2. 輕量級 Agent 的核心原理

2.1 數據流

2.2 輕量級秘訣

• ? 本地 LLM：使用 Ollama 運行 llama3.1:8b，單次推理 0.3 s。
• ? 輕量向量庫：Chroma Lite（pip install chromadb[lite]）內存占用 $lt; 100 MB。
• ? 零外部依賴：除 Python3.10+ 外無需 GPU、Docker。

3. 多任務管理方法論

3.1 任務定義 DSL（Domain-Specific Language）

task:
  id: 42
  description: "搜索 2025 年最火的前端框架"
  priority: 5
  depends_on: [41]
  max_retry: 3

3.2 優先級算法

• LLM 打分（默認）
  Prompt 模板：

  你是一個任務優先級機器人。請給以下任務按緊急重要程度排序，僅返回編號列表。  
  
  目標：${objective}  
  
  任務列表：...  

• 混合權重（可選）
  score = α × 緊急度 + β × 依賴深度 + γ × 失敗懲罰

3.3 沖突解決策略

4. 循環執行實戰

4.1 環境準備

# 1. 創建虛擬環境
python -m venv venv && source venv/bin/activate

# 2. 安裝依賴
pip install babyagi-lite==2025.8.1 chromadb==0.5.0 ollama==0.3.2

# 3. 啟動本地 LLM
ollama pull llama3.1:8b
ollama serve

4.2 配置 env.yaml

llm:
  provider: ollama
  model: llama3.1:8b
vector_store:
  provider: chroma
  persist_dir: ./chroma_db
objective: "在 30 分鐘內完成一篇 2025 前端趨勢技術博客"
max_iterations: 15

4.3 運行腳本

from babyagi_lite import BabyCore

core = BabyCore.from_yaml("env.yaml")
core.run()

控制臺輸出示例：

?? 開始任務循環

[1/15] 任務：搜索 2025 前端框架熱度榜 → ? 完成

[2/15] 任務：分析 React 19 新特性 → ? 完成

...

?? 所有任務完成，用時 27 min 36 s

5. 實際案例演示：用 100 行代碼跑通“自動寫技術博客”

5.1 需求拆解

5.2 完整代碼

# auto_blog.py
import requests, ollama, chromadb, yaml
from collections import deque

cfg = yaml.safe_load(open("env.yaml"))
chroma = chromadb.PersistentClient(cfg["vector_store"]["persist_dir"])
collection = chroma.get_or_create_collection("blog")

def search_web(q):
    url = f"https://api.duckduckgo.com/?q={q}&format=json"
    return requests.get(url).json()["Abstract"]

def embed(text):
    return ollama.embeddings(model="llama3.1:8b", prompt=text)["embedding"]

def add_task(t):
    q.append({"id": len(q), "desc": t, "status": "todo"})

def execute(task):
    context = "\n".join(collection.query(
        query_embeddings=[embed(task["desc"])],
        n_results=3)["documents"][0])
    prompt = f"目標：{cfg['objective']}\n上下文：{context}\n任務：{task['desc']}"
    return ollama.generate(model="llama3.1:8b", prompt=prompt)["response"]

def create_tasks(result):
    prompt = f"基于結果：{result}\n生成3個后續任務，每行一個"
    new = ollama.generate(model="llama3.1:8b", prompt=prompt)["response"].split("\n")
    for t in new:
        add_task(t.strip())

def prioritize():
    global q
    q = deque(sorted(q, key=lambda x: x["id"], reverse=True))

q = deque([{"id": 0, "desc": "搜索 2025 前端趨勢關鍵詞", "status": "todo"}])
while q and (task := q.popleft()):
    print(f"?? 執行：{task['desc']}")
    res = execute(task)
    collection.add(documents=[res], ids=[str(task["id"])], embeddings=[embed(res)])
    create_tasks(res)
    prioritize()

5.3 運行效果

?? 執行：搜索 2025 前端趨勢關鍵詞

?? 執行：總結 React 19 Server Components 優缺點

...

?? 生成博客草稿 2025_frontend_trends.md

最終 Markdown：

# 2025 前端框架趨勢
## 背景
React 19 發布 Server Components...
## 亮點
- 零打包體積
- 流式渲染
## 展望
預計 2026 年將...

6. 性能調優與成本優化

7. 總結

本文從 BabyAGI 的極簡理念出發，完整拆解了輕量級 Agent 的“任務提取—執行—記憶—再生成”四步循環，手把手演示了如何用本地 LLM（Ollama）+ 輕量向量庫（Chroma Lite）在 100 行代碼內搭建一個 CPU 即可跑的多任務 AI 機器人；配合 YAML 配置、優先級算法與沖突策略，可在 30 分鐘內零成本完成“搜索→調研→寫作→發布”的自動化技術博客流程，并給出性能調優一站式答案，真正做到“開箱即用、可復現、易擴展”。

#你可能也喜歡這些API文章!

使用Scala Play框架構建REST API

構建API時值得使用的4個實用VS Code擴展

api 認證與授權的最佳實踐

Jenkins API使用教程

小米開放平臺集成全攻略：開發、測試與優化

什么是GraphRAG

10 個最佳 API 設計實踐

智能旅行API：你的完美旅行規劃助手

旅游供應商的Travel Booking APIs [Onix概覽]