【AutoGen 】简介

已于 2024-11-15 15:03:55 修改
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分类专栏： AI入门与实战 文章标签： AutoGen
于 2024-11-15 12:14:02 首次发布
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  • 学习笔记
  • AutoGen。它可以使用多个代理来开发 LLM 应用程序，这些代理可定制、可相互对话，可在各种模式下运行，且无缝允许人的参与，进一步在更大程度上为开发者提供助力。

AutoGen 智能应用开发（一）｜AutoGen 基础 学习笔记

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本地电脑大模型系列之 03 将 Autogen 与本地 LLM 结合使用,使用 OLLAMA 将开源 LLM 与 Autogen 集成
iCloudEnd的博客
06-28 507
AutoGen 是由 Microsoft 开发的框架，它支持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。代理可以采用多种模式运行，这些模式结合了 LLM、人工输入和工具。Autogen 的主要优势之一是它能够自动创建代码并执行通常需要手动完成的任务，从而显著加快开发周期。这不仅加快了开发速度，还通过最大限度地降低人为错误的风险，提高了软件应用程序的可靠性和性能。
AutoGen入门——快速实现多角色、多用户、多智能体对话系统
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autogen是一多智能体的框架，属于微软旗下的产品。依靠我们可以快速构建出一个多智能体应用，以满足我们各种业务场景。本文将以几个示例场景，使用AutoGen快速构建出多智能体应用，一起体验下它的具体用法。
Autogen智能体实战-Autogen框架介绍
epitomizelu的专栏
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GPTs这么强大，不是挺好吗？为什么要开源的智能体Autogen框架呢？那GPTs背靠OpenAI，的确非常强悍，但是也有弊端，弊端就在于它完全依赖于ChatGPT，而对于ChatGPT，我们只能在应用层调用其API，无法在大模型层面做一些个性化的调整，比如想让大模型在回答问题的过程中调用本地的应用。GPTs做不到，但是Autogen框架可以做到。Autogen可以对接商业化模型，如OpenAI；也可以对接开源的模型，比如说本地部署的KoDrama、WitherCoder、DeepSeek、通义千问。
深入解析 AutoGen 多智能体团队：从协作机制到实战应用全指南
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06-23 912
通过本文的分享，我们系统学习了 AutoGen 多智能体团队的核心能力，从基础的团队创建、运行、观察，到高级的状态控制、单智能体循环应用。多智能体协作不仅能突破单一智能体的能力限制，还能模拟真实的团队分工，让智能体应用在复杂任务中表现得更加出色。
3. Autogen官网教程 (Allowing Human Feedback in Agents)
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在自动化或人工智能系统中，人类用户参与决策过程，与代理（如AI或机器人）一起工作，以提高效率、准确性或提供更复杂的决策支持。这种模式在需要人类判断、直觉或道德考量的情况下特别有用，因为代理可以处理大量数据或执行重复性任务，而人类则监督、指导或干预以确保结果符合预期目标和标准。游戏中包含两个智能体：一个持有数字的智能体（我们可以设置智能体在特定条件下自动回复，并在需要时请求人类输入。通过以上步骤，我们实现了一个简单的猜数字游戏，展示了如何使用。我们可以创建一个人类代理智能体，让人类参与游戏。
本地搭建AutoGen应用-构建自己的多代理框架
Oliver_Liuqifan的博客
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AutoGen 本地搭建
重磅上线！AiDocZh.com发布全新AutoGen中文文档，带你解锁大模型多Agent对话新时代
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AutoGen 是一个框架，可以使用多个代理进行对话，解决任务，从而实现 LLM 应用的开发。AutoGen 代理是可定制、可对话的，并且可以无缝地允许人类参与。它们可以在使用 LLM、人类输入和工具的各种模式下运行。
AutoGen基于本地deepseek(学生)以及openai(老师)搭建自己Agent智能体
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02-12 4492
AutoGen Studio 是微软推出的一款低代码界面工具，旨在帮助用户快速构建和管理基于多智能体对话的复杂应用程序。它基于 AutoGen 框架开发，通过简化的操作流程和丰富的功能，极大地降低了 AI 开发的门槛。我们可以制作各种agent，去帮我们解决各式各样任务，并且我们可以随意给他切换大脑，让我们一起玩转各种大模型吧。
1. Autogen官网教程 (Introduction to AutoGen)
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通过本教程，我们学习了如何使用Autogen库创建对话代理，并展示了如何生成对话回复和初始化多代理对话。希望这能帮助你更好地理解和应用Autogen库。如果有任何问题，欢迎在评论区提问。
