用Llama 4和Autogen建立AI代理

利用駱駝4和自動基因的力量建立智能AI代理

Meta的Llama 4模型家族正在改變AI景觀，提供了本地的多模式能力來徹底改變智能係統的開發。本文探討了將Llama 4與Autogen整合在一起，如何解鎖創建動態，響應和健壯的AI代理的潛力。我們將指導您建立用於特定應用程序的實用AI代理。

目錄

• 為什麼選擇駱駝4？
  • 駱駝4基準結果
• 用Llama 4和Autogen建立AI代理
  • 步驟0：環境設置
  • 步驟1：導入庫
  • 步驟2：API訪問
  • 步驟3：代理創建和任務定義
  • 步驟4：小組經理配置
  • 步驟5：啟動聊天
  • 步驟6：輸出格式
  • 示例輸出
• 結論
• 常見問題

為什麼選擇駱駝4？

Llama 4模型家族（包括童子軍和Maverick變體）表示開源AI的重大進步。關鍵好處包括：

• 多模式功能： Llama 4本內處理各種輸入類型，從而實現了複雜的跨媒體推理。
• 擴展背景：在支持多達1000萬個令牌（與Llama 3的128K相比顯著增加）的支持下，它在處理廣泛的環境方面表現出色，從而促進了高級應用程序，例如多文件分析和大型代碼庫導航。
• 效率：其專家體系結構的混合功能優化了性能，使諸如Llama 4 Maverick（具有4000億參數）之類的模型可以通過僅激活必要的部分來在單個H100 DGX主機上有效運行。
• 出色的性能：基準測試證明了Llama 4 Maverick在編碼，推理，多語言任務和圖像理解的諸如GPT-4O和Gemini 2.0之類的模型中的出色性能。
• 開源可訪問性： Meta的開源方法促進了創新，並允許開發人員廣泛自定義和部署該技術。

相關閱讀：DeepSeek V3 vs. Llama 4：比較分析

駱駝4基準結果

以下比較基準數據突出了Llama 4的性能：

相關閱讀：Llama 4與GPT-4O：抹布的最佳選擇

使用Llama 4和Autogen構建AI代理

本節詳細介紹了使用Llama 4和Autogen構建特定於任務的代理。我們的多代理系統將分析工作需求，確定合適的自由職業者並生成定制的建議。

相關閱讀：使用Autogen構建多代理聊天機器人的實用指南

步驟0：環境設置

先決條件：

• 終端/命令提示熟悉。
• 環境變量配置技能。
• 能夠運行終端/命令提示程序。
• Python安裝（ https://www.php.cn/link/70FA3E3AED5E5E5DA45F0114C00FADFB41 ）
• 基本的自動源理解（ https://www.php.cn/link/88E0F16114A1E011C87B797513095A20 ）

API訪問

我們將一起使用API​​進行Llama 4訪問。共同創建一個AI帳戶並獲取您的秘密密鑰（ https://www.php.cn/link/6c6d155562b486b1d1256f567ffb6fd11 ）。

步驟1：導入庫

導入必要的庫：

導入操作系統
進口汽車
來自ipython.display導入顯示，降級

步驟2：API訪問

加載API：

使用open（“ fording_ai_api.txt”）作為文件：
   llama_api_key = file.read（）。 strip（）
os.environ [“ llama_api_key”] = llama_api_key

步驟3：代理創建和任務定義

我們將創建具有特定角色的代理：

1。客戶端輸入代理

該代理與用戶互動，收集項目詳細信息併中繼信息。

 ＃代理1：處理人類輸入以滿足客戶需求
client_agent = autogen.userproxyagent（
   name =“ client_input_agent”，
   human_input_mode =“始終”，
   max_consecnee_auto_reply = 1，
   is_termination_msg = lambda x：x.get（“ content”，“”）.rstrip（）。 endswith（“ terminate”），
   system_message =“”“您是用戶的主要聯繫點。收集項目詳細信息併中繼用戶答案。
）

2。範圍建築師代理

該代理結構項目詳細信息，並收集自由職業者信息。

 ＃代理2：收集用戶的個人資料和估計
scope_architect_agent = autogen。
   name =“ scope_architect”，
   llm_config = llm_config，
   human_input_mode =“始終”，
   max_consecnee_auto_reply = 1，
   is_termination_msg = lambda x：x.get（“ content”，“”）.rstrip（）。 endswith（“ terminate”），
   system_message =“”“您是范圍架構師。收集項目和自由職業者詳細信息。總結在完成時推薦的費率信息。
）

3.費率推薦代理

該代理生成項目建議。

 rate_recommender_agent = autogen.sistantagent（
   name =“ rate_recommender”，
   llm_config = llm_config，
   max_consecnee_auto_reply = 1，
   System_message = f“”“您是一個提案生成器。基於提供的信息生成建議，包括簡介，範圍，時間表，定價層和下一步。”“，”，）

4。用戶代理代理（啟動器）

 user_proxy = autogen.userproxyagent（
   name =“ user_proxy”，
   max_consecnee_auto_reply = 1，
   llm_config = llm_config，
   system_message =“”“您啟動對話。”“”
）

步驟4：小組經理配置

1。組聊天設置

＃---組聊天設置---
GroupChat = Autogen.GroupChat（
   代理= [client_agent，scope_architect_agent，rate_recommender_agent]，
   消息= []，
   max_round = 4，
   speaker_selection_method =“ round_robin”，
）

2。小組聊天經理

經理= autogen.groupchatmanager（
   groupchat = groupchat，
   llm_config = llm_config，
   system_message =“”“管理代理之間的對話流。指導從收集詳細信息到提案生成的過程。在生成建議或客戶端_input_agent時結束
）

步驟5：啟動聊天

打印（“開始提案。提示時提供初始細節。”）
oniration_prompt_message =“”“啟動該過程。首先需要客戶/項目詳細信息，其次是自由職業者背景信息，然後是提案生成。”“”。
user_proxy.initiate_chat（Manager，Message = prinity_prompt_message）

步驟6：輸出格式

chat_history = manager.chat_messages [client_agent]
＃...（以降價格式提取和顯示最終提案的代碼 - 類似於原始建議，但有可能簡化為了清楚）

示例輸出

結論

本文展示了使用Llama 4和Autogen建立項目建議代理。代理有效地收集要求，結構提案，並提供專業文件。這種簡化的方法可以使提案的產生自動化，增強生產力和專業精神。

常見問題

Q1。什麼是駱駝4？一個尖端的語言模型，以推理和多轉化對話中的效率和準確性而聞名。

Q2。什麼是汽車？一個簡化多代理工作流程管理的框架。

Q3。可以定制此代理嗎？是的，它的模塊化體系結構允許適應各個域。

Q4。 Llama 4適合實時使用嗎？是的，其低潛伏期使其非常適合交互式應用。

Q5。需要什麼編碼技能？基本的Python知識和LLM的理解就足夠了。

注意：為簡短和清晰，簡化了代碼片段。有關完整的實施詳細信息，請參閱原始內容。請記住，用您的實際配置替換佔位符，例如llm_config 。假定圖像URL是正確且功能性的。

以上是用Llama 4和Autogen建立AI代理的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！