AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation Framework

本文是LLM系列的文章，针对《AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation Framework》的翻译。

摘要

本技术报告介绍了一种新的框架AutoGen，它可以使用多个代理来开发LLM应用程序，这些代理可以相互对话以解决任务。AutoGen代理是可定制的、可对话的，并且无缝地允许人类参与。它们可以在各种模式下运行，这些模式采用LLM、人工输入和工具的组合。AutoGen的设计提供了多种优势：a）它优雅地驾驭了这些LLM强大但不完美的生成和推理能力；b） 它利用人类的理解和智慧，同时通过代理之间的对话提供有价值的自动化；c） 它简化并统一了作为自动化代理聊天的复杂LLM工作流的实现。我们提供了许多不同的例子，说明开发人员如何轻松使用AutoGen来有效地解决任务或构建应用程序，包括编码、数学、运筹学、娱乐、在线决策、问答等。

1 引言

2 AutoGen框架

3 相关工作

4 AutoGen的应用

5 讨论

我们引入了一个开源库AutoGen，它集成了可对话代理和对话编程的范例。该库利用非常适合多代理协作的功能强大的代理。它在代理之间具有统一的会话接口，以及自动回复机制，这有助于建立一个代理交互接口，该接口利用具有广泛功能的聊天优化llm的优势，同时适应广泛的应用程序。AutoGen是用于创建和试验多代理系统的通用框架，这些系统可以轻松地满足各种实际需求，例如重用、自定义和扩展现有代理，以及对它们之间的对话进行编程。
我们的实验，如第3节所详述的，证明了这种方法提供了许多好处。采用