에이전트 워크 플로우를위한 Microsoft의 Autogen 프레임 워크 탐색

생성 AI의 빠른 발전은 인간 중심의 프롬프트에서 자율적 인 작업 실행으로 전환해야합니다. 이곳은 에이전트 워크 플로와 AI 에이전트가 들어오는 곳입니다. Agents는 모델의 "뇌"의 "사지"역할을하여 독립적 인 작업 완료를 가능하게합니다. Microsoft의 Autogen Framework는 이러한 다중 에이전트 대화를 만들고 관리하고 에이전트 상호 작용을 통해 협업 및 문제 해결을 촉진하는 데 탁월합니다.

이 기사에서는 Autogen의 핵심 기능, 기능 및 실제 응용 프로그램을 살펴 봅니다.

주요 학습 목표 :

• 자율 작업 실행에서 AI 에이전트의 개념과 기능을 파악하십시오.
• 다중 에이전트 AI 시스템에 대한 Autogen의 기능과 장점을 이해하십시오.
• Autogen을 사용하여 에이전트 대 에이전트 상호 작용을 구현하고 관리하는 법을 배웁니다.
• 데이터 분석 및 보고서 생성과 관련된 실습 프로젝트를 통해 실제 경험을 얻습니다.
• 문제 해결, 코드 생성 및 교육과 같은 다양한 분야에서 실제 Autogen 응용 프로그램을 발견하십시오.

이 기사는 Data Science Blogathon의 일부입니다.

목차 :

• AI 요원은 무엇입니까?
• Autogen 프레임 워크 : 주요 하이라이트
• Autogen 에이전트
• Autogen의 운영 메커니즘
• 사용 사례 및 예제
• 교사-학생 변호사 모델 예제
• 프로젝트에서 Autogen 구현 : 단계별 안내서
  • 1 단계 : 환경 설정
  • 2 단계 : 라이브러리로드
  • 3 단계 : Gemini-1.5-Flash의 LLM 구성
  • 4 단계 : OpenAI 용 LLM 구성
  • 5 단계 : 코딩 작업 정의
  • 6 단계 : 보조 요원 설계
• 자주 묻는 질문

AI 요원은 무엇입니까?

AI 에이전트는 Genai 모델, 도구, 인간 입력 또는 그 조합을 사용하여 통신하고 메시지를 수신하며 응답을 생성합니다. 이 추상화는 실제 워크 플로 구현을 단순화하여 실제 세계 및 추상 엔티티 (사람, 알고리즘)를 모델링합니다.

Autogen 프레임 워크 : 주요 하이라이트

연구원 및 엔지니어 커뮤니티가 개발 한 Autogen은 최첨단 다중 에이전트 시스템 연구를 통합하고 수많은 실제 응용 프로그램을 자랑합니다. 확장 가능하고 종합 가능한 특성은 구성 요소 사용자 정의와 강력하고 결합 된 에이전트의 생성을 허용합니다. 모듈 식 디자인은 쉽게 구현할 수 있습니다.

Autogen 에이전트

Autogen의 에이전트 유형을 탐색합시다.

• 대화 에이전트 : 기초 에이전트 유형으로, 다른 모든 Autogen 에이전트에게 기본 기능을 제공합니다. 대화, 정보 처리 및 작업 실행 가능.

• 에이전트 유형 : 특정 역할에 대한 사전 정의 된 에이전트 :

  • 어시스턴트 : 일반 목적 AI 보조.
  • userProxyAgent : 테스트 및 개발을위한 사용자 동작을 시뮬레이션합니다.
  • Groupchat : 여러 에이전트가 작업에 대해 협력 할 수 있습니다.

• 대화 패턴 : Autogen은 복잡한 문제 해결을위한 다양한 상호 작용 패턴을 지원합니다.

  • 일대일 대화.
  • 그룹 채팅.
  • 작업 대표단과의 계층 적 대화.

Autogen의 운영 메커니즘

Autogen은 다중 에이전트 대화 및 작업 실행을 오케스트레이션합니다.

• 에이전트 초기화 : 에이전트는 매개 변수로 생성되고 구성됩니다.

• 대화 흐름 : Autogen은 대화 흐름을 관리합니다. 일반적인 흐름에는 작업이 완료되거나 종료 될 때까지 작업 소개, 에이전트 처리, 응답 생성 및 반복주기가 포함됩니다. 보다 복잡한 작업은 Orchestration을 위해 GroupChat 및 Group Manager를 사용합니다.

• 작업 실행 : Autogen은 자연어 처리, 코드 실행, 외부 API 호출 및 웹 검색과 같은 다양한 작업 실행 방법을 지원합니다.

• 오류 처리 및 상호 작용 : Autogen은 강력한 오류 처리를 통합하여 에이전트가 문제를 자율적으로 진단하고 해결할 수 있도록합니다.

• 대화 종료 : 사전 정의 된 조건 (작업 완료, 회전 제한, 명시 적 명령, 오류 임계 값)에 따라 종료가 발생합니다.

사용 사례 및 예제

Autogen의 기능은 다음으로 확장됩니다.

• 복잡한 문제 해결 : 과학 연구, 데이터 분석, 가설 공식 및 실험 설계를위한 다중 에이전트 협력.

• 코드 생성 및 디버깅 : 다양한 프로그래밍 언어의 자동화 된 코드 생성, 실행 및 디버깅.

• 자동 광고 시스템 : 고객 리뷰 추적, 클릭 추적, 자동화 된 A/B 테스트 및 AI 중심 광고 생성을 포함한 다중 에이전트 광고 관리.

• 교육용지도 : 교사, 학생 및 평가자와 같은 역할을 수행하는 에이전트와의 대화 형지도 경험.

교사-학생 변호사 모델 예제

Autogen을 사용하여 교사-학생-변호사 모델을 보여주는 단순화 된 예. (Code 예제는 Brevity에 대해 생략되었지만 원래 응답에는 코드 스 니펫이 포함됩니다.)

프로젝트에서 Autogen 구현 : 단계별 안내서

Autogen 에이전트를 사용하여 데이터 세트를 다운로드, 분석 및보고하는 실용적인 프로젝트. (자세한 단계와 코드 예제는 원래 응답에 제공되지만 길이로 인해 여기에서 생략되었습니다.)

자주 묻는 질문

(FAQ는 원래 응답에 포함되어 있으며 길이로 인해 여기에서 생략됩니다.)

결론

AI의 미래는 공동 AI 생태계에 있습니다. Autogen은 이러한 진화를 이끌어 원활한 AI 에이전트 협업을 가능하게합니다. 다른 에이전트 구성 및 LLM에 대한 실험이 권장됩니다.

(참고 : 이미지 URL은 원래 입력에서 변경되지 않았습니다.)

위 내용은 에이전트 워크 플로우를위한 Microsoft의 Autogen 프레임 워크 탐색의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!