Agent-AutoGen与工具调用

十大开源AI Agent框架深度解析:从AutoGPT到AutoGen的选型与实战指南 AI Agent(智能体)是当前人工智能领域的热点技术,它通过感知、规划、行动和反思的核心循环,使大语言模型(LLM)具备了自主执行复杂任务的能力。其技术价值在于将AI从简单的问答对话升级为能自主规划、调用工具并完成多步骤任务的“数字员工”,极大地拓展了自动化边界。在应用场景上,AI Agent广泛应用于自动化办公、智能数据分析、代码生成与评审、跨模态任务处理等领域。本文聚焦于开源AI Agent生态,深入解析了包括AutoGPT、AutoGen、CrewAI、LangGraph在内的十大热门框架,通过对比 阅读详情

一般来说,构建Agent我们会用AutoGen来作为搭建框架,这是一个普遍适用性强的工具。

AutoGen

AutoGen本质是一个“Agent工程脚手架”,能够帮我们快速搭建agent的功能,比如,如果我们纯用代码手搓agent的功能,比如模型怎么调用,工具怎么挂载,消息怎么传输,怎么把工具结果再传给模型,怎么维护ReAct框架,都很繁琐。而AutoGen则是像我们用编程软件里看到的包里的函数一样,把一个个功能都封装好了,我们只需要专注在如何用这些实现agent的逻辑。

最核心的是AssistantAgent,它能做到一切智能体做的事情,负责:

  • 推理和思考:基于用户任务和可用工具,自主进行推理和决策,规划执行步骤

  • 工具调用:根据任务需求,只能选择并调用工具

  • 任务执行:协调工具和推理过程,完成复杂任务

  • 响应生成:整合所有输入输出结果 我们只需要配置好其角色和提示词(可以给出示例让其收敛不要过于发散,也可以直接说规则等等),就会按照流程去完成任务。

配置好执行角色后,还需要给AssistantAgent注册工具,因为本身智能体的知识还只停留在训练时冻结的参数,需要用工具与外界交互来获取知识,注册时,需要告诉智能体其名称,参数,用途描述和执行函数,让智能体可以充分调用,而不是只知道这个工具是什么而用不了。常见的工具有:互联网搜索工具,数据库查询工具。

调用时,只需要将工具参数传给AssistantAgent里的工具参数列表,AssistantAgent可以自动解析执行函数,明白怎么去用,当然,记得在AssistantAgent的systeam_message里加一句“你是一个能够使用工具的智能助手”

【下】大模型Autogen多Agent系统详细保姆级实践介绍,亲身实践展示代理效果,主要展示Agent进阶用法 阅读详情

相关推荐

10.1 AutoGen 多Agent对话协作像开会一样解决问题

摘要:AutoGen是一个支持多Agent协作的开源框架,通过对话和工具调用完成任务。核心包括AssistantAgent(负责推理)和UserProxyAgent(负责执行),支持human-in-the-loop交互。多个Agent可在GroupChat中按规则协作,适用于需求评审、代码审查等需要多角色讨论的场景。使用时需注意代码执行权限和轮次控制,避免安全风险。相比单Agent方案,AutoGen更适合需要多方协作的复杂任务。

yonggeit的博客 3268

AutoGen学习笔记系列(三)Tutorial - Agents

这个功能可以大幅缩减我们的工作量,因为你自定义的工具也可以是调用模型得到的结果,但由于模型每次输出的格式都有可能变化,如果对每种潜在的输出格式都进行统一那工作量是爆炸的。

nenchoumi3119的博客 4666

实战LangChain与AutoGen:构建高效AI Agent的进阶指南

本文详细介绍了如何利用LangChain与AutoGen构建高效的AI Agent,涵盖从开发环境搭建到进阶技巧的完整流程。通过实战案例展示AI Agent在电商客服、金融风控等场景的应用价值,帮助开发者掌握大模型与工具调用的核心技术,提升智能体的自主决策与执行能力。

