探索Microsoft的代理工作流動框架

生成AI的快速發展需要從人為驅動的提示轉變為自主任務執行。這是代理工作流程和AI代理的所在地 - 代理充當模型“大腦”的“肢體”，從而實現了獨立的任務完成。微軟的Autogen Framework擅長創建和管理這些多代理對話，從而通過代理互動來促進協作和解決問題。

本文探討了Autogen的核心功能，功能和實際應用。

關鍵學習目標：

• 掌握AI代理在自主任務執行中的概念和功能。
• 了解Autogen的功能和多代理AI系統的優勢。
• 學習使用Autogen實施和管理代理到代理互動。
• 通過涉及數據分析和報告生成的動手項目獲得實踐經驗。
• 在解決問題，代碼生成和教育等不同領域中發現現實世界中的自動基因應用。

本文是數據科學博客馬拉鬆的一部分。

目錄：

• 什麼是AI代理？
• Autogen框架：關鍵亮點
• 自動源代理
• Autogen的操作機制
• 用例和示例
• 教師 - 學生評估器模型示例
• 在項目中實施Autogen：逐步指南
  • 步驟1：設置環境
  • 步驟2：加載庫
  • 步驟3：為Gemini-1.5-Flash配置LLM
  • 步驟4：為Openai配置LLM
  • 步驟5：定義編碼任務
  • 步驟6：設計助理代理商
• 常見問題

什麼是AI代理？

AI代理通過Genai模型，工具，人類輸入或其組合來傳達，接收消息並生成響應。該抽像對現實世界和抽象實體（人，算法）進行建模，簡化了複雜的工作流程實現。

Autogen框架：關鍵亮點

由研究人員和工程師社區開發，Autogen結合了尖端的多代理系統研究，並擁有許多現實世界的應用。它的可擴展和組合性的性質允許組件自定義和功能強大的組合代理的創建。它的模塊化設計可確保容易實施。

自動源代理

讓我們探索Autogen的代理類型：

• 可說明的代理：基礎劑類型，為所有其他自動基因藥物提供了基本功能。能夠對話，信息處理和任務執行。

• 代理類型：特定角色的預定劑代理：

  • 助理：通用AI助理。
  • USERPROXYAGENT：模擬用於測試和開發的用戶行為。
  • GroupChat：使多個代理可以在任務上進行協作。

• 對話模式： Autogen支持複雜問題解決的各種交互模式：

  • 一對一的對話。
  • 小組聊天。
  • 與任務委託的分層對話。

Autogen的操作機制

Autogen策劃多代理對話和任務執行：

• 代理初始化：代理是創建和配置參數的。

• 對話流： Autogen管理對話流。典型的流程涉及任務簡介，代理處理，響應生成和迭代周期，直到任務完成或終止為止。更複雜的任務利用GroupChat和組經理進行編排。

• 任務執行： Autogen支持各種任務執行方法：自然語言處理，代碼執行，外部API調用和Web搜索。

• 錯誤處理和交互： Autogen結合了可靠的錯誤處理，使代理可以自主診斷和解決問題。

• 對話終止：終止基於預定義的條件（任務完成，轉彎限制，明確命令，錯誤閾值）。

用例和示例

Autogen的功能擴展到：

• 複雜的問題解決：科學研究，數據分析，假設製定和實驗設計的多代理協作。

• 代碼生成和調試：跨各種編程語言的自動代碼生成，執行和調試。

• 自動廣告系統：廣告的多代理管理，包括客戶評論跟踪，單擊跟踪，自動化的A/B測試和AI驅動的廣告生成。

• 教育輔導：與代理商扮演老師，學生和評估者等角色的互動輔導體驗。

教師 - 學生評估器模型示例

一個簡化的示例，展示了使用Autogen的教師學生評估器模型。 （為簡潔而省略了代碼示例，但原始響應包括代碼段。）

在項目中實施Autogen：逐步指南

一個使用Autogen代理下載，分析和報告數據集的實用項目。 （原始響應中提供了詳細的步驟和代碼示例，但由於長度而在此處省略。）

常見問題

（FAQ包括在原始響應中，由於長度而在此處省略。）

結論

AI的未來在於協作AI生態系統。 Autogen領導這一進化，使無縫的AI代理協作。鼓勵使用不同的代理配置和LLMS進行實驗。

（注意：圖像URL與原始輸入保持不變。）

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