一个Action，urls网页链接、code爬虫代码、process用户需求的数据
        self.subrole.set_actions([subAction]) ## 给SubRole设置一个Action，打通SubRole和SubAction
        self.subrole.triggle_time = spec ## 给SubRole设置一个触发时间
        print("Subscription started end.")
        return spec ## 这里需要返回一个字符串，任意的都行，但不能没有返回

class SubscriptionAssistant(Role):
    ...... 省略 ......

    def __init__(self, subrole:SubRole, **kwargs) -> None: ## 这里接收外部的SubRole实例
        super().__init__(**kwargs)

        self._init_actions([ParseSubRequirement, RunSubscription(subrole)]) ## 将接收的外部SubRole实例传给 RunSubscription

if __name__ == "__main__":
	role = SubRole()
	
	## team.hire([SubscriptionAssistant, CrawlerEngineer()]) ## 1. 从SubscriptionAssistant开始run
	team.hire([SubscriptionAssistant(role), CrawlerEngineer()]) ## 将SubRole实例传递进取

这样在 RunSubscription 创建了SubAction之后，我们的订阅智能体SubRole就有这个SubAction可以执行了。

2.4 触发时间的传递

可能你也发现了，将SubscriptionRunner移出来后，await runner.subscribe(role, CronTrigger(spec), callback)代码中的定时器的spec参数就无法获取到了。所以我也像SubAction传递一样，在SubRole中加了个参数：triggle_time : str = None ## 触发时间，用来记录触发时间。在使用时，直接用role.triggle_time即可。

await runner.subscribe(role, CronTrigger(role.triggle_time), callback)

2.5 完整代码及运行结果

代码修改就以上这么点，比较简单，就不再贴完整代码了。有需要的可以+v jasper_8017要源码，一起交流。

• 运行结果

最终订阅的信息并没有想象中的好，只是个demo，要想做成产品，还有很长路要走。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-836126.html

到了这里，关于【AI Agent系列】【MetaGPT】9. 一句话订阅专属信息 - 订阅智能体进阶，实现一个更通用的订阅智能体（2）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！