2501_90353350的博客

实现了一个团队，参与者轮流向所有其他成员广播消息。一个生成模型（例如，LLM）基于共享的上下文选择下一个发言者，从而实现动态的、上下感知的协作。主要特点包括：基于模型的话者选择可配置的参与者角色和描述防止同一发言者连续发言（可选）可定制的选择提示可自定义的选择功能，以覆盖默认的基于模型的选择。

团队运行可能会无限期进行，而在许多情况下，我们需要知道何时停止它们。这就是终止条件的作用。AgentChat 支持多种终止条件，通过提供基础的 TerminationCondition 类以及继承自它的多种实现来实现。终止条件是一个可调用的函数，它接受自上次调用该条件以来的一系列AgentEvent或ChatMessage对象，并返回一个StopMessage如果对话应该终止，否则返回None。一旦达到终止条件，必须通过调用reset()来重置它，然后才能再次使用。

本节将重点介绍如何从你的应用程序中与团队进行交互，并为其提供人的反馈。有两种主要方式可以从您的应用程序与团队进行交互：在团队运行期间——执行或时，通过提供反馈。一旦运行终止，通过输入为下一次调用或提供反馈。

使用AutoGen创建一个多代理团队（或简称为团队）。团队是一组共同合作实现共同目标的代理。

Agent智能体需要访问LLM模型服务，如OpenAI、Azure OpenAI或本地模型，AutoGen 提供了一套内置的模型客户端，用于使用 ChatCompletion API。所有模型客户端都实现了 ChatCompletionClient 协议类。

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