深度学习系列62：Agent入门

最新推荐文章于 2025-10-18 11:30:00 发布

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最新推荐文章于 2025-10-18 11:30:00 发布 · 1.8k 阅读

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#深度学习 #人工智能

1 anget介绍和openai标准接口

agent的核心是其代理协同工作的能力。每个代理都有其特定的能力和角色，你需要定义代理之间的互动行为，即当一个代理从另一个代理收到消息时该如何回复。
agent目前大多使用openai标准接口调用LLM服务，说明如下。

标准接口示例如下，其中role包括：system（设定了 AI 的行为和角色，和背景），user（我们输入的问题或请求），assistant（自动生成）

import openai
response = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[
        {"role": "system", "content": "你正在与一位科幻小说的专家交谈。"},
        {"role": "user", "content": "我正在写一部科幻小说，故事发生在一个遥远的星球上，主人公是一个探险家。你有什么建议可以让我的故事更引人入胜吗？"},
    ]
)
print(response['choices'][0]['message']['content'])

2 autogen

微软家的autogen默认撰写python代码来求解问题。

2.1 直接调用接口

autogen中可以参考下面的代码，OpenAIWrapper封装openai标准接口服务后，可以直接使用create方法调用本地LLM服务：

from autogen import OpenAIWrapper
client = OpenAIWrapper(api_key="NULL", base_url="http://localhost:2600/v1", api_type="open_ai")
question = '世界上最高峰是什么？'
response = client.create(message