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通过crewai Agent来对Arduino编程

ladenna 0 33 次浏览 技术教程

虽然我并不认为自己是 Arduino 编程专家，但我非常喜欢在业余时间制作电子项目。所以前几天我突然冒出一个想法：我懂一点人工智能，也懂一点 Arduino，那么让它们一起工作怎么样？
在过去几周尝试了 CrewAI之后，我想出了以下实验：将 CrewAI 与 Arduino 连接起来。此外，我认为使用一些本地的 LLM 会很有趣，比如 Ollama提供的那些。
但是，在我们开始编写代码之前，你可能不熟悉 Arduino。那么，让我们从最基础的部分开始吧。

什么是 Arduino？

Arduino 是一款小型的可编程计算机，能让你创建自己的电子项目，从闪烁 LED 的基本电路到能够移动的先进机器人，无所不包。简单来说，在使用 Arduino 平台时，你需要了解有两个主要“部分”需要协同工作。

Arduino电路板

Arduino 电路板是物理硬件，其主要组件是微控制器芯片。该芯片负责运行您通过代码提供的指令。

你使用 Arduino 编程语言（基于 C/C++）编写代码，这些代码被称为“sketches”（草图）。这些草图会指示 Arduino 执行何种操作，例如点亮一盏灯、读取传感器数据或控制一个伺服电机。

例如，下面这个草图的作用就是让一个 LED 灯亮一秒，然后灭一秒，并如此循环。

void setup() {
  	pinMode(11, OUTPUT);
}

void loop() {
    digitalWrite(11, HIGH);   // 打开LED灯 (HIGH表示高电压)
    delay(1000);                       // 等待1秒
    digitalWrite(11, LOW);    //通过写入LOW拉低电压关闭LED灯
    delay(1000);                       // 等待1秒
}

我不会深入探讨 sketch 编程的细节，因为这超出了本教程的范围。但是，如果你对这个迷人的世界感兴趣，我建议你阅读 Arduino 教程。

构建一个简单的电路

为了探索大型语言模型（LLM）与 Arduino 之间的联系，我选择了一个简单的项目：让三个 LED 灯循环闪烁。你可以在上图中看到电路的设置。

现在电路已经搭建好了，合乎逻辑的下一步将是手动编写一个 sketch 来控制这些 LED 灯。然而，这正是我们想要利用 LLM 来自动化的事情！

所以，我们将让一个 CrewAI 代理来处理编程工作，而不是自己编写代码。同样，我们也会让另一个 CrewAI 代理来负责为我们编译代码并将其上传到 Arduino，而不是手动执行这些操作

实现一个Crewai的Agents

让我们把重点放在上方的图表上，它概述了我们即将构建的 CrewAI 应用程序。

如你所见，这个设置很简单，由两个代理 组成：Sketch 编程代理和 Arduino 上传代理。第一个代理将接收电路的描述及其预期行为，然后生成一个扩展名为 .ino 的 sketch 文件。第二个代理将编译生成的 sketch 并将代码上传到 Arduino。

让我们来详细研究一下每个代理。

Sketch 编程代理

在本文前面，我提到过我们将使用本地 LLM。为此，我们将使用 Ollama。

如果你不熟悉 Ollama，Matthew Berman 有一个关于它的非常好的视频。

要将 Ollama 与 CrewAI 集成，只需在定义代理之前添加以下几行代码即可。

llama3 = ChatOpenAI(
    model="llama3",
    base_url="http://localhost:11434/v1"
)

请注意，我正在使用 Llama 3 模型。如果你也想这样做，请确保它已经在 Ollama 中下载。如果还没有，你可以通过运行这个简单的命令来下载它。

ollama pull llama3

现在，是时候进行代理的实现了。

sketch_programmer_agent = Agent(
    role="Sketch Programmer",
    goal=dedent(
        """为 Arduino 编写一个 Sketch 脚本，该脚本可以点亮数字引脚 11 上的红色 LED，数字引脚 10 上的蓝色 LED 和数字引脚 9 上的绿色 LED，三个 LED 之间的间隔时间为 1 秒。"""),
    backstory=dedent(
        """你是一位经验丰富的 Sketch 程序员，非常喜欢对 Arduino 进行编程。        """
    ),
    verbose=True,
    allow_delegation=False,
    llm=llama3,
)

