AutoGen简介
在LLM蓬勃发展的今天，以此为依托的agent正在帮助人们解决越来越多的任务，而随着任务的复杂性增加，多个agent合作以提高应对能力的方法也应运而生。AutoGen框架正是基于此，希望通过多agent对话来实现跨越广泛领域和复杂性的 LLM 应用程序的开发。提出了基于以下新概念的通用多agent对话框架 AutoGen（图 1）。
图1:AutoGen可通过多agent对话实现基于LLM的各种应用。(左图）AutoGenagent可对话、可定制，可以基于LLM、工具、人类，甚至是它们的组合。(中上）agent可以通过对话解决任务。(右图）它们可以组成一个聊天群，并有可能与人类形成回路。(中下）框架支持灵活的对话模式。
框架的核心思想是：
1、可定制、可对话的agent：AutoGen 采用通用的agent设计，可以利用 LLM、人类输入、工具或它们的组合。因此，开发人员可以通过选择和配置内置功能子集，轻松快速地创建具有不同角色的agent。agent的后台也可以随时扩展，以允许更多的自定义行为。为了使这些agent适用于多agent对话，每个agent都是可对话的--它们可以接收信息、对信息做出反应并作出回应。
如果配置得当，一个agent可以自主地与其他agent进行多轮对话，或在某些回合征求人类的意见，从而实现人类agent和自动化。图2中黄色阴影部分展示了项目内置的conversable agent，以及扩展出来的助理agent（由LLM支持的人工智能助理）、用户agent（以征求人类输入或执行代码、函数调用）。
2、对话编程：AutoGen 的一个基本理念是将复杂的 LLM 应用程序工作流简化和统一为多agent对话。因此，AutoGen 采用了一种以这些agent间对话为中心的编程范式。我们将这种范式称为对话编程，它通过两个主要步骤简化了复杂应用的开发：(1) 定义一组具有特定能力和角色的可对话agent；(2) 通过以对话为中心的计算和控制，对agent之间的交互行为进行编程。这两个步骤都可以通过融合自然语言和编程语言来实现，以构建具有各种对话模式和agent行为的应用程序。AutoGen 提供了现成可用的实现方法，并允许对这两个步骤进行轻松扩展和实验。
图2蓝色阴影部分阐述了双agent系统的定义方法，灰色阴影部分是两个agent自动的聊天记录，通过对话来完成‘plot a chart of META and TESLA stock price change YTD’的任务。用户agent发出触发信息后，assistant会基于LLM生成代码并返回给用户agent，用户agent通常会先获取人类输入作为回复，如果没有输入，则执行助手信息中的任何代码。
那么，这种融合编程和自然语言的控制是怎么做到的呢？
首先， 通过 LLM 实现自然语言控制。例如在AutoGen 内置的助理agent的system message中，使用自然语言指示agent修复代码错误，并不断修正代码直到没有error；或者引导agent将 LLM 输出限制在特定结构中，使其他工具支持的agent更容易使用。
其次，是编程语言的控制。在 AutoGen 中，Python 代码可用于指定终止条件、人工输入模式和工具执行逻辑，例如自动回复的最大次数。还可以注册编程自动回复函数，用 Python 代码控制对话流，如图 2 中 "conversation-driven control flow "所示。
最后，是自然语言和编程语言之间的控制转移。AutoGen 通过在自定义回复函数中调用包含某种控制逻辑的LLM推理，可以实现从代码到自然语言控制的转换；或者通过LLM提出的函数调用，实现从自然语言到代码控制的转换。
在对话编程范例中，除了预定义流程的静态对话外，AutoGen 还支持多个agent的动态对话流程。
为此，AutoGen 提供了两种通用方法：
定制生成回复函数：在定制生成回复函数中，一个agent可以保持当前会话，同时根据当前消息的内容和上下文调用与其他agent的会话。
功能调用：在这种方法中，LLM 会根据对话状态决定是否调用特定函数。通过向被调用函数中的其他agent发送消息，LLM 可以驱动动态的多agent对话。
此外，AutoGen 还通过内置的 GroupChatManager（群组聊天管理器）支持更复杂的动态群组聊天。
AutoGen应用
AutoGen展示了6个应用案例，包含数学问题、RAG（检索增强生成）、文本世界中的决策制定、多agent写代码、动态群聊和国际象棋，来说明该框架在多智能体应用开发方面的潜力。
数学问题
（场景1）如上图所示，AutoGen使用两个内置agent，student和expert，构建求解系统，与AutoGPT、ChatGPT+Plugin、ChatGPT+Code Interpreter、LangChain ReAct+Python、Multi-Agent Debate等方法在MATH数据集上评估，分别测试了120个5A级问题和全部5000个问题上的正确性，AutoGen达到了69.48%，对比GPT-4的55.18%有明显提升（见图4）。
