一文讀懂建構多代理的 AutoGen 開源框架

Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊聊人工智慧(AI)生態領域相關的技術 - AutoGen -一個統一的多代理對話框架。

想像一下這樣一個場景：

我們不再是單槍匹馬獨自作戰，而是擁有一支高度個人化、跨領域整合的人工智慧團隊。每位團隊成員都在自己的領域內嫻熟專業，互相配合無縫，溝通高效，永不疲憊。他們能夠夠高度協作，應對複雜多變的挑戰。這就是 AutoGen 的精髓所在－一個開創性的多智能體對話框架。

AutoGen 賦予我們無限可能，讓我們能隨心所欲組成專屬的戰略人工智慧團隊。每位成員都有獨特的個性和專長，形成一股強大的合力。他們之間不需要複雜的授權和命令，只需以自然語言交互，便能自發地達成協作，完成任何艱鉅任務。

一、什麼是AutoGen ?

AutoGen作為一款以人工智慧技術發展前沿的創新產品，主要專注於滿足極客和開拓者對先進功能的渴求。其核心魅力在於能夠創建自主、可擴展、多才多藝的人工智慧代理團隊，協作高效，操作自如，可獨立執行廣泛的複雜任務。 AutoGen的主要特點包括： 1. 獨立創建：AutoGen支援使用者根據自身需求建立智慧代理團隊，靈活應對各種任務。 2. 多才多藝：AutoGen的代理團隊擁有多領域的技能，能夠勝任各類任務，無論是娛樂、辦公室或科研，都能提供優質的服務。 3. 高效率

然而，AutoGen 的亮點遠不止於此。它與 LLM 無縫整合，成為增強這些龐然大物效力的絕佳利器。如其名，LLM 是一種擁有近乎人類般語言理解和生成能力的人工智慧模型。 AutoGen 透過多代理理對話設置，將 LLM 的威力催化到了前所未有的高度。同時，它提供了調優、快取、錯誤處理、模板等多種工具，對於優化這些複雜但極富潛能的人工智慧巨獸，發揮最大效能至關重要。

這段文字描述了AutoGen的一些追求，即實現任務自動化、勇攀創新問題解決之巔或期望成為放大現有人工智慧能力的企業。專注於技術創新的公司和團隊無疑會成為AutoGen的受益對象。

值得一提的是，基於 AutoGen 的 EcoOptiGen 技術，作為一種經濟高效的方法，令大型語言模型的運算效率大幅提升，為企業降低了昂貴的算力成本。對於開發者來說，AutoGen 還提供了強大的偵錯工具包，例如 API 呼叫的完整日誌記錄功能，進一步提高了開發效率。所有這些功能無一不詮釋了 AutoGen 對於增強人工智慧功能能力和應用的不應追求。

AutoGen 提供的內建可對話代理參考示意圖

總的來說，對於那些對人工智慧、程式設計和技術創新充滿熱情的極客們，AutoGen 絕對是一款難能可貴的利器。同時，所具備諸多功能和應用場景契合了那些渴望開發、研究或實施高階人工智慧解決方案的人。儘管存在一些不足，但從 AutoGen 最新的發展動向和宏偉的願景來看，它在人工智慧領域內展現了前所未有的巨大潛能。

二、如何正確認知 AutoGen ?

其實，本質上來講，AutoGen 的核心概念在於建構一個可對話、可自訂的智慧代理生態系統。這些代理商在設計之初就著眼於無縫對話交互，旨在透過高效協作來完成任務。

作為 AutoGen 的基石，「代理」通常具備出色的靈活性和適應性。它們可以自如地交換訊息，就像一支高效的團隊一樣，透過對話式協作共同解決複雜的挑戰。而且，這些代理程式都是可自訂的，能夠無縫整合 LLM(大型語言模型)、人工輸入，或兩者的混合，充分發揮各自的長處。

此外，AutoGen 這個框架為我們提供了多種內建代理，例如 AssistantAgent 和 UserProxyAgent，每個代理都肩負著獨特的功能和使命。我們以 AssistantAgent 代理為例，其基於大型語言模型構建，能夠自主生成 Python 程式碼並提出建議，彰顯了 LLM 在輔助程式設計和決策方面的卓越能力。而 UserProxyAgent 作為人工代理的代表，則可以在必要時執行程式碼，並觸發基於 LLM 的智慧回應，讓人機協作達到無縫對接。

AutoGen 的代理生態系統堪稱智慧協作的傑作，它將人工智慧和人類智慧完美融合。在這個系統中，多元化的智能體透過對話交流，無論面對何種複雜困境，都能快速組合成量身訂製的智慧團隊，共同合作，集思廣益。透過 StrategyAgent 的參與，權衡各種方案，以及 CodeAgent 的編寫程式碼實現，所有的代理人透過無縫對話，共同努力，讓艱鉅的任務近在咫尺。

基於無縫的對話機制。代理人可以直接進行交流，分享知識，互相啟發。他們能夠協同工作，解決複雜問題，讓艱鉅的任務變得更可行。這種智慧協作的方式為我們帶來了前所未有的便利性和效率，使得我們能夠更迅速地應對挑戰，並取得成功。

基於AutoGen 建構MiniWobChat參考工作流程

三、AutoGen 的優勢體現在哪裡?

