# Cursor Chat: ai-agent-book

## Metadata
- **Project**: ai-agent-book
- **Path**: `/Users/boj`
- **Date**: 2025-10-09 16:09:52
- **Session ID**: `0754bfe9-20ba-413e-92e7-f540597c8c29`

## Conversation

### 👤 You

在第四章中增加 Agent 自我进化一节，包括 Agent 从网络上自主寻找并执行工具，以及 Agent 编写代码生成新工具。这是一本学术著作，可以有样例（例如下述 alita论文中的例子），但不要包括代码示例。这是一本学术著作，因此内容一定要严谨，不要用太多 bullet point。

通用 Agent 参考论文 Alita：@https://arxiv.org/pdf/2505.20286 需要指出，原课题五（实验 4.7 需要用 Alita 论文的方法）

Voyager
@https://arxiv.org/pdf/2305.16291 
Voyager 是操作 Minecraft 建造虚拟世界。需要指出，电脑操作 agent 越用越熟练的原理跟 Voyager 非常类似。

Case Study: YouTube 360 VR Video Subtitle Extraction
Question ID: 0512426f-4d28-49f0-be77-06d05daec096
Question: In the YouTube 360 VR video from March 2018 narrated by the voice actor of Lord of the Rings’
Gollum, what number was mentioned by the narrator directly after dinosaurs were first shown in the video?
Our Answer: 100000000
Correct Answer: 100000000
Is Correct: Yes
Generated MCP: YouTube Video Subtitle Crawler
Alita Workflow:
1. MCP Brainstorming: Alita propose the development of a "YouTube Video Subtitle Crawler" MCP, which
should automate the extraction of subtitles from a given YouTube video. This involves scraping the subtitles of
the video and processing them to isolate the relevant text after the event in question.
2. Web Agent Execution: To implement the subtitle extraction, a search is conducted in open-source
repositories to find relevant tools that can assist in extracting YouTube video transcripts. An appropriate tool,
the youtube-transcript-api, is identified from the following GitHub repository:
https://github.com/jdepoix/youtube-transcript-api
3. Manager Agent: The Manager Agent synthesizes the information from the GitHub repository and proceeds
to write a Python function that leverages the youtube-transcript-api to retrieve the transcript of the video with
corresponding environment setup instructions.
The environment setup and installation steps are defined as follows:
conda create -n youtube_transcript
conda activate youtube_transcript
pip install youtube-transcript-api
The Python code to retrieve the video transcript is as follows:
from youtube_transcript_api import YouTubeTranscriptApi
# Initialize the API
ytt_api = YouTubeTranscriptApi()
# Retrieve the transcript
video_id = ...
transcript_list = ytt_api.list(’video_id’)
...
4. Manager Agent Execution: Leveraging the Python code and the established environment, the Manager
Agent successfully packaged the YouTube Video Subtitle Crawler MCP. Subsequently, this MCP was employed
to efficiently scrape the subtitles from the video, enabling the extraction of the relevant content. After analyzing
the content, the correct number (100000000) mentioned by the narrator following the dinosaur scene is extracted
from the transcript.
5. Final Output: The number "100000000" is identified as the correct answer.


加入两个实验

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课题四：能操作电脑，并且越做越熟练的 Agent
问题描述：
当前的 AI Agent 在执行重复性任务时，通常不会从过去的经验中学习。大多数 Agent 无论任务执行了多少次，它每次都像第一次一样，犯重复的错误。

本课题的目标是构建一个能够从经验中学习的 Agent。在完成任务后，Agent 能够总结成功的经验，形成“知识”或“快捷方式”，并在下次遇到相同或相似任务时，可以直接利用这些知识，从而大幅提升执行速度和成功率。

场景设定：
我们将以真实的 Web 应用操作任务为例，你需要创建一个 Agent 来学习并加速这些日常的“计算机使用”任务。

目标应用：以一个功能明确的网站为例，例如天气查询网站、网页版邮箱（如 Gmail）、在线购物或订票网站。
构建 Agent:
Agent 接收文本任务指令，例如“帮我查一下北京的天气”或“给 test@example.com 发一封邮件”。
Agent 需要具备基础的浏览器操作能力，能够浏览网页、截图、输入文本、点击链接/按钮等。
Agent 的“思考”能力依赖于多模态大模型（例如 GPT-4o, Claude 4 Sonnet, Gemini 2.5 Pro），通过向模型发送网页截图或 DOM 结构和指令来决定下一步操作。
Agent 需要实现一个“知识库”（Knowledge Base），用于存储和检索学习到的操作流程（workflow）。
技术实现方案：

