- 博客(25)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 AutoGen-AgentChat-15-Code代码执行
本文介绍了如何创建自定义代理来处理代码生成和执行任务。通过实现两个代理类(Assistant和Executor)，展示了代码生成与执行的解耦架构。Assistant接收用户请求并生成代码，Executor解析并执行代码块。文章详细说明了代理注册流程，使用单线程运行时环境(SingleThreadedAgentRuntime)和Docker容器执行代码。示例演示了请求绘制NVIDIA与TESLA股票回报率图表的完整流程，强调了在容器中运行LLM生成代码的安全性。该框架的核心思想是将代理逻辑与消息传递解耦，由运
2025-07-19 10:30:00
172
原创 AutoGen-AgentChat-14-Workbench和MCP
文章摘要： 本文介绍了AutoGen框架中的Workbench和MCP（模型上下文协议）工具。Workbench提供了一组共享工具接口，允许智能体调用不同工具并获取统一格式的结果。文章展示了如何使用Workbench创建代理，包括定义消息类、初始化工作台、处理消息循环和工具调用流程。MCP是一种为语言模型提供工具的协议，通过McpWorkbench客户端可访问远程MCP服务器工具。示例演示了结合Playwright MCP服务器创建Web浏览代理的步骤，包括安装浏览器依赖和启动MCP服务。这套机制实现了智能
2025-07-18 10:30:00
140
原创 AutoGen-AgentChat-13-多智能体相互辩论
数学问题求解的多智能体辩论系统摘要 本文实现了一个基于AutoGen框架的多智能体数学问题求解系统，包含求解器代理(MathSolver)和聚合器代理两种角色。系统采用多轮辩论机制，求解器代理通过稀疏通信拓扑交换中间结果，最终由聚合器代理汇总得出最终答案。核心特点包括： 分层消息协议设计(Question/Answer/SolverRequest等) 求解器代理支持多轮推理和历史记录 严格答案提取规范({{数字}}格式) 可配置的邻居数量和最大轮次参数 基于主题的消息路由机制实现代理间通信 该系统适用于需要
2025-07-17 10:30:00
709
原创 AutoGen-AgentChat-12-Magentic-One
Magentic-One是一个通用的多智能体系统，能够处理Web和文件任务。它通过Orchestrator代理协调多个专业代理（WebSurfer、FileSurfer、Coder等）完成复杂任务。系统采用模块化设计，支持自定义配置和部分组件使用。安装需配置AutoGen依赖库和浏览器驱动。使用时需注意安全风险，建议在容器环境中运行并限制访问权限。系统架构包含任务分解、进度跟踪和动态计划调整机制，支持多模型异构部署。
2025-07-16 10:30:00
570
原创 AutoGen-AgentChat-11-示例-文献综述
摘要：本文展示了如何构建一个多智能体系统进行文献综述，包含Google搜索代理和Arxiv搜索代理。通过FunctionTool封装搜索功能，配置了基于OpenAI的智能体，分别负责从Google学术和Arxiv平台获取论文信息。系统采用模块化设计，包含API密钥管理、结果处理和摘要生成等功能，为自动化文献调研提供了可扩展的解决方案。(150字)
2025-07-15 09:05:18
141
原创 AutoGen-AgentChat-10-示例-研究公司
公司研究代理团队构建方案 摘要： 本文演示了通过构建多代理团队进行公司研究的自动化方法。团队由三个专业代理组成：(1)搜索代理负责使用Google Search API获取公司信息；(2)股票分析代理通过yfinance库分析股票数据，计算关键财务指标和生成股价图表；(3)报告代理整合前两者的信息生成综合分析报告。文中详细展示了Google搜索API和股票分析工具的实现代码，包括环境变量配置、API调用和数据处理流程。该方案采用顺序工作流，各代理配备专用工具，可自动完成从信息收集到报告生成的全流程公司研究任
2025-07-11 09:30:00
377
原创 AutoGen-AgentChat-9-示例-旅行计划
本文演示了使用AgentChat构建旅行计划系统的过程。通过创建具有不同角色的AI代理（行程规划、本地活动推荐、语言提示、旅行总结），实现了协作式的旅行计划生成。系统采用轮询式群聊机制，代理依次发言直至生成完整计划。案例展示了3天北京行程的规划流程，涵盖历史文化景点、餐饮推荐、交通提示等内容，并最终整合成完整的旅行方案。该系统体现了多代理协作在复杂任务规划中的应用价值。
2025-07-10 09:30:00
194
原创 AutoGen-AgentChat-8-记忆和RAG
您可以基于该Memory协议构建更复杂的记忆存储。例如，您可以实现一个使用向量数据库存储和检索信息的自定义记忆存储，或者一个使用机器学习模型根据用户偏好生成个性化响应的记忆存储等等。具体来说，您需要重载add、query和update_context 方法来实现所需的功能并将内存存储传递给您的代理。目前，以下示例内存存储可作为autogen_ext扩展包的一部分使用。
