Natuurlijk! Hier is een gedetailleerde strategie en een configuratieplan om een flexibele AutoGPT-agent te ontwikkelen die meerdere taken dynamisch kan beheren en prioriteren op basis van projectcontext, gebruikersfeedback en veranderende omstandigheden voor jouw mobiele app-ontwikkeling. **1. Overzicht van de aanpak** - Gebruik een modulaire architectuur waarin de taken, prioriteiten en feedback geïntegreerd worden. - Implementeer een prioriteringsalgoritme dat regels en feedback combineert. - Zorg voor dynamische herprioritering op basis van nieuwe input en context. - Voeg een feedbackmechanisme toe om gebruikersfeedback te verzamelen en te verwerken. **2. Structuur van de AutoGPT-agent** a. **Contextbeheer** - Bewaar de huidige projectstatus, zoals code freeze, testfase, etc. - Verwerk feedback en veranderende prioriteiten. b. **Takenlijst en prioriteiten** - Definieer taken: Code schrijven, Testen, Uitrollen. - Ken prioriteiten toe op basis van regels en feedback. c. **Prioriteringsregels** - Kritieke bugs > Nieuwe features - Feedback zoals 'Focus op testen na codefreeze' verhoogt testprioriteit. d. **Dynamische herprioritering** - Op basis van veranderingen in projectcontext en feedback. **3. Implementatieplan** **a. Data Structuur en Variabelen** ```python # Projectcontext context = { "fase": "ontwikkeling", # of "codefreeze", "testen", "uitrol" "kritieke_bugs": [], # lijst met kritieke bugs "features": [], # lijst met features } # Taken taken = [ {"naam": "Code schrijven", "type": "ontwikkeling", "status": "open"}, {"naam": "Testen", "type": "kwaliteit", "status": "open"}, {"naam": "Uitrollen", "type": "deployment", "status": "open"}, ] # Gebruikersfeedback feedback = [] # Prioriteitsscore prioriteiten = {} ``` **b. Prioriteringslogica** ```python def bepaal_prioriteit(taken, context, feedback): prioriteitlijst = [] for taak in taken: score = 0 # Regels gebaseerd op context if context["fase"] == "codefreeze" and taak["naam"] == "Code schrijven": score -= 10 # minder prioriteit if taak["naam"] == "Testen": if context["fase"] in ["codefreeze", "ontwikkeling"]: score += 5 if "Focus op testen" in feedback: score += 10 if taak["naam"] == "Uitrollen": if context["fase"] == "testen": score += 8 # Kritieke bugs prioriteren if context["kritieke_bugs"]: score += 20 prioriteitlijst.append((taak, score)) # Sorteer op score (hoog naar laag) prioriteitlijst.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) return prioriteitlijst ``` **c. Dynamische herprioritering** - Bij elke update van context of feedback wordt `bepaal_prioriteit()` aangeroepen. - Taken worden uitgevoerd op basis van de gesorteerde prioriteiten. **d. Feedbackverwerking** ```python def verwerk_feedback(input_feedback): feedback.append(input_feedback) # Pas context aan indien nodig if "focus op testen" in input_feedback: context["fase"] = "testen" elif "release uitstellen" in input_feedback: # Bijvoorbeeld, extra testen context["fase"] = "testen" # Andere feedbackafhankelijke acties ``` **4. Automatisering en integratie** - Gebruik een loop of event-driven systeem dat taken en prioriteiten regelmatig herberekent. - Verbinden met projectmanagementtools voor automatische updates. - Implementeer een interface voor gebruikersfeedback. **5. Voorbeeld van een eenvoudige hoofdloop** ```python while True: # Verzamel feedback (bijvoorbeeld via command line of UI) user_input = input("Voer gebruikersfeedback in (of 'stop'): ") if user_input.lower() == "stop": break verwerk_feedback(user_input) # Herbereken prioriteiten prioriteiten = bepaal_prioriteit(taken, context, feedback) # Voer taken uit op basis van prioriteit for taak, score in prioriteiten: if taak["status"] == "open": print(f"Uitvoeren taak: {taak['naam']} met prioriteitsscore {score}") # Hier kun je integreren met automatiseringsscripts taak["status"] = "uitgevoerd" break ``` **6. Aanpassingen en uitbreidingen** - Voeg meer contextparameters toe (bijvoorbeeld teamcapaciteit, deadlines). - Gebruik machine learning (bijvoorbeeld reinforcement learning) voor complexere prioritering. - Integreer met projectmanagementsoftware (Jira, Trello) voor automatische updates. --- Met deze strategie en configuratie kun je een flexibele, dynamisch aanpasbare AutoGPT-agent opzetten die effectief meerdere taken beheert en prioriteert op basis van veranderende projectcontexten en gebruikersfeedback.