（场景2和3）对于更高难度的数学问题，人的反馈在求解过程中非常有用，而在AutoGen中，只需要把上述场景中的用户agent设置为human input mode=‘ALWAYS’即可，同时还可以引入多人输入模式。在这些场景下，AutoGen 能够比AutoGPT有更好的性能，比ChatGPT+Code Interpreter或ChatGPT+Plugin有更新的体验。
检索增强式问题回答
使用一个用户agent和一个assistant agent组成一个RAG系统，用户agent包含一个响亮数据库，使用SentenceTransformers作为检索器。
两个agent直接的work flow如下图所示，用户agent负责检索问题相关资料并提问，当assistant agent从资料中分析出来答案之后，用户agent需要分析或执行代码判断答案是否满意，有错误了就发回给assistant继续分析答案。
该RAG系统在问题回答场景上测试如图4b所示，对于相同的prompt，有interactive retrieval（即assistant agent返回答案后，用户agent会判断并反馈结果，促使assistant再次分析一遍）的AutoGen比没有interactive retrieval的，在F1上高了3个百分点。
文本世界环境中的决策制定
ALFWorld是一个基于合成语言的交互式决策任务，在这项任务中，代理会收到 ALFWorld 的描述和目标指令（例如，将台灯放在桌子上）。然后，每次代理采取行动时，模拟环境都会给出反馈，以评估最终代理完成任务的能力。
AutoGen提出了两种模式来解决这个任务，一种是两个agent组成的系统，assistant agent负责规划和决策制定，executor agent负责执行决策并把环境参数反馈给assistant agent。但ALFWorld最大的挑战就是常识性问题的犯错，比如action要求使用某个item来完成任务，但这个item其实离很远，是无法使用的，这些会导致agent陷入重复错误循环。
因此AutoGen提供了第二个方案，引入一个基础知识的agent，负责从ALFWorld中学习commensence，并在exector执行决策的时候提供反馈信息来修正。在图4c中可以看到，引入基础知识agent可以提供平均15%的任务解决性能。
多智能体写代码
写代码的任务可以通过3个agent的形式实施，工作流程为：user向commander发送问题指令，commander通过writer那里获取代码，再去safeguard那里检查代码是否安全，最终执行code，并向user提供执行结果和结论。
使用这个框架，OptiGuide 的核心工作流程代码从 430 多行减少到 100 行，显著提高了工作效率。并且一项用户调研表明，基于 AutoGen 的 OptiGuide 可以为用户节省约 3 倍的时间，平均减少 3-5 次用户交互。图4d中也显示，像AutoGen这种多agent写代码的设计，会比单agent设计在代码安全性表现上提升8%（使用GPT-4）。
动态群聊
AutoGen 提供对动态群组聊天通信模式的本地支持，在这种模式下，参与的agent共享相同的上下文，并以动态的方式而不是按照预定义的顺序与其他人交谈。动态群聊依靠正在进行的对话来引导agent之间的互动流。这使得动态群聊非常适合于没有严格交流顺序的协作情况。
在 AutoGen 中，群聊管理器（GroupChatManager）充当了agent间对话的指挥者，并重复以下三个步骤：动态选择发言人、收集所选发言人的回复和广播消息。在动态选择发言人部分，我们使用了角色扮演式的提示。通过对 12 个人工筛选的复杂任务进行试点研究，我们发现，与纯粹基于任务的提示相比，在解决问题和选择发言人的过程中，使用角色扮演式提示往往能更有效地考虑对话上下文和角色匹配。因此，这将导致更高的成功率和更少的 LLM 呼叫。
通过AutoGen框架可以轻松的使用三个agent完成国际象棋的任务，使用两个player agent和一个board agent，玩家agent可以由人控制，也可以自行通过LLM做决策，board agent负责检查玩家的move是否有效，如果无效会给玩家反馈提醒，这一过程可以确保游戏体验的一致性，如果去掉board agent，不合法的棋步会导致游戏崩溃。
AutoGen衍生应用
AutoGen自诞生以来收获了大量的粉丝和使用者，有UC Berkeley学者用它做了MemGPT（ https://github.com/cpacker/MemGPT/tree/main ）项目来处理超长文本context的问题，有twitter用户用它在10分钟内写出了个贪吃蛇的游戏，也有discord粉丝用它+chromaDB+langchain做了私有知识库的个人助理( https://www.youtube.com/watch?v=fd9fcRhYoFQ )，我们团队也在使用AutoGen框架应用于多个项目，欢迎大家联系我们交流沟通。
