llama 4와 autogen으로 AI 요원 구축

Llama 4와 Autogen의 힘을 활용하여 지능형 AI 에이전트를 구축

Meta의 Llama 4 Models 제품군은 AI 환경을 변형시켜 지능형 시스템 개발에 혁명을 일으킬 수있는 기본 멀티 모드 기능을 제공합니다. 이 기사는 Autogen과 LLAMA 4를 통합하는 것이 역동적이고 반응 형 AI 에이전트를 생성 할 수있는 잠재력을 어떻게 잠금 해제하는지 탐구합니다. 특정 응용 프로그램을위한 실용적인 AI 에이전트 구축을 안내합니다.

목차

• 왜 llama 4를 선택합니까?
  • LLAMA 4 벤치 마크 결과
• Llama 4와 Autogen으로 AI 요원 구축
  • 단계 0 : 환경 설정
  • 1 단계 : 라이브러리 가져 오기
  • 2 단계 : API 액세스
  • 3 단계 : 에이전트 생성 및 작업 정의
  • 4 단계 : 그룹 관리자 구성
  • 5 단계 : 채팅 시작
  • 6 단계 : 출력 형식
  • 예제 출력
• 결론
• 자주 묻는 질문

왜 llama 4를 선택합니까?

Llama 4 모델 패밀리 (스카우트 및 매버릭 변형 포함)는 오픈 소스 AI의 주요 발전을 의미합니다. 주요 혜택은 다음과 같습니다.

• 멀티 모달 기능 : LLAMA 4는 기본적으로 다양한 입력 유형을 처리하여 정교한 크로스 미디어 추론을 가능하게합니다.
• 확장 컨텍스트 : 최대 1 천만 개의 토큰 (LLAMA 3의 128K에서 크게 증가)을 지원함으로써 광범위한 컨텍스트를 처리하는 데 탁월하며 멀티 문서 분석 및 대형 코드베이스 탐색과 같은 고급 응용 프로그램을 용이하게합니다.
• 효율성 : 전문가 아키텍처의 혼합은 성능을 최적화하여 LLAMA 4 MAVERICK (4 천억 파라미터)와 같은 모델이 필요한 부분 만 활성화하여 단일 H100 DGX 호스트에서 효율적으로 실행할 수 있습니다.
• 우수한 성능 : 벤치 마크 테스트는 코딩, 추론, 다국어 작업 및 이미지 이해력에서 GPT-4O 및 Gemini 2.0과 같은 모델에 비해 LLAMA 4 MAVERICK의 우수한 성능을 보여줍니다.
• 오픈 소스 접근성 : Meta의 오픈 소스 접근 방식은 혁신을 촉진하고 개발자가 기술을 커스터마이징하고 배포 할 수 있도록합니다.

관련 읽기 : Deepseek V3 vs. Llama 4 : 비교 분석

LLAMA 4 벤치 마크 결과

다음 비교 벤치 마크 데이터는 LLAMA 4의 성능을 강조합니다.

관련 독서 : 라마 4 vs. GPT-4O : 헝겊을위한 최적의 선택

LLAMA 4 및 Autogen을 사용하여 AI 에이전트 구축

이 섹션은 LLAMA 4 및 Autogen을 사용하여 작업 별 에이전트를 구축하는 자세한 내용입니다. 우리의 다중 에이전트 시스템은 작업 요구 사항을 분석하고, 적절한 프리랜서를 식별하며, 맞춤형 제안을 생성합니다.

관련 읽기 : Autogen을 사용하여 다중 에이전트 챗봇 구축에 대한 실용 가이드

단계 0 : 환경 설정

전제 조건 :

• 터미널/명령 프롬프트 친숙 함.
• 환경 가변 구성 기술.
• 터미널/명령 프롬프트 프로그램을 실행하는 기능.
• 파이썬 설치 ( https://www.php.cn/link/70fa3e3aed5e5da45f0114c00fadfb41 )
• 기본적인 자동 겐 이해 ( https://www.php.cn/link/88e0f16114a1e011c87b797513095a20 )

API 액세스

Llama 4 액세스 용 API를 함께 사용하겠습니다. 함께 AI 계정을 만들고 비밀 키 ( https://www.php.cn/link/6c6d15562b486b1d1256f567ffb6fd11 )를 얻으십시오.

1 단계 : 라이브러리 가져 오기

필요한 라이브러리 가져 오기 :

 OS 가져 오기
autogen을 가져옵니다
IPYTHON. DISPLY 가져 오기 디스플레이, MarkDown

2 단계 : API 액세스

함께 API를로드하십시오.

 file으로 닫기 ( "mogether_ai_api.txt")를 파일로 :
   llama_api_key = file.read (). strip ()
os.environ [ "llama_api_key"] = llama_api_key

3 단계 : 에이전트 생성 및 작업 정의

우리는 특정 역할을 가진 에이전트를 만들 것입니다.

1. 클라이언트 입력 에이전트

이 에이전트는 사용자와 상호 작용하여 프로젝트 세부 사항을 수집하고 정보를 전달합니다.