weixin_42783709的博客 237

Agent框架选型全景对比:LangChain/CrewAI/AutoGen的适用边界

Agent框架在2026年已分化为三种不同定位,彼此不应视为"替代品"。:定位为"LLM应用基础设施",而非纯粹Agent框架。提供从Prompt管理、模型调用、RAG链到Agent的完整工具链。优势是覆盖范围广(几乎所有LLM应用需求都有对应模块)、社区庞大。劣势是抽象层过多(需要理解Chain/Agent/Tool三类抽象及其交互),在简单场景中引入不必要的复杂度。:定位为"多Agent协作编排",专注于角色定义和Agent间的任务分配。优势是Agent角色定义直观()、多Agent协作流程清晰。

specter__的博客 5823

AI Agent框架深度对比:LangChain、AutoGen等19类主流方案选型指南

AI Agent作为人工智能领域的关键技术,其核心在于模拟智能体的感知、规划与执行能力,通过大语言模型(LLM)驱动自主任务分解与决策。这一技术原理使其在自动化工作流、智能助手、数据分析等场景展现出巨大价值。在实际工程实践中,开发者需根据项目需求在灵活性与易用性间权衡,例如LangChain以其强大的工具生态和流程编排能力,成为构建复杂多步骤自动化流程的基石;而AutoGen则通过多Agent对话式协作,特别适合需要反复讨论验证的研究分析场景。本文基于对19类主流框架的深度横评,从核心架构、工具生态、记忆管

weixin_34344403的博客 444

Windows环境下的AI Agent网络构建:从单机智能体到多智能体协作

AI Agent(智能体)作为人工智能领域的重要概念,是指能够感知环境、进行规划、执行动作并具备学习能力的自主系统。其核心原理在于结合大型语言模型的推理能力与外部工具调用功能,实现从被动应答到主动执行任务的跨越。这一技术价值在于将AI从单纯的对话工具升级为能够解决复杂实际问题的“数字员工”,在自动化办公、智能客服、数据分析、代码生成等场景展现出巨大潜力。本文聚焦于在Windows这一主流桌面环境下,如何克服依赖冲突、环境配置等工程挑战,利用LangChain、AutoGen等框架,构建具备工具调用能力的智能

ithome 398

深入认识 Agent —— 智能体开发框架

目录:前文通过编码实现 Agent demo 的方式介绍了 ReAct、Plan-and-Solve、Reflection 三种模式的智能体,其主要目的是为了更好地理解 Agent 的工作方式。如果要投入到工程实践中去使用,从零开始写代码显然是不推荐的,更好的方式是使用框架。本文大部分内容(包括代码)来自于参考资料1,这是一个很优秀的 Agent 学习项目,非常推荐。

xiaoyi52的专栏 790

AI Agent开发实战:从工具调用到系统架构

AI Agent作为大语言模型(LLM)的能力扩展器,通过工具调用和系统架构设计,使模型从纯文本交互升级为具备环境感知和任务执行能力的智能代理。其核心技术原理包括工具描述标准化、安全沙箱执行和错误恢复机制,这些设计显著提升了AI系统的实用性和可靠性。在电商客服、智能写作等应用场景中,AI Agent通过API集成实现了订单查询、内容生成等实际功能,其中工具调用成功率和响应速度是关键性能指标。开发过程中,合理使用向量数据库和并行计算技术能有效优化系统性能,而持续学习机制则让Agent具备进化能力。

weixin_34252686的博客 303

AI Agent 智能体开发实战:从原理到项目落地(AutoGen/LangChain Agent)

AI Agent(智能体)≠ 大语言模型(LLM)。LLM 是"大脑",能理解能生成,但不会主动做事。 AI Agent 是"大脑 + 手 + 眼 + 工具"——它能自主感知环境、制定计划、调用工具、执行动作、从反馈中学习,最终完成一个复杂目标。 1.2 为什么2025年这么火? 年份 里程碑 2023 LLM 爆发,ChatGPT 引领对话式 AI 2024 Agent 框架百花齐放(AutoGen、CrewAI、LangGraph) 2025 Agent 进入生产化阶段:MCP