框架建议：建议基于 browser-use 代码仓库进行二次开发，它提供了与 Playwright 集成的基础浏览器操作能力。
学习阶段：捕获稳定操作流：
browser-use 在与大模型交互时，会为页面上可点击的元素分配临时编号（如 13）。当模型输出指令（例如 click(13)）后，你需要从 browser-use 的内部状态中捕获该元素的稳定标识符。
browser-use 会为每个被操作的元素创建一个 DOMHistoryElement 对象，其中包含了丰富的细节，如 xpath 和 css_selector。
你的任务是在 Agent 执行每一步后，提取这个 XPath 或 CSS Selector，并将其与操作类型 (click, type) 及相关参数（如输入的文本）一起，作为一个步骤存入你的工作流（workflow）中。推荐使用 XPath，因为它对页面结构的微小变化通常更具鲁棒性。
应用阶段：可靠地回放操作流：
当 Agent 从知识库中检索到匹配的工作流后，它将按顺序执行记录的步骤。
由于现代网页是动态加载的，直接连续执行点击和输入会大概率失败。因此，在执行每一步操作前，必须等待目标元素出现在页面上且变为可交互状态。
可以利用 Playwright 的 locator.wait_for() 方法来实现这一等待机制。例如，在点击操作前，使用 page.locator(xpath).wait_for(state='visible', timeout=15000) 来确保元素已加载。
知识库设计：
知识库可以是一个简单的持久化存储（如 JSON 文件或小型数据库）。
其核心功能是将用户的“任务意图”（如“发送邮件”）映射到一个具体的操作流程（即你记录的步骤序列）。你需要设计一个简单的机制来匹配新任务和已存意图。
验收标准：
选择一个场景进行验收，例如“发送邮件”。

首次任务执行（学习阶段）：

前置条件：Agent 的知识库为空。
任务：向 Agent 发出指令，例如 “给 test@example.com 写邮件，主题是’你好’，内容是‘这是一封测试邮件’”。
验收要求：
演示 Agent 通过多模态大模型的 “观察-思考-行动” 循环来完成任务。
任务成功后，展示 Agent 生成并存入知识库的、基于稳定选择器（如 XPath）的操作流程。
记录并汇报此过程的耗时和步骤数。
重复任务执行（应用经验阶段）：

前置条件：知识库中已存在 “发送邮件” 的工作流。
任务：向 Agent 发出相似指令，例如“给 another@example.com 发邮件…”。
验收要求：
演示 Agent 能够正确匹配并从知识库中检索到 “发送邮件” 的流程。
演示 Agent 直接回放记录的步骤（包括正确填充新的邮件参数），而不是再次调用大模型进行从头探索。
对比并证明，第二次执行任务的耗时和步骤数显著少于第一次。
加分项：

知识泛化：Agent 能够将学习到的知识应用到更广泛的场景。例如，学习了 “查北京天气” 后，当被要求 “查上海天气” 时，能够复用大部分流程，只替换城市名称。学习了 “发送邮件” 后，能够处理不同收件人和内容的邮件。
知识更新与验证：Agent 能够意识到存储的知识可能已过时（例如，网站改版导致“发送”按钮找不到了）。当发现已存流程失效时，Agent 能够记录这次失败，清除过时知识，并退回到学习模式，重新寻找正确的操作流程。
课题五：会自己创造工具的 Agent
问题描述：
目前的 AI Agent 大多依赖于预先定义好的工具集，这限制了它们处理开放、复杂任务的灵活性和扩展性。当遇到一个没有现成工具可以解决的问题时，Agent 往往会束手无策。

本课题的目标是构建一个具备“自进化”能力的 Agent，它能够根据任务需求，自主地创造和集成新的工具。我们借鉴 Alita 论文 (Alita: Generalist Agent Enabling Scalable Agentic Reasoning with Minimal Predefinition and Maximal SELF-EVOLUTION) 的思想，即“最小化预定义，最大化自进化”。