微软最强AutoGen入门与示例twoagent.py运行
jiguang127的博客
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AutoGen是一个让LLM智能体相互聊天，进而解决任务的框架，可定制、可对话，并允许人类无缝参与，直接上干货，了解AutoGen，并能运行。参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/techforward/article/details/133863795。前提安装好python3.8以上版本。
4. Autogen官网教程 (Code Executors)
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autogen本教程展示了如何使用autogen库创建能够执行代码的代理，并通过多个示例演示了其配置和使用方法。通过这些代理，我们可以自动化地执行代码并解决复杂的任务。
chat文件夹
xnuscd的博客
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handler 当然，我将为您详细讲解您提供的Handler类代码。这将包括对导入部分的解释、类及其方法的详细说明，以及每个方法的参数和功能的深入分析。 导入部分 import json import time from queue import Queue from typing import Dict from bisheng.api.utils import build_input_keys_response from bisheng.api.v1.schemas import ChatMessag
AutoGen学习笔记系列（三）Tutorial - Agents
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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。
Monkey patch
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autogen框架中使用使用chatglm4模型实现reflection
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本教程将介绍如何使用 Autogen 框架进行reflection。
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AI大模型智能体将是下一轮技术浪潮的热点。在上一轮移动互联网浪潮中，各类移动端App如雨后春笋般冒出来，而大模型智能体也将会引发新一轮的技术变革。如同移动时代的App逐渐取代PC时代的电脑软件一样，未来AI时代的智能体也将逐步取代移动App。
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带函数的多代理 AutoGen - 使用代码示例分步
gongdiwudu的专栏
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首先，我们设置一个，它是整个系统智能决策的基础，类似于大脑。：它的职责是接收用户的信息。当用户想要查询股票价格或其他请求时，UserProxyAgent会接收到这些指令，然后它就像一个中介，把用户的需要告诉下一个环节。：这是实际干活的部分。接到UserProxyAgent转过来的用户需求后，AssistantAgent会执行相应的操作，比如运行代码获取股票价格信息，或者完成其他数据处理任务。它直接产生回应，帮助满足用户的需求。
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### 关于AutoGen与Ollama的信息 #### AutoGen简介 AutoGen 是一个多代理协作平台，旨在简化大型语言模型的应用开发过程。此工具允许开发者创建复杂的交互场景，其中涉及多个代理之间的协调工作。这些代理可以执行各种任务，比如处理自然语言理解、生成回复以及与其他服务通信等[^1]。 #### Ollama概述 Ollama 提供了一种方式来运行本地的大规模预训练模型用于推理和服务端部署。它使得企业能够在自己的基础设施上安全高效地利用先进的机器学习技术而无需依赖外部云提供商。当结合Autogen使用时，能够增强系统的灵活性并降低运营成本[^3]。 #### 安装指南 为了开始使用这两个项目，首先需要安装必要的库文件： 对于Python环境来说，可以通过pip命令轻松完成安装： ```bash pip install autogen ollama ``` 接着可以根据具体需求导入相应的模块，并初始化所需的类实例对象来进行进一步的操作[^2]. #### 实际操作示例 下面给出一段简单的代码片段展示如何构建基于`autogen`的一个基本LLM代理并与之互动: ```python from autogen import Agent agent = Agent( name="Assistant", model="gpt-4", # 或者其他支持的模型名称 system_message="你是一个智能助手，负责回答问题。", ) response = agent.run("请解释什么是人工智能?") print(response) ``` 这段脚本会启动一个名为 "Assistant" 的代理程序，该程序被设定为采用GPT-4作为其内部的语言模型；随后向这个新建立起来的服务发送一条询问有关AI定义的消息，并最终打印出收到的回答内容.
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