该Agent的目标包含了我们已经实现的电路信息，以及其预期的行为。此外，你会注意到该代理正在使用 llama3 作为其大型语言模型（LLM）。

sketch_programming_task = Task(
    description=dedent(
        "编写一个可以立即上传到 Arduino 的 Sketch 脚本。 只要 Arduino 代码，别的什么都不要。"),
    expected_output=dedent(
        "一段可直接复制粘贴到 Arduino CLI 的纯 Sketch 脚本"),
    agent=sketch_programmer_agent,
    output_file="./tmp/tmp.ino",
)

请注意 output_file 属性。这一点至关重要，因为 Sketch 编程代理会将生成的代码保存到 ./tmp/tmp.ino 文件中。

Arduino 上传Agent

既然前一个代理已经生成了 sketch 文件，Arduino 上传代理就需要编译它并将其上传到 Arduino。我们如何实现这一点呢？

解决方案是使用一个自定义工具。

您可以按照这篇 CrewAI 文档 学习如何实现您自己的自定义工具。

import re
import subprocess
from crewai_tools import BaseTool

class CompileAndUploadToArduinoTool(BaseTool):
    name: str = "编译和上传至arduino工具"
    description: str = """编译和上传一个 Arduino Sketch Script 
                         给arduino"""
    ino_file_dir: str = "包含 ino 文件的目录"
    board_fqbn: str = "电路板类型，例如 'arduino:avr:uno'"port: str = "Arduino 连接的端口"

    def __init__(self, ino_file_dir: str, board_fqbn: str, port: str, **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        self.ino_file_dir = ino_file_dir
        self.board_fqbn = board_fqbn
        self.port = port

    def _fix_ino_file(self):
        """
        这是一个辅助方法，用于修复输出的 .ino 文件，以防 Llama3 添加一些意想不到    的文本导致编译无效

        """
        with open(f"{self.ino_file_dir}/tmp.ino", "r") as f:
            content = f.read()

        pattern = r'```.*?\n(.*?)```'
        match = re.search(pattern, content, re.DOTALL).group(1).strip()

        with open(f"{self.ino_file_dir}/tmp.ino", "w") as f:
            f.write(match)

    def _run(self):
        self._fix_ino_file()

        try:
            subprocess.check_call([
                "arduino-cli", "compile", "--fqbn", 
                self.board_fqbn, self.ino_file_dir
            ])
            subprocess.check_call([
                "arduino-cli", "upload", "--port", 
                self.port, "--fqbn", self.board_fqbn, self.ino_file_dir
            ])
        except subprocess.CalledProcessError:
            return "编译失败"

        return "代码已经成功上传给Board"

该工具需要三个参数：

  • ino_file_dir：包含 sketch 的目录。请记住，我们使用的是 tmp 目录。
  • board_fqbn：电路板类型。我使用的是 Arduino UNO，所以我的电路板类型是 arduino:avr:uno，但你的情况可能会有所不同。
  • port：Arduino 连接的端口。我的连接在 /dev/cu.usbmodem1201 端口。

当代理使用该工具时（通过访问 _run 方法），它会编译代码，然后将其上传到 Arduino。您可以在下面查看代理的实现——在这种情况下，我使用了 GPT-4，因为它在使用工具时效果要好得多：

tool = CompileAndUploadToArduinoTool(
    ino_file_dir="./tmp",
    board_fqbn="arduino:avr:uno",
    port="/dev/cu.usbmodem1201"
)

arduino_uploader_agent = Agent(
    role="Arduino 上传 Agent",
    goal="""你的目标是使用工具编译和上传接收到的Arduino脚本l""",
    backstory=dedent(
        """
        You are a hardware geek.
        """
    ),
    verbose=True,
    allow_delegation=False,
    tools=[tool]
)

arduino_uploading_task = Task(
    description=dedent(
        "将草图（Sketch）编译并上传到Arduino"),
    expected_output=dedent(
        """仅将代码编译并上传到Arduino中"""),
    agent=arduino_uploader_agent,
)

最终实现

虽然花了一些时间，但我们现在已经组装好了构建 CrewAI 应用程序所需的所有组件。是时候创建“船员”（Crew）了。

from crewai import Crew
from dotenv import load_dotenv
from agents import sketch_programmer_agent, arduino_uploader_agent
from tasks import sketch_programming_task, arduino_uploading_task

load_dotenv()

crew = Crew(
            agents=[sketch_programmer_agent, arduino_uploader_agent],
            tasks=[sketch_programming_task, arduino_uploading_task],
        )

result = crew.kickoff()

print(result)
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