小二丶的博客 571

1.6 AutoGen 多 Agent 协作框架:构建智能团队协作系统

摘要 AutoGen框架提供了强大的多Agent协作系统,通过定义不同角色的AI代理(如技术专家、业务分析师等)实现团队化协作。系统架构包含用户代理输入、Agent协作网络(含GroupChat管理)、工具调用引擎和记忆系统等组件。框架支持创建具有特定角色和职责的Agent,并通过GroupChat模式实现多Agent轮流讨论和共识达成。开发人员可以配置不同角色的系统消息和职责,构建完整的协作团队来处理复杂业务场景。

yonggeit的博客 3012

ESP32开发环境避坑指南:用Thonny烧录MicroPython固件时常见的5个错误及解决方法

本文针对ESP32开发新手,详细解析了使用Thonny IDE烧录MicroPython固件时最常见的5个错误及其解决方案。内容涵盖驱动安装、端口识别、固件烧录失败、版本兼容性、连接不稳定以及文件系统操作异常等核心痛点,并提供硬件层面的深度排查指南,帮助开发者高效搭建稳定的ESP32开发环境。

weixin_29189003的博客 407

AI云原生实战28-Agent 时代来了!AI Agent 工具服务容器化实战——LangChain+AutoGen+Agent Mesh

本文是一份全面的AI Agent开发与部署指南,核心观点可总结为以下150字摘要: 【AI Agent架构演进】从LLM问答到RAG检索,最终发展为具备工具调用能力的Agent系统。核心架构包含四大要素:LLM大脑、工具调用、记忆系统和任务规划能力。 【关键技术方案】提出"AI Agent上K8s=MCP协议+FunctionCall+Serverless工具+AgentMesh"的完整方案。重点介绍了: MCP协议标准化工具调用 FunctionCall微服务化 LangChain单A

weitingfu的博客 265

[Python]:热血传奇-Wzl,Wzx的解析

首先我们要了解,wzl与wzx的对应关系,wzx里面存的是每张二进制图片数据在wzl中的偏移量,所以取到wzx中的偏移数据就可以取到wzl每张图片数据,其实就这么简单。结构体为 [Byte][Byte][Byte][Byte][short][short][short][short][int]-读取44至48字节代表为,[wzx中偏移值总数量] [int类型] [4字节]-根据在wzx中取得的偏移值总数量,每张图片偏移值在wzl中取图片数据。2.[取wzl中图片偏据]:根据wzx中取得数据对[

qq_36138506的博客 3452

LangChain与AutoGen对比:深度解析Agent框架选择标准,助你做出明智决策!

随着 2024–2025 年 AI Agent 的兴起,业界涌现出多款 Agent 框架。本文对比当前流行的框架。包括 LangChain、LangGraph、AutoGen、CrewAI、smolagents、OpenAI Swarm 和 OpenManus,分析它们的核心能力、功能特性、学习成本,并给出适用场景和推荐使用者类型。希望为想上手 AI Agent 开发的读者提供一份全面的指南。

2401_85378759的博客 1686

多仓智能订单路由与动态优化方案设计

现在有很多商家会有多个仓库,并分布在不同的城市中,当用户下单后会根据商品库存及订单信息将订单分配到对应的仓库进行发货,如就近原则,本期基于多仓库设计一套订单路由方案,包含核心逻辑、规则优先级和实施方案,适用于多仓协同的订单自动分配场景

14年产品经理老兵,想把自己的经验及总结分享给大家,只讲思路及实操,不讲废话 2482

将机器人urdf模型转换为Mujoco环境下的mjcf模型

在使用gym环境进行人形模型站立训练的过程中,我想要将之前ros环境下的机器人urdf模型导入到mujoco环境下,这时候就需要将urdf模型转换为mujoco专用的mjcf模型。-AzureLoong.urdf是机器人模型(我这里使用青龙的模型);--custom_robot.xml是转换完成之后的机器人模型的名字和格式;包要求 Python 版本必须是 3.11 或更高),保证自己的其他训练环境和依赖不被干扰。首先将meshes文件迁移到需要输出的目录下,然后再运行转换命令。最后就可以成功输出了。

weixin_44334573的博客 3759

基于MCP架构的LLM-Agent融合—构建AI Agent的技术体系与落地实践

本文提出以模型上下文协议(MCP)为核心,构建AI Agent的“神经中枢”,解决大模型调用外部工具的标准与效率瓶颈。通过系统实践OpenAI Agents SDK、LangGraph、LlamaIndex等八大主流Agent框架,验证了MCP在多架构下的通用性。结合工业质检与教育辅助双场景案例,展示了MCP如何实现算法模型与业务系统的高效集成。

