AutoGen：微软开发的多智能体对话框架

综合介绍

AutoGen是由微软研究团队开发的开源框架，专注于通过多智能体对话来简化大型语言模型（LLM）应用的构建。它允许开发者创建可以相互对话、协作解决任务的AI代理。这种方法不仅提高了LLM的性能，还通过集成人类输入和工具使用，增强了系统的灵活性和实用性。AutoGen支持从简单的双智能体对话到复杂的多智能体群聊，适用于各种复杂度的工作流。

微软推出 AutoGen 0.4 ，这是一个完全重写且不向后兼容的 AutoGen 版本。全新的AutoGen0.4版本采用了一种分层、可扩展的模块化架构，是一个异步的、消息驱动的、可扩展的多Agent框架，用于构建高级AI智能体系统。

功能列表

• 多智能体协作：允许多个AI代理通过对话协同工作，解决复杂任务。
• 自定义与可扩展性：开发者可以根据需求定制智能体的行为和对话模式。
• 支持人类参与：智能体可以与人类用户互动，接受人类反馈来优化任务执行。
• 工具集成：智能体能直接使用代码或外部工具，增强任务处理能力。
• 多样化应用场景：从数学问题解决到编程、供应链优化等领域都有应用实例。
• 性能优化：通过多配置推理和缓存等机制提高LLM的效率。

AutoGen-Core

AutoGen-Core是AutoGen框架的核心API，基于Actor模型，支持智能体之间的异步消息传递和事件驱动的工作流。它提供了底层的基础设施，允许开发者创建高度灵活和可扩展的多智能体系统。主要特点包括：

• 异步消息传递：智能体之间通过异步消息进行通信，确保高效的并发处理。
• 事件驱动工作流：支持基于事件的工作流管理，使得系统能够响应环境变化和任务需求。
• 高灵活性：提供了对底层组件的高度控制，适合高级用户进行深度定制和优化。

AutoGen-AgentChat

AutoGen-AgentChat是一个高级API，建立在AutoGen-Core之上，专注于构建多智能体对话应用。它为开发者提供了更高层次的抽象，简化了多智能体系统的创建和管理。主要特点包括：

• 任务驱动：允许定义对话智能体，并将它们组成团队以解决特定任务。
• 预设行为：提供了智能体的预设行为和多智能体设计模式，方便快速上手。
• 用户友好：适合初学者使用，提供了直观的默认设置和易于理解的接口。

使用帮助

安装与设置

要开始使用AutoGen，首先需要通过Python包管理器Pip安装：

pip install -U "autogen-agentchat" "autogen-ext[openai]"

你需要一个OpenAI的API密钥来使用部分功能，可以通过环境变量来设置：

export OPENAI_API_KEY='your-api-key-here'

使用AutoGen

创建基本智能体：

from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent
# 定义一个助手智能体
assistant = AssistantAgent("assistant", 
llm_config={
"config_list": [{"model": "gpt-4", "api_key": os.environ["OPENAI_API_KEY"]}]
})
# 创建一个用户代理
user_proxy = UserProxyAgent("user_proxy", 
code_execution_config={"work_dir": "coding", "use_docker": False})
# 开始对话
user_proxy.initiate_chat(assistant, message="解释一下什么是AutoGen？")

构建多智能体系统：

AutoGen支持更复杂的多智能体交互，例如群聊：

from autogen import GroupChat, GroupChatManager
# 假设你已经定义了多个智能体
group_chat = GroupChat(agents=[assistant, another_agent], messages=[], max_round=10)
manager = GroupChatManager(group_chat)
user_proxy.initiate_chat(manager, message="团队合作解决这个编程问题：...")

使用工具：

智能体可以调用工具，比如执行代码或进行网络搜索：

# 配置代码执行环境
user_proxy = UserProxyAgent("user_proxy", code_execution_config={"work_dir": "coding", "use_docker": True})
# 让智能体执行代码
user_proxy.initiate_chat(assistant, message="编写并执行一个简单的Python脚本来打印'Hello, AutoGen!'")

自定义智能体行为：

你可以定义智能体的特定行为，比如在特定条件下回应：

defcustom_handler(message):
if"error"in message.get("content", "").lower():
return"检测到错误，正在重新尝试..."
returnNone
assistant.register_handler(custom_handler, event="on_message")

操作流程

• 启动对话：通过initiate_chat方法可以开始智能体之间的交流，或是智能体与用户的互动。
• 监控与修改：可以在对话过程中添加或修改智能体，或者改变对话规则以适应任务需求。
• 结束与结果：对话结束后，可以查看智能体生成的内容或执行的结果，分析其性能和准确性。

使用AutoGen需要一定的Python编程基础，但其文档和示例丰富，帮助新手快速上手。通过这些步骤和例子，你可以开始探索AutoGen在AI应用开发中的强大功能。

生态系统还支持两个关键的开发者工具：

AutoGen Studio 提供了一种无需代码的 GUI，用于构建多代理应用程序。

AutoGen Bench 为评估代理性能提供了一个基准测试套件。