在我們的項目中，我們使AI能夠從提供的文本中學習，使其能夠自動編寫代碼并執(zhí)行任務來控制myCobot。

什么是AI Agent?

AI Agent是一種智能實體，能夠感知環(huán)境、做出決策并執(zhí)行動作。其功能基于大型語言模型(LLM)。然而，與直接與法學碩士對話不同，人工智能代理可以獨立思考，利用工具，并逐步完成給定的任務。根據(jù)開發(fā)人員的技能水平，它可以完成各種專門的任務。

在本案例研究中，我們將基于DeepSeek大型語言模型構建一個簡單的單智能體系統(tǒng)。執(zhí)行邏輯很簡單，由以下步驟組成：定義+觀察+思考+行動+記憶。

由于離線LLM缺乏互聯(lián)網(wǎng)檢索能力，因此需要輸入數(shù)據(jù)進行學習。這確保了每當我們激活代理時，它已經(jīng)準備好承擔其指定的角色，并有足夠的知識來回答我們的查詢。在使用過程中，它將記錄用戶批準的響應，將它們存儲在數(shù)據(jù)庫中，并繼續(xù)從中學習。

myCobot 280 Pi

mybot 280系列，由大象機器人公司創(chuàng)建，代表了一系列6自由度協(xié)作機器人手臂，主要用于個人DIY項目，教育和研究應用。mybot 280 Pi，配備樹莓派作為其控制板，它可以在沒有PC的情況下使用，更重要的是，它提供了完整的Python API，方便控制，它的設計是用戶友好的，易于初學者學習和使用。

項目設置

1. 提供知識輸入

為了使Agent有效地工作，我們需要創(chuàng)建一個知識庫并輸入相關信息。

我們將以下信息保存為單獨的DOCX文件：

●myCobot簡介

●6自由度協(xié)同機械臂技術細節(jié)

?pymycobot API函數(shù)庫的使用說明

(這些資源可以在myCobot的gibook上找到。)

例如：

將引用文本保存為“。docx”文檔。

2. 加載DeepSeek模型

在此之前，您需要在DeepSeek官方網(wǎng)站購買您自己的API_key。

然后，我們需要通過代碼將知識加載到DeepSeek模型中。

執(zhí)行代碼后，DeepSeek模型將根據(jù)我們的輸入生成一個完整的myCobot示例腳本。

3. 輸出格式

llm生成的輸出通常呈現(xiàn)為連續(xù)的文本流，不能直接作為程序執(zhí)行。

為了讓Agent自動將ai生成的代碼保存為‘.py’文件并執(zhí)行它來控制機器人，我們必須正確格式化輸出。

我們可以使用正則表達式的方法從DeepSeek模型的響應中提取Python代碼并將其保存為文件。

4. 自動執(zhí)行腳本

為了啟用自動執(zhí)行，我們需要調(diào)用系統(tǒng)終端并運行生成的腳本。

5. 機器人測試

通過在執(zhí)行過程中添加一個while True：循環(huán)，我們可以連續(xù)地運行任務。

至此，我們已經(jīng)成功構建了一個簡單的AI Agent來控制myCobot機器人。我們現(xiàn)在可以連接機器人并測試它的功能。

代碼

總結

通過構建一個簡單的人工智能代理來控制6軸協(xié)作機器人myCobot 280 Pi，我們學會了如何創(chuàng)建一個基本的llm驅(qū)動機器人應用程序。

由于這個版本的代理任務不包括額外的視覺模型、語音模型或傳感器，它只能執(zhí)行簡單的操作。然而，如果開發(fā)人員將視覺、語音處理和傳感器集成在一起，人工智能代理可以自主完成更復雜的任務。

本文編譯自hackster.io