 # 에이전트 1 : 클라이언트 요구 사항에 대한 사람의 입력을 처리합니다
client_agent = autogen.userproxyagent (
   이름 = "client_input_agent",
   human_input_mode = "항상",
   max_consecutive_auto_reply = 1,
   is_termination_msg = lambda x : x.get ( "content", "") .rstrip (). endswith ( "종료"),
   System_Message = "" ""귀하는 사용자의 주요 연락처입니다. 프로젝트 세부 정보를 수집하고 질문에 대한 사용자 답변을 릴레이합니다. 완료되면 '종료'또는 사용자가 세션을 종료하면 '종료'. "",
))

2. 스코프 아키텍트 에이전트

이 에이전트는 프로젝트 세부 사항을 구조화하고 프리랜서 정보를 수집합니다.

 # 에이전트 2 : 사용자의 프로필 및 추정치를 수집합니다
scope_architect_agent = autogen.assistantagent (
   이름 = "scope_architect",
   llm_config = llm_config,
   human_input_mode = "항상",
   max_consecutive_auto_reply = 1,
   is_termination_msg = lambda x : x.get ( "content", "") .rstrip (). endswith ( "종료"),
   System_Message = "" ""귀하는 스코프 아키텍트입니다. 프로젝트 및 프리랜서 세부 사항을 수집하십시오. 완료되면 추천자에 대한 정보를 요약하십시오. "",
))

3. 추천 대리인

이 에이전트는 프로젝트 제안을 생성합니다.

 rate_recommender_agent = autogen.assistantagent (
   이름 = "rate_recommender",
   llm_config = llm_config,
   max_consecutive_auto_reply = 1,
   System_Message = F "" "귀하는 제안 생성기입니다. 소개, 범위, 타임 라인, 가격 계층 및 다음 단계를 포함한 제공된 정보를 기반으로 제안을 생성합니다." "",)

4. 사용자 프록시 에이전트 (개시 자)

 user_proxy = autogen.userproxyagent (
   이름 = "user_proxy",
   max_consecutive_auto_reply = 1,
   llm_config = llm_config,
   System_Message = "" "대화를 시작합니다." ""
))

4 단계 : 그룹 관리자 구성

1. 그룹 채팅 설정

 # --- 그룹 채팅 설정 ---
groupchat = autogen.groupchat (
   에이전트 = [client_agent, scope_architect_agent, rate_recommender_agent],
   메시지 = [],
   max_round = 4,
   speaker_selection_method = "round_robin",
))

2. 그룹 채팅 관리자

 manager = autogen.groupchatmanager (
   groupchat = groupchat,
   llm_config = llm_config,
   System_Message = "" ""에이전트 간의 대화 흐름 관리. 에이전트 간의 흐름을 관리하십시오. 프로세스가 세부 사항을 수집하는 것에서 제안 생성으로 끝나십시오. 제안이 생성되거나 Client_Input_agent가 '종료'라고 말하면 종료하십시오. "",
))

5 단계 : 채팅 시작

 인쇄 ( "제안 생성 시작. 프롬프트시 초기 세부 정보 제공")
initial_prompt_message = "" "프로세스 시작. 클라이언트/프로젝트 세부 정보가 먼저 필요하고 프리랜서 배경 정보가 필요합니다. 그런 다음 제안 생성." ""
user_proxy.initiate_chat (manager, message = initial_prompt_message)

6 단계 : 출력 형식

 chat_history = manager.chat_messages [client_agent]
# ... (최종 제안서를 Markdown 형식으로 추출하고 표시하는 코드 - 원본과 유사하지만 명확성을 위해 단순화 될 수 있습니다)

예제 출력

결론

이 기사에서는 Llama 4와 Autogen을 사용하여 프로젝트 제안 에이전트를 구축하는 것이 시연되었습니다. 에이전트는 요구 사항을 효율적으로 수집하고 제안을 구조화하며 전문 문서를 제공합니다. 이 간소화 된 접근 방식은 제안 생성을 자동화하여 생산성과 전문성을 향상시킵니다.

자주 묻는 질문

Q1. llama 4는 무엇입니까? 추론 및 다중 회전 대화의 효율성과 정확성으로 알려진 최첨단 언어 모델.

Q2. Autogen이란 무엇입니까? 다중 에이전트 워크 플로 관리를 단순화하는 프레임 워크.

Q3. 이 에이전트를 사용자 정의 할 수 있습니까? 예, 모듈 식 아키텍처를 통해 다양한 도메인에 적응할 수 있습니다.

Q4. llama 4는 실시간 사용에 적합합니까? 예, 대기 시간이 낮 으면 대화식 응용 프로그램에 이상적입니다.

Q5. 어떤 코딩 기술이 필요합니까? 기본 파이썬 지식과 LLM 이해로 충분합니다.

참고 : 간결함과 명확성을 위해 코드 스 니펫이 단순화됩니다. 완전한 구현 세부 정보는 원본을 참조하십시오. llm_config 와 같은 자리 표시자를 실제 구성으로 교체해야합니다. 이미지 URL은 정확하고 기능적이라고 가정합니다.

위 내용은 llama 4와 autogen으로 AI 요원 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!