Absoluut. Hier is een gedetailleerde strategie en configuratieplan voor het implementeren van uw aanpasbare AutoGPT-agent, volledig in het Nederlands. ### Strategie: Een Dynamische Taakmanager voor Agile Sprints Het doel is een AutoGPT-agent te creëren die niet slechts een statische takenlijst afwerkt, maar fungeert als een intelligente projectco-piloot. De agent moet de context van uw wekelijkse sprints begrijpen, prioriteiten dynamisch herschikken op basis van regels en externe input (feedback), en heldere rationale voor zijn beslissingen kunnen communiceren. De kern van de strategie rust op drie pijlers: 1. **Contextbewustzijn:** De agent moet weten in welke fase van de sprint hij zit (bijv. begin sprint, codefreeze, na deployment). 2. **Regelgedreven Prioritering:** Vaste, programmeerbare regels (zoals "kritieke bugs eerst") die altijd de basis vormen. 3. **Adaptief Leren van Feedback:** Het vermogen om gebruikersfeedback (zoals "Focus op testen na codefreeze") te parseren, te begrijpen en te vertalen naar een actie of een nieuwe, tijdelijke prioriteringsregel. --- ### Configuratieplan & Implementatiestappen We zullen de agent opzetten met een duidelijke **`agent_profile`**, een **`task_list`** met status, en een set **`priority_rules`** en **`feedback_parser`**. #### Stap 1: Definitie van de Agent en Zijn Werkomgeving Maak een basisconfiguratiebestand (bijv. `agent_config.yaml`) dat de identiteit en context van de agent definieert. ```yaml # agent_config.yaml agent_name: "SprintPilot" agent_role: "Agile Project Manager Assistant voor Mobiele App Development" project_context: "Ontwikkeling van een consumenten mobiele app met wekelijkse sprints. Houd rekening met sprintfasen: ontwikkeling, codefreeze, testen, uitrollen." current_sprint_phase: "ontwikkeling" # Deze waarde wordt dynamisch bijgewerkt! ``` #### Stap 2: Dynamische Takenlijst met Status De takenlijst is geen simpele lijst, maar een array van objecten met properties die de agent kan evalueren. ```yaml # tasks.yaml task_list: - id: 1 name: "Code schrijven voor nieuwe feature X" status: "in_progress" # Mogelijkheden: pending, in_progress, blocked, completed type: "feature_development" priority: "high" # Initiele prioriteit depends_on: [] # Voor complexere afhankelijkheden - id: 2 name: "Uitvoeren van unit tests" status: "pending" type: "testing" priority: "medium" depends_on: [1] # Kan pas starten na task 1 - id: 3 name: "Build klaarzetten voor deployment naar TestFlight" status: "pending" type: "deployment" priority: "medium" depends_on: [2] # Kan pas starten na task 2 - id: 4 name: "Kritieke bug fixen: App crasht bij login" status: "pending" type: "bug_critical" # Speciaal type voor prioriteitsregels priority: "low" # Wordt OMGEGAAN door de priority_rules! depends_on: [] ``` #### Stap 3: Implementatie van Prioriteitsregels en Feedbackverwerking Dit is het hart van de agent. Creëer een set functies (in Python, als we een praktische implementatie beschouwen) die de taken sorteren en evalueren. **Bestand: `priority_engine.py`** ```python # priority_engine.py def prioritize_tasks(task_list, sprint_phase, feedback_history): """ Deze functie herprioriteert de takenlijst dynamisch op basis van regels en feedback. """ # REGEL 1: Absolute prioriteit voor kritieke bugs (override alles) for task in task_list: if task['type'] == 'bug_critical': task['computed_priority'] = 0 # Hoe lager het getal, hoe hoger de prioriteit # REGEL 2: