01。
概述
在快速发展的软件开发领域，像AutoGen这样的框架正在改变自主多代理工作流的创建方式。本指南深入探讨了AutoGen的创新特性，展示它如何简化您的开发流程。AutoGen提供了一套旨在自动化和增强创建自主多代理工作流过程的特性，使其成为开发大型语言模型（LLM）应用的开发者的宝贵工具。本指南将向您介绍AutoGen，探索其核心特性，并展示如何将其无缝集成到您的开发工作流程中。02。
AutoGen
AutoGen是一个创新框架，它促进了多代理系统的创建，使多个自主AI代理能够协作并共同解决复杂任务。AutoGen旨在提供一个灵活、用户友好的框架，加速代理AI的开发和研究。它以其高度可定制性脱颖而出，允许开发者通过提供如多代理对话模式的定制、LLM工具使用以及自主和人工在环工作流等功能，来定制AI代理的复杂行为和交互以满足特定需求。简化多代理对话：AutoGen允许开发者以最小的努力构建基于多代理对话的下一代大型语言模型（LLM）应用。它简化了复杂LLM工作流的编排、自动化和优化。支持多样化对话模式：AutoGen支持复杂工作流的多种对话模式。通过可定制和可对话的代理，开发者可以创建包括不同自主级别、涉及代理数量以及不同代理对话拓扑在内的广泛对话模式。全面的工作系统集合：AutoGen提供了展示其在不同领域多功能性的不同复杂性的工作系统集合。这些示例展示了AutoGen如何有效支持多样化对话模式，突出了其处理广泛应用的能力。03。
安装
如何开始使用AutoGen 要开始使用AutoGen，您首先需要安装必要的包。该框架可通过Python包管理器pip获取。安装完成后，您可以开始设置和配置您的项目。此命令下载并安装 AutoGen 框架及其依赖项，为开发准备环境。
现在，深入探讨如何使用AutoGen设置一个基础项目。将创建一个助手代理和用户代理之间的简单交互。这个示例将展示如何初始化代理并促进它们之间的通信。import os
from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent
我们从AutoGen包中导入所需的模块。AssistantAgent和UserProxyAgent是由AutoGen提供的类，用于创建AI代理。llm_config = {
"model": "gpt-4o-mini",
"api_key": os.environ["OPENAI_API_KEY"]
}
在这里，我们定义了助手代理将使用的语言模型（LLM）的配置。配置包括模型名称（"gpt-4o-mini"）和用于认证的API密钥，该密钥安全地从环境变量中检索。assistant = AssistantAgent(
"assistant",
llm_config=llm_config
)
我们创建了一个名为"assistant"的AssistantAgent实例，将LLM配置传递给它。这个代理将使用指定的语言模型处理并响应用户输入。user_proxy = UserProxyAgent(
"user_proxy",
code_execution_config=False
)
接下来，我们创建了一个名为"user_proxy"的UserProxyAgent实例。code_execution_config=False参数表示此代理不会执行代码，使其成为一个简单的用户交互代理。user_proxy.initiate_chat(
assistant,
message="Tell me a joke about NVDA and TESLA stock prices."
)
最后，我们启动了user_proxy和assistant代理之间的聊天。user_proxy向assistant发送了一条初始消息，以一个提示开始对话，要求讲一个关于NVDA和TESLA股价的笑话。user_proxy（对assistant）：
告诉我一个关于NVDA和TESLA股价的笑话。
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assistant（对user_proxy）：
为什么NVDA和TESLA的股票一起去治疗？
因为它们停不下来交易高点和低点！
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这个基本设置展示了您可以如何轻松开始使用AutoGen开发。通过遵循这些步骤，您可以创建针对您特定需求量身定制的复杂多代理系统。
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