2025-07-09 09:30:00
492
原创 AutoGen-AgentChat-7-GraphFlow工作流
生成器和审阅者之间的循环（当审阅者说“批准”时退出）仅查看第一个用户输入和最后一条审阅者消息的摘要代理# 导入 AutoGen 的核心模块# 创建 OpenAI 模型客户端，使用 gpt-4o-mini 模型# 定义智能体（Agent）# 生成者智能体：负责提出创意点子system_message="生成一系列有创意的点子。# 审核者智能体：负责审核点子并提供反馈，如果认可就返回 'APPROVE'
2025-07-08 09:30:00
665
原创 AutoGen-AgentChat-6-群体管理
本文介绍了Swarm多代理协作模式及其在客户支持场景中的应用。Swarm通过让代理使用HandoffMessage工具将任务移交给其他代理，实现团队协作而无需中央协调器。文中展示了航班退款案例：旅行社代理评估用户请求后，将退款任务移交给专业退款代理，必要时转交用户补充信息。代码实现包含代理定义、工具函数、终止条件配置及交互流程控制，最终形成闭环的问题解决系统。该模式适用于需要多角色协作的任务处理场景。
2025-07-07 10:20:33
885
原创 AutoGen-AgentChat-5-管理状态
本文介绍了在多智能体应用程序中如何保存和加载状态。主要内容包括：1) 通过save_state()方法保存代理状态（如对话历史），并通过load_state()恢复状态；2) 团队状态的保存与加载，演示了创建包含单个代理的RoundRobinGroupChat团队，保存其状态后重置团队，并通过提问验证状态恢复的有效性。代码示例展示了如何构建代理、管理团队对话，以及使用Console实时输出对话过程，强调了在无状态环境中持久化状态的重要性。
2025-07-06 10:30:00
273
原创 AutoGen-AgentChat-4-自定义代理
您的代理行为可能不符合预设。在这种情况下，您可以构建自定义代理。on_messages()：定义代理响应消息的行为的抽象方法。当代理被要求提供响应时，会调用此方法run()。它返回一个Response对象。on_reset()：将代理重置为初始状态的抽象方法。当代理被要求重置自身时，会调用此方法。produced_message_typesBaseChatMessage：代理在响应中可以生成的可能消息类型的列表。
2025-07-05 10:00:00
845
原创 AutoGen-AgentChat-3-人机交互
本文介绍了在应用程序中与代理团队进行人机交互的两种主要方法：运行期间通过UserProxyAgent提供实时反馈，以及运行终止后提供反馈并再次运行。文章通过代码示例展示了使用RoundRobinGroupChat团队和UserProxyAgent实现诗歌生成任务的交互过程，并对比了两种方法的适用场景。关键点包括：运行期间的反馈会阻塞团队执行，适合简短交互；而运行后的异步反馈更适合持久会话。文中还提供了设置最大轮次来控制交互节奏的技术方案。
2025-07-04 13:42:35
555
原创 AutoGen-AgentChat-2-多智能体团队
AutoGen 创建多智能体团队（简称“团队”）。团队是指一群为了实现共同目标而共同努力的智能体。我们将首先向您展示如何创建和运行一个团队。然后，我们将解释如何观察团队的行为（这对于调试和了解团队的性能至关重要），以及控制团队行为的常用操作。AgentChat 支持多个团队预设：RoundRobinGroupChat：一个团队以循环方式进行群聊，参与者轮流进行（本页介绍）。教程SelectorGroupChat：在每条消息后使用 ChatCompletion 模型选择下一位发言者的团队。教程
2025-07-03 09:17:41
596
原创 AutoGen-AgentChat-1-整体了解
AgentChat 是用于构建多代理应用程序的高级 API。它基于autogen-core软件包构建。对于初学者，建议从 AgentChat 入手。对于高级用户，autogen-core其事件驱动的编程模型提供了更大的灵活性，并能更好地控制底层组件。AgentChat 提供直观的默认设置，例如具有预设行为的代理和具有预定义多代理设计模式的团队。
2025-07-02 14:23:19
603
原创 CrewAI多智能体框架的实操教程-营销策略大师-4
摘要：本文介绍了一个基于CrewAI框架构建的营销策略自动化系统。该系统通过配置代理角色（市场分析师、营销策略师、内容创作者等）、定义结构化任务（市场调研、策略制定、创意生成等）和构建工作流程，实现了从市场分析到营销内容生成的全链路自动化。以特斯拉ModelY营销项目为例，系统能够自动生成包含市场报告、营销策略、创意方案和广告文案的完整解决方案。项目采用GPT-4o模型驱动，支持结构化数据输出和任务依赖管理，为数字营销提供了高效的AI协作解决方案。
2025-06-25 21:07:05
127
原创 CrewAI多智能体框架的实操教程-构建流程-3
