如何使用Autogen構建代理聊天機器人？

Autogen：與AI代理商的建築代理聊天機器人

聊天機器人已經徹底改變了人類計算機的互動，從而實現了眾多應用程序的智能對話。但是，創建靈活且可擴展的聊天機器人系統可能很複雜。 Autogen通過利用AI代理來獨立管理複雜的對話和任務來簡化此過程。本文演示瞭如何使用基於Autogen的基於代理的框架來構建複雜的聊天機器人。

Autogen的主要特徵：

• 了解Autogen的功能和功能。
• 創建聊天機器人，能夠參與討論，響應用戶查詢，執行Web搜索等等。
• 了解建立基於Autogen的聊天機器人的設置和先決條件。
• 通過集成諸如Tavily的工具進行Web搜索來增強聊天機器人。

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Autogen模型的相互作用作為自主AI代理之間的對話。這種代理到代理的通信簡化了開發，從而促進了直觀的聊天機器人創建。該框架支持各種對話風格，包括順序和小組聊天。

本文探討了三種聊天機器人類型：

1. 代理辯證法：兩位AI專家辯論一個主題，旨在解決衝突的觀點。
2. 面試準備機器人：代理商模擬面試，提出問題並評估回答。
3. Web搜索集成：聊天機器人與Web搜索工具（Tavily）進行交互以檢索信息。

先決條件：

在構建Autogen代理之前，請獲取LLMS的API鍵（例如OpenAI和Groq，它可以免費訪問幾個開源LLMS）。您還需要一個tavily API鍵進行Web搜索。將這些鍵牢固地存放在.env文件中。

必需的庫：

• autogen-agentchat （版本0.2.36）
• tavily-python （版本0.5.0）
• groq （版本0.7.0）
• openai （版本1.46.0）

代理辯證法示例：

該示例演示了兩個代理商之間的辯證法，辯論AI模型培訓數據的隱私風險。創建了兩個ConversableAgent對象，每個對像都有一個特定的系統消息，以定義其角色（pro和con參數）。 initiate_chat方法啟動了對話，而chat_history和summary屬性可訪問對話及其摘要。

面試準備機器人示例：

此示例創建了一個“訪調”代理商和“候選人”代理商。面試官提出問題，候選人（由人類投入控制）提供了答案。 human_input_mode="ALWAYS"設置可確保候選人的響應來自人類用戶。

Web搜索集成示例：

此示例集成了Tavily Web搜索工具。 web_search函數使用Tavily API，此功能使用register_function在Autogen註冊。助理代理決定何時使用該工具，用戶代理代理執行工具調用。

結論：

Autogen簡化了代理聊天機器人的開發，提供了靈活性和可擴展性。其基於代理的體系結構可實現複雜的交互和無縫的工具集成。 Autogen使開發人員為廣泛的應用程序創建引人入勝且內容豐富的聊天機器人。

常見問題：

• Q1：什麼是自動基因？ A1：Autogen是一個基於代理的框架，用於構建靈活且可擴展的聊天機器人。
• Q2：我可以自定義對話模式嗎？ A2：是的，Autogen支持各種模式，包括順序和組聊天。
• Q3：Autogen如何處理複雜的對話？ A3：Autogen使用代理到代理通信來管理複雜的互動。
• Q4：如何終止聊天？ A4：使用諸如max_consecutive_auto_reply ， is_termination_msg或max_turns類的參數。
• Q5：如何整合外部工具？ A5：使用register_function集成諸如Tavily之類的工具。

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