AutoGen: многоинтеллектуальная платформа для диалога с телом, разработанная Microsoft

Общее введение

AutoGen - это фреймворк с открытым исходным кодом, разработанный группой исследователей Microsoft и направленный на упрощение создания приложений с большой языковой моделью (LLM) с помощью многоинтеллектуального диалога тел. Он позволяет разработчикам создавать агентов ИИ, которые могут вести диалог друг с другом и совместно решать поставленные задачи. Такой подход не только улучшает производительность LLM, но и повышает гибкость и полезность системы за счет интеграции человеческого вклада и использования инструментов. AutoGen поддерживает все: от простых диалогов двух интеллектуальных агентов до сложных групповых чатов нескольких интеллектуальных агентов для рабочих процессов любой сложности.

Компания Microsoft представляет AutoGen 0.4, полностью переработанную и не имеющую обратной совместимости версию AutoGen. Новая версия AutoGen 0.4 использует многоуровневую, расширяемую, модульную архитектуру и представляет собой асинхронный, управляемый сообщениями, расширяемый мультиагентный фреймворк для создания продвинутых интеллектуальных систем ИИ.

Список функций

• сотрудничество нескольких разведок: Позволяет нескольким агентам ИИ работать вместе через диалог для решения сложных задач.
• Персонализация и расширяемостьРазработчики могут настраивать поведение и диалоговые модели интеллектов по своему усмотрению.
• Поддержка участия людейIntelligentsia может взаимодействовать с пользователями-людьми и получать от них обратную связь для оптимизации выполнения задач.
• интеграция инструментовИнтеллектуальные органы могут напрямую использовать код или внешние инструменты для улучшения обработки задач.
• Разнообразные сценарии применения: Есть примеры применения в самых разных областях - от решения математических задач до программирования и оптимизации цепочек поставок.
• оптимизация производительности: Повышение эффективности LLM с помощью таких механизмов, как многоконфигурационные рассуждения и кэширование.

AutoGen-Core

AutoGen-Core - это основной API фреймворка AutoGen, основанный на модели Actor, поддерживающий асинхронный обмен сообщениями между интеллектами и управляемые событиями рабочие процессы. Он предоставляет базовую инфраструктуру, которая позволяет разработчикам создавать очень гибкие и масштабируемые мультиинтеллектуальные системы тел. Ключевые особенности включают:

• асинхронный обмен сообщениями: Intelligentsia взаимодействуют друг с другом посредством асинхронных сообщений для обеспечения эффективной параллельной обработки.
• управляемый событиями рабочий процесс: Поддерживает управление рабочим процессом на основе событий, позволяя системе реагировать на изменения окружающей среды и требования задач.
• высокая гибкость: Обеспечивает высокую степень контроля над базовыми компонентами, подходит для глубокой настройки и оптимизации опытными пользователями.

AutoGen-AgentChat

AutoGen-AgentChat - это высокоуровневый API, построенный поверх AutoGen-Core и предназначенный для создания приложений с многоинтеллектуальными диалоговыми системами. Он предоставляет разработчикам более высокий уровень абстракции, который упрощает создание и управление многоинтеллектуальными системами тел. Ключевые особенности включают:

• ориентированная на миссию: Позволяет определять диалоговые интеллекты и объединять их в команды для решения конкретных задач.
• Предопределенное поведение: Для быстрого запуска предусмотрены предустановленные модели поведения интеллектов и режимы проектирования нескольких интеллектов.
• удобный для пользователя: Подходит для новичков, обеспечивая интуитивные настройки по умолчанию и понятный интерфейс.

Использование помощи

Установка и настройка

Чтобы начать работу с AutoGen, его сначала нужно установить с помощью менеджера пакетов Python Pip:

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

Для использования некоторых функций вам потребуется ключ OpenAI API, который можно задать с помощью переменных окружения:

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

Использование AutoGen

Создание базового интеллекта::

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？")

Создание мультиинтеллектуальных систем::

AutoGen поддерживает более сложные взаимодействия между несколькими интеллектами, такие как групповые чаты:

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：...")

Использование инструментов::

Intelligentsia может задействовать такие инструменты, как выполнение кода или веб-поиск:

# 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!'")

Настройка интеллектуального поведения тела::

Вы можете определить специфическое поведение интеллекта, например, реагирование при определенных условиях:

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")

рабочий процесс

• Начните диалог: черезинициировать_чатМетоды могут запускать коммуникацию между интеллектами или взаимодействие между интеллектами и пользователями.
• Мониторинг и модификацияИнтеллигенты могут быть добавлены или изменены во время диалога, а правила диалога могут быть изменены в соответствии с заданием.
• Заключение и результаты: В конце диалога можно просмотреть сгенерированный контент или результаты выполнения интеллектов и проанализировать их эффективность и точность.

Использование AutoGen требует некоторых базовых навыков программирования на Python, но документация и примеры достаточно обширны, чтобы помочь новичкам быстро освоиться. С помощью этих шагов и примеров вы сможете начать изучать возможности AutoGen для разработки приложений искусственного интеллекта.

Экосистема также поддерживает два ключевых инструмента для разработчиков:

Студия AutoGen Предоставляет свободный от кода графический интерфейс для создания мультиагентных приложений.

AutoGen Bench предоставляет набор бенчмарков для оценки производительности агента.