用 ChatDev 帮你写一个乒乓球游戏

1. 环境搭建

1.1 配置环境变量

https://github.com/OpenBMB/ChatDev

参考这里 Quickstart with terminal 的部分

需要注意的，它的核心依赖还是需要调用 open ai 的 api，

因此会有如下的环境变量配置这里只列出关键部分；

Set OpenAI API Key: Export your OpenAI API key as an environment variable. Replace "your_OpenAI_API_key" with your actual API key.

Remember that this environment variable is session-specific, so you need to set it again if you open a new terminal session. On Unix/Linux:

如下所示：

export OPENAI_API_KEY=”your_OpenAI_API_key”

通常来说，如果你直接使用 OpenAI API 接口这里直接填写对应的 key 就可以了。

如果使用第三方供应商提供的接口，那需要注意。还需要配置额外的字段。

例如，原生接口 https://api.openai.com/v1/chat/completions，更换为第三方

export BASE_URL=”https://aaa.bbb.ccc/v1/”

后面的部分在发起请求的时候会被拼接进去。

1.2 安装 Anaconda

本地依赖环境有需要 Anaconda 终端安装方式如下 brew install anaconda

顺序安装 python 的 module 的时候，其中的一个出现了问题，distutils 这个在安装 numpy 的环节出问题了。stack overflow 上看了一下，要回退一下 python 的版本，太新的不行：）

1.3 回退 python 使用 3.9 版本

具体的回退方法如下

  1. 确定已安装的 Python 版本：
    • 打开终端应用程序。

    • 运行以下命令来列出当前系统上已安装的 Python 版本：

        ls /usr/local/bin/python*
  2. 选择要卸载的 Python 版本：
    • 根据上一步的输出，确定要卸载的 Python 版本。通常，Python 3.x 的可执行文件名称为 python3 或 python3.x，其中 x 是具体的版本号。
  3. 执行卸载命令：

    • 在终端中运行以下命令来卸载指定的 Python 版本（将 <version> 替换为您要卸载的版本号）：

        sudo rm -rf /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/<version>

    请注意，卸载 Python 可能需要管理员权限，因此可能需要输入管理员密码。

  4. 清理相关符号链接：

    • 运行以下命令来清理相关的符号链接（将 <version> 替换为您要卸载的版本号）：

        brew unlink python@<version>

    如果之前使用 Homebrew 安装了 Python，则需要清理相关的符号链接。

  5. 确认卸载：

    • 运行以下命令来确保已成功卸载指定的 Python 版本：

        python3 --version

    如果看到类似 “Python x.x.x is not installed” 的消息，则表示成功卸载。

2. 注意事项

2.1 关于拼接 BASE_URL 这里需要带上版本号v1，命名规则引入了版本控制，后面是操作的动作。 2.2 本地 python 环境，使用 3.9 不要使用最新版本，否则会有 module 无法安装。

3. 确认合适的提示词以及调试代码

下面是每次开启一个新的终端窗口都需要反复执行的命令，包含切换工程路径，设置环境变量，执行脚本

Projects/ChatDev/

export OPENAI_API_KEY="<your api key>"

export BASE_URL="<your base url>"

python3 [run.py](http://run.py) —task "design a pingpong game" —name "SecondGame"

本地图片

如果这里没有问题的情况下会顺利生成可执行的软件。这一步是构建环节，会在当前目录的 WareHouse 下指定文件夹生成软件。在控制台中输出的调试信息不够详细可以，去看一下 log 文件，在 console 没有输出的地方有写到具体的报错问题。

比如上面这个问题，最后排查出来就是设置环境变量 BASE URL 出问题了，一开始是字段 key 用错，程序使用了默认的 open ai 的官方 api 接口，但是用了第三方 api key；后面的问题是，字段配置对了，但是 value 上，没有配置完整，也就是注意事项 2.1 中，需要配置成 aaa.bbb.ccc/v1/ 这样的形式。

4. 生成并调试程序

如果上述的坑都踩过之后，应该可以顺利的运行代码（对了，运行代码前请确保你的 task 不是特别的复杂，以及你的账户里有足够的 money，不至于在执行到一半的时候中断）

这里省去的是目标 task 最开始执行的讨论环节，其实代码执行起来挺快的。各个不同的 agent 会进行对话来完善程序。最后是输出程序以及对应的报告包括花费。

game result

4.1 调试遇到的问题

ping pong game 的环境问题，因为是一个 GUI 游戏，本身还需要安装一些 python 的依赖，这里也会出现卡主的情况，如果有某些 module 没有安装，也会导致报错，但是这个在生成代码的过程中其实 ChatDev 并不会完全的检查到，也就是说它没办法完全保证宿主环境的稳定可靠。需要宿主主动处理潜在问题。

另外就是，代码的逻辑问题，在 ChatDev 中也有 agent 作为测试人员，会自圆其说的通过测试。但是，实际的执行下来。代码还是会有问题。比如，按照第 3 部分代码块中的提示词，生成的代码，初看并不能响应键盘操作。 添加代码调试后发现，是后续移动的操作并没有刷新 UI 导致的。

工程文件如下，出现问题的部分已经修复并添加了注释。

ping pong

https://github.com/kirinzer/ChatDev-WareHouse-Projects/blob/main/ForthGame_DefaultOrganization_20240206175955/game.py

5. 总结

简单总结一下，目前看来，如果做复杂任务可能还是有一定的难度的。但是可以拆解开，这其实也是我们现有的处理复杂问题的标准流程。将复杂问题拆解，大问题化解成多个小问题，甚至在没有上下文强依赖的情况下可以并行执行，缩短整体项目执行时间。

给一个 prompt 的情况下，多个 Agents 自己讨论决策，最终开动写出来的代码，稍微 debug 一下也可以执行，也许在可以预见的未来，programer 都会变成给 agent 下达指令，教他们怎么做事的人。