Feedback interpreteren ("Focus op testen na codefreeze") latest_feedback = feedback_history[-1] if feedback_history else "" if "focus op testen" in latest_feedback.lower() and sprint_phase == "codefreeze": for task in task_list: if task['type'] == 'testing': task['computed_priority'] = 1 # Zeer hoge prioriteit # REGEL 3: Fase-afhankelijke prioriteiten if sprint_phase == "ontwikkeling": for task in task_list: if task['type'] == 'feature_development' and task['computed_priority'] > 1: task['computed_priority'] = 2 elif sprint_phase == "testen": for task in task_list: if task['type'] == 'testing' and task['computed_priority'] > 1: task['computed_priority'] = 2 # Sorteer de takenlijst op basis van de computed_priority sorted_tasks = sorted(task_list, key=lambda x: x['computed_priority']) return sorted_tasks # Functie om feedback te parseren en toe te voegen aan een geschiedenis feedback_log = [] def process_user_feedback(feedback_text): """ Logt gebruikersfeedback en triggert een herprioritering. """ feedback_log.append(feedback_text) print(f"[Agent] Feedback ontvangen en verwerkt: '{feedback_text}'") # Wijzig eventueel de sprint_phase op basis van feedback if "codefreeze" in feedback_text.lower(): agent_config['current_sprint_phase'] = "codefreeze" print("[Agent] Sprintfase bijgewerkt naar: codefreeze") # Herprioriteer de taken prioritized_tasks = prioritize_tasks(task_list, agent_config['current_sprint_phase'], feedback_log) return prioritized_tasks ``` #### Stap 4: De AutoGPT Agent Loop Integreer de bovenstaande componenten in de hoofdloop van je AutoGPT-agent. De agent zal continu: 1. **Zijn status controleren:** "Waar zijn we in de sprint?" 2. **Zijn taken evalueren:** "Wat moet er gedaan worden?" 3. **Regels toepassen:** "Wat is op dit moment het allerbelangrijkst?" 4. **Handelen:** De hoogst geprioriteerde taak uitvoeren (bijv. een script starten, een AI-prompt genereren voor code, een testcommando uitvoeren). 5. **Luisternen:** Klaarstaan voor gebruikersfeedback of wijzigingen in de projectcontext en onmiddellijk reageren. **Voorbeeldinteractie:** * **Gebruiker:** "We gaan in codefreeze. Focus op testen." * **Agent (via `process_user_feedback`):** * Logt de feedback: `'We gaan in codefreeze. Focus op testen.'` * Zet `sprint_phase` op `"codefreeze"`. * Roep `prioritize_tasks` aan. Regel 2 en 3 worden nu geactiveerd. * **Output:** "Begrepen. Sprintfase bijgewerkt naar 'codefreeze'. Alle testtaken worden nu naar de hoogste prioriteit gepromove. Kritieke bugs blijven prioriteit 0." * De agent stopt met werken aan `id: 1` ("Code schrijven") en start onmiddellijk met `id: 2` ("Uitvoeren van unit tests"). ### Samenvatting van de Werkstroom 1. **Initialisatie:** Agent laagt config, taken, en regels. 2. **Monitoring:** Agent houdt de sprintfase en feedback-kanaal in de gaten. 3. **Prioritering:** De `priority_engine` sorteert de taken continu op basis van context + regels + feedback. 4. **Uitvoering:** Agent voert de taak met hoogste prioriteit (laagste `computed_priority` nummer) uit. 5. **Adaptatie:** Op elk moment kan gebruikersfeedback de volgorde van de wachtrij volledig omgooien, waardoor de agent zich onmiddellijk aanpast aan de nieuwe realiteit van het project. Deze architectuur zorgt voor een robuuste, voorspelbare (vanwege de regels) maar uiterst flexibele (vanwege de feedbacklus) agent die perfect past bij het dynamische karakter van agile ontwikkeling met wekelijkse sprints.