作為一個變革性框架，AutoGen能夠使得開發人員建立具有增強功能和人機互動的下一代LLM 應用程序，簡化多代理對話開發、促進人類參與並實現模組化代理架構，使其成為探索人工智慧全部潛力的寶貴工具。其具體優勢主要體現在如下幾方面：

不同代理設計模型的結果比較參考示意圖

1.模組化設計

AutoGen 採用了一種模組化代理架構，這使得開發人員能夠創建具備特定功能和能力的自訂代理程式。這種靈活性使得我們能夠建立適用於各種需求和領域的多樣化語言模型(LLM)應用程式。開發人員可以設計專門用於資訊檢索、自然語言生成或任務執行等任務的代理，並將它們組合在一起以創建複雜的多代理系統。

基於模組化設計的優點在於促進程式碼的重用，並簡化代理程式的開發過程。開發人員可以專注於建立特定的代理功能，而不需要從頭開始重新開發通用元件。這種模組化的架構還能夠方便地與第三方工具和服務進行集成，從而擴展 LLM 應用程式的功能。

此外，AutoGen 的模組化代理架構為開發人員提供了更大的靈活性和效率。透過將特定功能封裝到獨立的代理模組中，開發人員可以以更小的粒度進行開發和測試，同時保持整體系統的可組合性和可擴展性。這種模組化的方法也使得代理程式的維護和更新更加容易，因為可以單獨對某個模組進行修改，而無需影響整個系統。

2.簡化多代理對話開發

AutoGen 透過提供高階抽象層徹底改變了多代理對話的開發方式，使開發人員不再受底層 LLM 技術的複雜性所困擾。它採用直觀的基於對話的程式設計範例，使開發人員能夠使用自然語言結構來定義對話流程和代理之間的交互，從而極大地減少了對複雜編碼和 LLM 專業知識的需求。

同時，這種簡化使得更廣泛的開發人員，甚至那些沒有深厚的 LLM 知識的開發人員，也能夠創建複雜的多代理應用程式。 AutoGen 負責處理多個 LLM 的編排和協調，確保代理程式之間能夠無縫協作和進行資料交換，而開發人員則可以專注於定義對話邏輯和代理程式的行為。

此外，AutoGen 的高階抽象層為開發人員提供了極大的便利性和靈活性。它將複雜的技術細節抽象化，使開發人員能夠更加關注對話的設計和業務邏輯，而無需深入研究和處理底層的 LLM 技術細節。這種抽象化的方法使得開發過程更加直觀和高效，並且降低了開發複雜度。

3.與 LLM 的整合

AutoGen 的多代理方法可以結合不同的 LLM 優勢，以提高整體效能和準確性。透過利用多個具有互補功能的 LLM，AutoGen 能夠解決更廣泛的任務並提供更全面的解決方案。

打個比方，一個 LLM 可以專門用於事實知識檢索，而另一個 LLM 可以專注於創意文本生成。透過將這些代理商結合起來，AutoGen 能夠為需要事實資訊和創意輸出的任務提供更完整的解決方案。

此外，AutoGen 對各種對話模式的支援使得可以創建複雜的 LLM 應用程序，以滿足不同的需求。開發人員可以設計順序對話來處理逐步任務，採用並行對話來同時處理多個請求，或使用分層對話來管理複雜的決策過程。

透過這種多代理的方法，AutoGen 能夠整合不同的 LLM，充分發揮它們各自的優勢，從而提供更強大、更靈活的解決方案。這種整合方法不僅提高了系統的效能和準確性，還拓寬了應用的範圍，使得 AutoGen 成為一個強大的工具，能夠應對各種複雜的對話任務和需求。

4.高效能交付

AutoGen 提供了視覺化和除錯工具，這些工具有助於快速原型設計和高效迭代。開發人員可以利用這些工具視覺化對話流程，識別潛在的瓶頸或錯誤，並追蹤代理互動的執行情況。

這些工具為開發人員提供了寶貴的見解，幫助他們了解原型的行為，發現問題並有針對性地進行改進。透過視覺化和調試對話的能力，開發人員能夠更快速地進行原型設計，並確保最終的應用程式具有良好的結構和無錯誤。

同時，基於 AutoGen 所提供的多樣化工具屬性，使得開發人員能夠以直觀的方式查看對話的執行流程，理解代理之間的交互，並發現潛在的問題或優化機會。開發人員可以透過查看對話的視覺化表示，追蹤代理的執行路徑，以及識別潛在的錯誤或瓶頸來優化對話流程。

透過視覺化和偵錯工具，開發人員能夠更有效地進行迭代和改進，從而加速開發流程並提高應用程式的品質。這些工具提供了開發人員與原型之間的橋樑，使得他們能夠更深入地理解對話的運作情況，並及時進行調整和最佳化。

5.即時回饋改進

除了上述的核心特性優勢外，AutoGen 還提供了人機互動的全面支持，使開發人員能夠在原型設計過程中獲得即時回饋。使用者可以參與原型對話，就互動的自然性、回應準確性以及整體使用者體驗提供回饋。

透過使用者參與原型對話，開發人員能夠觀察和分析使用者的互動行為，識別需要改進的領域，並相應地改進原型。這種迭代的反饋循環極大地加速了原型設計過程，並確保最終應用程式具有易用性和高效性。

此外，開發人員還可以透過觀測使用者與原型的實際互動來了解使用者的需求、偏好和行為模式。他們可以收集關於互動的定量和定性數據，如使用者的回應時間、使用頻率、滿意度等，從而評估原型的效能和使用者體驗。這些回饋可幫助開發人員發現潛在的問題和改進機會，並根據使用者的需求進行調整和最佳化。

透過與真實用戶的互動，開發人員可以更好地理解用戶的期望和回饋，從而提供更符合用戶期望的應用程式。這種用戶中心的設計方法有助於創建用戶友好的介面和交互，提高應用程式的可用性和用戶滿意度。

Reference ：

• [1] https://openreview.net/pdf?id=uAjxFFing2
• [2] https://microsoft.github. io/autogen/

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