你需要构建一个 Agent，它不依赖庞大的预置工具库。当遇到一个新任务时，Agent 需要能：

理解任务需求：分析任务，判断是否需要新的能力/工具来完成。
搜索解决方案：在开源世界（如 GitHub）中搜索相关的库或 API 来实现所需功能。
学习和集成：阅读文档或代码示例，学习如何使用找到的库/API，并动态生成代码来调用它，从而“创造”出一个新的工具。
执行任务：利用新创造的工具来解决问题。
验收标准：
Agent 能够完全自主（fully autonomous）地为下列至少一个任务创造工具并成功执行，没有成功也不能产生幻觉。Agent 需要是通用的，不允许为特定问题硬编码工具或 workflow。

场景一：YouTube 视频内容理解

任务：给定一个问题：“In the YouTube 360 VR video from March 2018 narrated by the voice actor of Lord of the Rings’ Gollum, what number was mentioned by the narrator directly after dinosaurs were first shown in the video?”
Agent 执行流程（参考）：
Agent 分析出需要获取 YouTube 视频的字幕。
Agent 自主上网搜索，找到一个合适的 Python 库。
Agent 阅读该库的用法，编写 Python 代码来下载指定视频的字幕。
Agent 分析字幕内容，找到问题的答案。
验收：Agent 输出正确答案 “100000000”。
场景二：实时金融数据查询

任务：给定一个问题，例如 “What is the latest stock price of NVIDIA (NVDA)?”
Agent 执行流程（参考）：
Agent 分析出需要查询实时股票价格，这需要调用一个金融数据 API。
Agent 自主上网搜索，找到一个免费的股票数据 API 并学习其文档。
Agent 编写代码，根据 API 要求（可能需要注册获取免费 API Key）调用该 API，查询 NVDA 的最新价格。
Agent 解析 API 返回结果，提取出价格信息。
验收：Agent 输出 NVDA 的最新股价（允许有微小延迟或数据源差异）。
加分项：

工具的复用与管理：Agent 能够将一次性创造的工具（例如“YouTube 字幕获取器”或“股票价格查询器”）保存下来。当未来遇到相似任务时（例如查询另一个视频或另一支股票），能够直接复用已有的工具，而不是重新创造。
工具验证：在将新创造的工具存入工具集之前，Agent 必须先设计测试用例来验证该工具的可用性和正确性。只有通过验证的工具才能被正式纳入工具集，确保了工具库的质量。
鲁棒性处理：Agent 创造的工具在执行时可能会遇到各种错误（例如 API key 失效、网络问题、库版本不兼容等），Agent 能够理解这些错误并尝试修复，例如重新搜索别的库/API。

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### 🤖 Cursor Assistant

我来帮您在第四章中增加"Agent 自我进化"一节。首先让我读取当前章节的内容，了解现有结构。

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### 🤖 Cursor Assistant

我来帮您完善第四章中的"Agent 自我进化"一节。让我先查看是否能获取到参考论文的详细信息。

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### 🤖 Cursor Assistant

现在我来为您编写"Agent 自我进化"一节的内容：

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### 🤖 Cursor Assistant

我来帮你在第四章中增加"Agent 自我进化"一节。首先让我查看一下当前章节的内容结构。

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### 🤖 Cursor Assistant

现在我来为第四章增加"Agent 自我进化"一节的内容。让我先搜索Voyager论文的详细信息。

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### 🤖 Cursor Assistant

现在我来为第四章增加"Agent 自我进化"一节的详细内容。

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### 🤖 Cursor Assistant

完美！我已经成功为第四章增加了完整的"Agent 自我进化"一节。让我检查一下是否有任何格式问题。

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### 🤖 Cursor Assistant

完成！我已经成功在第四章中增加了完整的"Agent 自我进化"一节，内容包括：

## 主要内容结构

### 1. **预定义工具集的根本性局限**
详细分析了当前Agent系统依赖预定义工具的三个核心问题：覆盖度不足、灵活性受限、接口不匹配。

### 2. **从预定义到自我进化**
阐述了自我进化的核心思想和三个优势（开放性、适应性、可持续性），引用了Alita论文的设计哲学"最小预定义，最大自我进化"。

### 3. **Agent从网络上自主寻找并执行工具**
- **案例分析**：详细讲解了Alita系统处理YouTube视频字幕提取任务的完整流程（MCP头脑风暴、Web Agent执行、Manager Agent综合、执行阶段、最终输出）
- **工作流程抽象**：提炼出五个关键阶段（需求分析与能力识别、开源资源搜索与筛选、文档理解与API学习、工具封装与标准化接口、验证执行与持久化）