Stara-AI的博客 1600

AD9361 官方例程

文章目录一、官方资料1.1 介绍1.2 下载 和 使用1.3 相关资料二、步骤2.1 在Vivado中构建HDL2.2 在SDK中构建No- OS总结 一、官方资料 1.1 介绍 HDL参考设计介绍:AD9361 HDL Reference Designs 无操作系统介绍:AD9361 No-OS Software 1.2 下载 和 使用 HDL下载:Download HDL 在Vivado中构建HDL:Building HDL No-OS下载:Download No-OS 1.3 相关资料 AD

weixin_44630490的博客 3万+

AutoGen实战指南:从零构建你的第一个智能助手Agent

本文是一份AutoGen实战指南,详细介绍了如何从零开始构建你的第一个智能助手Agent。内容涵盖环境搭建、核心概念理解、工具集成、流式输出与结构化输出等高级功能,并提供了避坑指南与最佳实践,帮助你快速掌握这一强大的多智能体应用开发框架。

a1b2c3d的博客 234

199、医疗内窥镜影像:微型镜头与高色彩保真度的ISP定制化方案

医疗内窥镜影像系统开发面临三大光学挑战:衍射极限导致分辨率下降,微型镜头色差严重,镀膜不足引发红外漏光。团队通过定制化ISP方案解决问题:采用分区色差补偿、红外泄露补偿技术,开发12区域分段颜色校正矩阵,并设计自适应伽马曲线。关键经验包括锁定白平衡避免术中偏色,优化FPGA流水线确保30fps流畅度,强调光学标定优先于算法优化。最终方案使DeltaE降至3以下,满足医生对组织颜色细微差异的识别需求,尤其解决了血管与脂肪边界辨识难题。

zzfmlxs的博客 265

【25届数字IC秋招总结】面试经验10——紫光同芯

25届数字ic面试记录——紫光同芯

lalala0635的博客 863

Agent知识扫盲:一篇文章带你看懂什么是Agent

Agent中文通常翻译为:智能体(Intelligent Agent)Agent就是一个能够感知环境、进行决策并采取行动来完成目标的智能系统。如果用一句更接地气的话来描述:Agent = 大脑 + 工具 + 行动力传统AI往往只能回答问题,而Agent不仅能回答问题,还能主动完成任务。例如:用户说:帮我规划一次去北京的三天旅游。告诉你几个景点推荐几家酒店查询天气搜索景点信息规划路线制定时间安排生成完整旅行计划普通AI负责回答问题,Agent负责完成任务。

weixin_52201538的博客 1415

AutoSAR系列讲解(实践篇)7.3-AppL在Dev中的配置(下)

接着讲解Dev中剩下的几个定义项

雪云飞星的博客 1万+

智能体(Agent)—— 从工具调用到自主任务执行

好的角色定义role="数据分析专家",goal="从数据中提取有价值的洞察",你是一位拥有10年经验的数据科学家,擅长数据清洗、统计分析和可视化。你总是以数据为依据,提供客观的分析结果。""",

筱进GG 427

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

LLM Agent

大模型 Agent 是构建在大型语言模型(LLM)之上的智能体,它具有模拟人类独立思考的能力,能够灵活调用各类工具,以逐步实现预设的目标。

and的博客 827

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

从Chatbot到Agent:AI技术演进与实战解析

自然语言处理(NLP)技术从传统的Chatbot发展到现代Agent系统,标志着AI从简单的模式匹配向自主决策能力的跃迁。Agent系统的核心在于其工具调用、记忆存储、任务分解和自我优化机制,这些特性使其能够处理复杂场景,如客服、智能家居等。大语言模型(LLM)如GPT-4的引入,进一步提升了Agent的多轮推理和动态学习能力。通过RAG架构和function calling机制,Agent能够实时获取信息并调用外部工具。主流的Agent框架如AutoGen、LangChain和CrewAI,提供了模块化和

weixin_33709219的博客 414

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

上一篇: Agent-Tool Use
下一篇: Agent-自我反思机制
怡方矩阵
博客等级 码龄7年 486粉丝 228原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值