什么是AutoGen？

AutoGen是微软开发的一个开源框架，它简化了使用大型语言模型（LLM）的复杂工作流的编排、优化和自动化。它提供了一个平台，用于创建和管理多个可对话的代理，这些代理可以协同工作以解决任务。开发者无需编写复杂的代码来链接LLM调用，而是可以定义一组具有特定角色和能力的代理，AutoGen会处理它们之间的交互。

主要特点

• 多代理对话： AutoGen的核心优势是使多个代理能够相互聊天以实现目标。代理可以有不同的角色，例如规划者和执行者，甚至可以包括人类参与者。
• 可定制和可对话的代理： 该框架提供了通用的可对话代理，可以轻松定制。您可以配置代理以使用各种LLM，接收人类输入并执行代码。
• 多样化的应用模式： 支持广泛的对话模式，从简单的双代理聊天到复杂的群组讨论和分层代理结构。
• 工具和函数调用： 代理可以配备工具（函数），它们可以在对话期间决定使用这些工具，从而允许它们与外部环境交互、运行代码或访问数据库。

使用案例

• 自动化任务解决： 定义一个复杂的任务，让一个AI代理团队自动规划、执行和验证解决方案。例如，为特定功能编写代码，运行它，调试它，并报告结果。
• 内容创作： 使用一个“作家”代理和一个“评论家”代理来协作生成和完善文章、脚本或营销文案。
• 复杂问题回答： 将一个复杂问题分解为子问题，并委派给专门的代理，然后他们协作综合出最终答案。
• 交互式决策： 将人类反馈直接整合到代理对话中，允许人在回路中进行控制和指导。

入门指南

开始使用AutoGen非常简单。首先，安装pyautogen包。

```bash pip install pyautogen

接下来，配置您的LLM提供商。在您的工作目录中创建一个名为OAI_CONFIG_LIST的文件，其中包含您的API密钥和模型信息。

```json [ { “model”: “gpt-4”, “api_key”: “你的API密钥” } ]

现在，您可以创建一个简单的双代理设置来解决一个任务。

```python import autogen

加载LLM配置

config_list = autogen.config_list_from_json(env_or_file=”OAI_CONFIG_LIST”)

创建AssistantAgent

assistant = autogen.AssistantAgent( name=”assistant”, llm_config={ “config_list”: config_list, } )

创建UserProxyAgent

user_proxy = autogen.UserProxyAgent( name=”user_proxy”, human_input_mode=”TERMINATE”, max_consecutive_auto_reply=10, code_execution_config={“work_dir”: “coding”}, llm_config={ “config_list”: config_list, } )

开始对话

user_proxy.initiate_chat( assistant, message=”绘制一张NVDA和TESLA年初至今股价变化的图表，并将其保存为名为’stock_prices.png’的文件。” )

在这个例子中，user_proxy代理以一个任务发起聊天，而assistant代理编写并执行Python代码来完成它。

定价

AutoGen是一个在MIT许可证下发布的开源框架，完全免费使用。您只需负责代理使用的底层LLM API（如OpenAI、Azure等）的相关费用。