### 4. **Agent编写代码生成新工具**
- 从使用代码到创造工具的转变
- 工具创造的流程（需求规约与接口设计、算法选择与代码实现、测试驱动的验证与迭代、文档生成与工具注册）
- 工具的质量控制机制

### 5. **从单次进化到持续学习**
讨论了在工具层面、知识层面、策略层面的持续学习能力。

### 6. **Voyager：在虚拟世界中持续学习的Agent**
详细介绍了Voyager的三个核心组件（自动课程生成器、技能库、迭代提示机制），并从四个方面阐述了对构建通用Agent的启示，特别强调了电脑操作Agent越用越熟练的原理与Voyager的相似性。

### 7. **实验4.7：Agent从网络上寻找工具，实现自我进化**
详细的实验设计，包括：
- 实验目标和基础工具配置
- 两个测试任务（YouTube视频内容理解、实时金融数据查询）
- 工作流自动化与透明性要求
- 挑战与难点
- 评估维度

### 8. **实验4.8：越用越熟练的电脑操作Agent**
完整的实验方案，包括：
- 问题背景和实验目标
- 基于browser-use的技术方案
- 学习阶段和应用阶段的详细实现
- 验收场景（Gmail发送邮件）和性能指标
- 加分项设计（知识泛化、知识更新与验证、鲁棒性测试）

## 内容特点

1. ✅ **学术严谨性**：采用段落形式论述，逻辑清晰，避免过多bullet points
2. ✅ **案例丰富**：包含Alita的YouTube字幕提取完整案例
3. ✅ **无代码示例**：仅概念性描述和工作流程，符合学术著作要求
4. ✅ **论文引用**：准确引用并分析了Alita和Voyager两篇论文
5. ✅ **实验详尽**：两个实验（原课题四和课题五）设计完整，可操作性强
6. ✅ **理论深度**：从预定义范式的局限到自我进化的必要性，论证充分

内容总计约**9000字**，全面覆盖了Agent自我进化的理论基础、实现方法和实验验证，符合学术著作的规范和深度要求。

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### 👤 You

修改内容，特别是从使用代码到创造工具部分，创造工具是外部化学习的重要方法，阅读书的第三章内容，提升这一段的层次

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### 🤖 Cursor Assistant

我来阅读第三章的内容，以便更好地将"创造工具"与外部化学习的概念联系起来。

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### 🤖 Cursor Assistant

好的，我来修改"从使用代码到创造工具"部分，将其与第三章的外部化学习理论紧密联系，提升理论层次。

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### 🤖 Cursor Assistant

现在我来修改这部分内容，将其与第三章的外部化学习理论紧密联系：

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### 🤖 Cursor Assistant

完成！我已经成功修改了"从使用代码到创造工具"部分，主要提升包括：

## 主要改进

### 1. **明确理论定位**
将工具生成明确定位为第三章讨论的**外部化学习（Externalized Learning）**范式的核心实践，并回顾了三种学习范式的对比：
- 后训练：固化能力到参数，但不擅长记忆事实
- 上下文学习：临时适应，但随上下文窗口消失
- 外部化学习：持久化、结构化、可验证、可迭代

### 2. **提升理论深度**
强调工具生成的深层意义：**从根本上突破了模型参数空间的限制，将 Agent 的能力边界从有限的神经网络权重，扩展到了无限广阔的程序空间**。

### 3. **三个视角的飞跃**
从三个层面阐述了从"一次性脚本"到"持久化工具"的质变：
- **学习理论视角**：从临时适应到永久积累
- **工程实践视角**：从不可靠的推理到可验证的执行  
- **系统架构视角**：从单体智能到生态智能

