引言
AI Agent是大热的AI赛道，但是很多开发AI Agent的框架都缺乏实操经验的积累或者实战的指导意义，我打算出一个系列的文章，列一些AI Agent的例子，让大家有一个直观的感受。
🎯 本教程将带你一步步实现一个由 AI 驱动的象棋对战系统。整个系统由三个 AI Agent 组成 - 两个对弈选手和一个裁判，让我们开始这个有趣的项目吧！
一、系统概述
1.1 项目介绍
我们将构建一个由 AI 驱动的智能象棋对战系统。在这个系统中：
📱 基于 Streamlit 构建交互式界面 🤖 两个 AI 智能体进行实时对弈 ⚖️ 第三个 AI 智能体作为裁判确保公平性 🔄 实时展示 AI 的思考过程 📊 可视化完整对局历史
1.2 系统架构
整个系统由三个核心组件构成：
智能对弈系统
基于 Microsoft Autogen 框架 支持多 Agent 协同工作 实现智能体间的消息传递和状态管理
使用 Streamlit 构建 提供实时对弈可视化 支持对局配置和控制
由 GPT-4 模型提供决策能力 实现棋局分析和走子决策 支持实时战略调整
1.3 智能体角色
系统中的三个 AI Agent 各司其职：
白方智能体
💡 定位：战略决策者 🎯 职责：分析局面，制定白方策略 🔄 能力：局面评估、走子选择、战术规划
💡 定位：战术执行者 🎯 职责：评估局势，执行黑方应对 🔄 能力：形势判断、防守反击、战略布局
💡 定位：规则执行者 🎯 职责：维护游戏规则，确保公平性 🔄 能力：走法验证、状态管理、结果判定
1.4 对弈流程
每个回合按照以下步骤进行：
⚡ 当前智能体向裁判请求可行的走子选项 🤔 智能体分析当前局面并选择最佳移动 ✅ 裁判验证移动的合法性并执行 🔄 更新并显示最新棋盘状态 🔀 交换控制权，轮到对手行动
1.5 核心功能
✨ 实时对弈：两个 AI Agent 进行实时对战 📊 灵活配置：可自定义对弈回合数，满足不同测试需求 🎮 实时反馈：通过终端实时展示 AI 的策略分析过程 🎯 移动可视化：清晰展示每步棋的移动轨迹 📝 历史记录：完整保存对弈历史，支持复盘分析 🖼️ 直观界面：棋盘状态实时更新，移动轨迹箭头标注
1.6 技术框架
Microsoft Autogen 框架：用于构建和管理 AI Agents Streamlit：搭建交互式用户界面 OpenAI GPT-4：为 AI Agent 提供决策能力
二、环境准备
2.1 基础环境配置
# 1. 确保你的 Python 版本在 3.10 或以上
python --version
# 2. 克隆项目代码
git clone https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps.git
# 3. 进入项目目录
cd ai_agent_tutorials/ai_chess_game
# 4. 安装依赖包
pip install -r requirements.txt
2.2 OpenAI API 配置
注册 OpenAI 账号
进入 Dashboard → API Keys
生成新的 API Key
保存 API Key，稍后需要使用
三、代码实现
3.1 基础环境搭建
创建文件 ai_chess_agents.py，添加以下代码：
import chess
import chess.svg
import streamlit as st
from autogen import ConversableAgent, register_function
# 初始化会话状态
if "openai_api_key" not in st.session_state:
st.session_state.openai_api_key = None
if "board" not in st.session_state:
st.session_state.board = chess.Board()
3.2 实现核心功能
走子执行函数：
def execute_move(move: str) -> str:
try:
chess_move = chess.Move.from_uci(move)
if chess_move not in st.session_state.board.legal_moves:
return f"Invalid move: {move}"
st.session_state.board.push(chess_move)
st.session_state.made_move = True
# 生成棋盘可视化
board_svg = chess.svg.board(
st.session_state.board,
arrows=[(chess_move.from_square, chess_move.to_square)],
size=400
)
return"Move executed successfully"
except Exception as e:
return f"Error executing move: {str(e)}"
def available_moves() -> str:
available_moves = [str(move) for move in st.session_state.board.legal_moves]
return "Available moves are: " + ",".join(available_moves)
def check_made_move(msg):
if st.session_state.made_move:
st.session_state.made_move = False
return True
return False
3.3 创建 AI Agents
白方 Agent：
agent_white = ConversableAgent(
name="Agent_White",
system_message="You are a professional chess player and you play as white.",
llm_config={
"config_list": agent_white_config_list,
"cache_seed": None
}
)
# 注册函数
register_function(
execute_move,
caller=agent_white,
executor=game_master,
name="execute_move"
)
register_function(
available_moves,
caller=agent_white,
executor=game_master,
name="available_moves"
)
agent_black = ConversableAgent(
name="Agent_Black",
system_message="You are a professional chess player and you play as black.",
llm_config={"config_list": agent_black_config_list}
)
# 注册相同的函数给黑方
game_master = ConversableAgent(
name="Game_Master",
llm_config=False,
is_termination_msg=check_made_move,
default_auto_reply="Please make a move.",
human_input_mode="NEVER"
)
3.4 配置 Agent 交互
# 注册 Agent 之间的对话
agent_white.register_nested_chats(
trigger=agent_black,
chat_queue=[{
"sender": game_master,
"recipient": agent_white,
"summary_method": "last_msg",
}]
)
agent_black.register_nested_chats(
trigger=agent_white,
chat_queue=[{
"sender": game_master,
"recipient": agent_black,
"summary_method": "last_msg",
}]
)
3.5 创建用户界面
st.title("Chess with AutoGen Agents")
# 侧边栏配置
st.sidebar.title("Chess Agent Configuration")
max_turns_input = st.sidebar.number_input(
"Enter number of turns:",
min_value=1,
max_value=1000,
value=st.session_state.max_turns
)
# 游戏控制
if st.button("Start Game"):
st.session_state.board.reset()
st.session_state.made_move = False
chat_result = agent_black.initiate_chat(
recipient=agent_white,
message="Let's play chess!",
max_turns=st.session_state.max_turns
)
# 显示移动历史
st.subheader("Move History")
for i, move_svg in enumerate(st.session_state.move_history):
move_by = "Agent White"if i % 2 == 0 else"Agent Black"
st.write(f"Move {i + 1} by {move_by}")
st.image(move_svg)
四、运行项目
打开终端，进入项目目录 运行以下命令：
streamlit run ai_chess_agents.py
五、进阶优化建议
👥 添加人机对战功能 🎮 实现不同难度级别 🎯 增加走子分析评论 🏆 开发多 Agent 竞赛系统
常见问题解答
Q1: 为什么我的程序报 OpenAI API 错误？
检查 API Key 是否正确配置 确认 API 额度是否充足
Q2: 如何调整 AI 的下棋策略？
修改 Agent 的 system_message 调整 temperature 参数
Q3: 棋盘显示不正常怎么办？
检查 chess 库版本 确认 SVG 渲染支持
结语
恭喜你！现在你已经成功搭建了一个完整的 AI 象棋对战系统。通过本教程，你不仅学习了如何使用 Microsoft Autogen 框架构建 AI Agents，还掌握了多个 AI Agent 协同工作的实现方法。
github源码地址：
https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps
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