CrewAI Flow工作流开发指南：构建结构化AI协作流程 摘要：本文介绍了如何使用CrewAI Flow构建智能工作流，通过结合Python代码、直接LLM调用和AI代理团队协作，创建能够生成专业学习指南的系统。教程包含：1)项目初始化与结构配置；2)创建内容创作团队（撰稿人和审稿人）；3)使用Pydantic定义数据模型；4)构建主流程控制逻辑；5)实现事件驱动的多步骤处理。该系统展示了如何将用户输入、AI生成大纲、团队协作编写等功能整合为连贯的工作流，最终输出结构化Markdown文档。流程支持状态
2025-06-25 17:04:36
882
原创 CrewAI多智能体框架的实操教程-旅行规划-2
修改这个 tasks.yaml文件。修改 agents.yaml文件。修改这个 crew.py文件。修改这个 main.py文件。
2025-06-24 20:08:05
292
原创 CrewAI多智能体框架的实操教程-1
《CrewAI：开源多智能体协作框架概述》 CrewAI是一个由João Moura开发的创新开源框架，专门用于协调多个AI智能体的协作任务。该框架通过模拟现实团队工作模式，使不同角色的智能体能够自主分工、交流协作，从而解决复杂问题。 核心架构包含五大要素： 智能体(Agent)：具备特定角色、目标和背景 任务(Task)：定义具体工作内容 工具(Tool)：提供功能支持 流程(Process)：规范协作方式 团队(Crew)：整合所有组件 典型应用场景包括： 客户服务自动化 供应链协调管理 网络安全监控
2025-06-24 10:14:39
955
原创 大模型算法工程师-最新各大厂关键核心技能汇总，学习技术、路线、规划
本文总结了多家知名企业（小米、百度、华为、荣耀、京东等）的大模型相关岗位需求。主要职责包括大模型训练优化（SFT/RLHF/RAG）、多模态技术研发、智能体（Agent）应用开发，以及结合业务场景的AI解决方案落地。要求候选人具备深度学习/NLP背景，熟悉PyTorch等框架，有顶级会议论文或竞赛经历者优先。岗位聚焦大模型在搜索、金融、医疗等领域的创新应用，强调工程落地与前沿技术探索能力。
2025-06-23 10:46:59
1011
原创 Mac 安装ElasticSearch和Kibana详细教程
本文介绍了Elasticsearch和Kibana的安装配置流程。首先下载Elasticsearch并解压安装，通过访问localhost:9200验证安装。系统会自动生成默认用户名(elastic)和密码，可在控制台查看。接着使用elasticsearch-setup-passwords命令重置密码，并为kibana_system用户设置密码。然后安装Kibana前需确认Node.js环境，下载后启动服务，通过localhost:5601访问。最后配置Elasticsearch连接地址，使用kibana_
2025-06-19 11:54:38
1165
原创 Mac安装ComfyUI 的详细教程
ComfyUI 快速体验指南 ComfyUI是一款强大的AI内容生成工具，能够创建视频、图像和音频内容。用户只需两步即可开始使用： 从官网下载ComfyUI安装包 完成安装程序 安装后即可体验AI内容生成的无限可能。该工具界面友好，操作简便，适合各类创意工作者使用。
2025-06-19 11:48:59
285
原创 Mac安装部署Milvus
Milvus Web UI 与 Birdwatcher 和 Attu 的不同之处在于，它是一个内置工具，通过简单直观的界面提供整体系统的可观察性。Home菜单可以查看milvus服务启动情况，Collections菜单看到milvus默认初始化了一个名称为default的Database，这说明milvus安装是成功的，服务是正常运行的。你可以通过 Milvus Web UI 查看 Milvus 的组件和依赖的统计信息和指标，查看数据库和集合详情，列出 Milvus 的详细配置。时，打开App报错：“
2025-05-28 11:31:35
680
原创 pyspark 判断文件夹是否存在，如果存在就删除，避免了因为文件存在，保存失败问题
pyspark 判断文件夹是否存在，如果存在就删除，避免了因为文件存在，保存失败问题产考文档：https://stackoverflow.com/questions/30405728/apache-spark-check-if-file-exists?lq=1fs = self.sc._jvm.org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(spark.sparkC...
2020-03-26 23:24:01
3024
原创 numpy ndarray与Python原生list运算效率对比
在这里我们通过一段代码运行来体会到ndarray的好处import randomimport timeimport numpy as npa = []for i in range(100000000): a.append(random.random())# 通过%time魔法方法, 查看当前行的代码运行一次所花费的时间%time sum1=sum(a)b=np.arra...
2019-09-02 10:14:43
6924
2
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人