### 4. **与第三章形成呼应**
- 引用了第三章关于"大海捞针"式搜索的分析
- 强调外部化学习如何解决当前学习范式的根本性瓶颈
- 将工具生成定位为外部化学习的"最高阶形式"

### 5. **连贯的叙事逻辑**
从理论框架出发，经过深层意义剖析，到实践要求，形成了完整的论述链条，使得这一节不再是孤立的技术描述，而是整本书关于Agent学习能力论述的有机组成部分。

这样的修改使第四章与第三章形成了更紧密的理论连接，提升了整体的学术深度和连贯性。

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### 👤 You

后面的 Voyager 部分及其启示，也需要对应修改。Voyager 利用 Minecraft 事实上是在自主探索世界，将知识沉淀到工具中。不要增加文章的篇幅。

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### 🤖 Cursor Assistant

我来修改 Voyager 部分，使其与外部化学习理论呼应，同时保持篇幅不变。

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### 🤖 Cursor Assistant

完成！我已经成功修改了 Voyager 部分，使其与外部化学习理论紧密结合，同时保持了原有篇幅。主要改进包括：

## 主要修改

### 1. **重新定位 Voyager 的理论地位**
- 标题改为"Voyager：外部化学习在虚拟世界的实证"
- 开篇明确：Voyager 是外部化学习范式在开放世界环境中的典型实践
- 强调其设计原理印证了第三章的核心理念

### 2. **突出"探索-沉淀"机制**
- 强调 Voyager 通过自主探索将知识沉淀为代码工具
- 明确指出其技能不会像上下文学习那样消失，也不会像后训练那样不可解释
- 突出"提炼为可执行代码"这一外部化学习的核心特征

### 3. **三个组件的理论重构**
- 自动课程生成器：体现自主探索的主动性
- 技能库：外部化学习的核心机制，实现从"临时适应"到"永久积累"
- 迭代提示机制：确保外部化工具质量，呼应工具质量控制

### 4. **启示部分的系统化**
将四点启示全部重构为外部化学习的不同维度：
- **探索-沉淀-复用循环**：外部化学习的精髓
- **自主性与主动性**：持续构建外部能力生态
- **迭代验证**：确保工具可靠性的机制
- **效率跃迁**：从"思考执行"到"直接回放"的能力固化

通过这些修改，Voyager 部分不再是孤立的案例分析，而是成为整个"Agent 自我进化"一节中外部化学习理论的重要实证支撑，与前面的理论论述和后续的实验设计形成了完整的逻辑链条。

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### 👤 You

电脑操作 Agent 不应该是 “Voyager” 的最后一点，应该把它挪到电脑操作的实验里面，说明应该用 voyager 的方法来做

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### 🤖 Cursor Assistant

我来调整内容结构，将电脑操作 Agent 的内容从 Voyager 启示移到实验 4.8 中。

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### 🤖 Cursor Assistant

完成！我已经成功调整了内容结构，将关于电脑操作 Agent 的内容从 Voyager 启示部分移到了实验 4.8 中，并强调了实验采用 Voyager 的方法。主要修改包括：

## 主要修改

### 1. **简化了 Voyager 启示部分**
- 删除了原来关于电脑操作 Agent "越用越熟练"的第四点启示
- 改为简洁的过渡句，引出两个实验（4.7 和 4.8）

### 2. **重构了实验 4.8 的开头**
将原来简单的介绍改为：
- 明确说明实验**将 Voyager 的外部化学习方法应用于电脑操作场景**
- 强调从"思考执行"到"直接回放"的转变是外部化学习的典型体现
- 在问题背景中明确指出当前方法的问题是**没有将成功经验外部化为可复用的工具**

### 3. **在学习阶段明确借鉴 Voyager**
- 标题加上"（借鉴 Voyager 的'探索-沉淀'机制）"
- 在每个步骤中都加入了与 Voyager 的类比
- 明确指出工作流是"外部化的、可复用的操作能力"

### 4. **在应用阶段明确借鉴 Voyager**
- 标题加上"（借鉴 Voyager 的'检索-复用'机制）"
- 类比 Voyager 从技能库中寻找可复用技能的过程
- 强调回放模式是外部化学习带来的效率飞跃
- 将失败处理机制描述为"Voyager 式的迭代改进机制"

### 5. **重写实验总结**
将原来简单的总结改为：
- 明确这是**验证 Voyager 的外部化学习方法在现实世界任务中的有效性**
- 强调"探索-沉淀-复用"的循环
- 量化三个层面的跃迁（效率、稳定性、可持续性）
- 总结 Voyager 的自我进化原理同样适用于现实世界的生产任务

通过这些修改，实验 4.8 现在明确地定位为 Voyager 方法在现实场景的应用，与前面的理论论述形成了完整的"理论-实证-应用"链条。

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*Exported from [Cursor View](https://github.com/saharmor/cursor-view)*