编辑“AutoGen”

AutoGen是一个多Agent系统，用于简化和优化大规模语言模型（LLM）的工作流程，通过可定制和可对话的代理，自动化任务执行和解决方案生成。
== AutoGen特点 ==
AutoGen的特点在于其能够整合多个功能代理（agents），这些代理可以是[[AI]]模型、人类用户或工具，它们之间通过对话协作完成任务。这种设计允许灵活地配置代理以适应不同的需求场景，例如解决数学问题、执行[[代码]]、进行数据分析等。
== AutoGen框架 ==
AutoGen框架的核心是通用的ConversableAgent类，它定义了代理的基本属性和行为。一个代理可以与其他代理通信、发送消息并共同解决问题。其中，AssistantAgent和UserProxyAgent是两个代表性的子类，分别承担助手和用户角色。
== AutoGen功能 ==
=== 多代理会话框架 ===
AutoGen的多代理会话框架为开发者提供了一种高级抽象，使构建基于LLM的工作流程变得更加便捷。这种框架允许定义不同角色的代理，并编写它们之间的交互行为。例如，在示例代码中，可以创建程序员代理和高管代理，通过自然语言定义它们的行为。这种多代理框架简化了复杂工作流程的设计和实施，帮助开发者自动化和优化任务执行。
=== 对话模式编写 ===
AutoGen还提供了灵活的对话模式编写功能，使开发人员可以使用自然语言和计算机代码来编写[[应用程序]]的对话模式。这意味着开发人员可以定制代理之间的聊天内容，让它们根据人工反馈或自主地共同执行任务。这种方法不仅提高了开发效率，还使得非专业程序员也能参与到复杂应用程序的开发过程中。
=== 增强型LLM推理API ===
AutoGen还引入了增强型LLM推理API，用于提高推理性能并降低成本。这些API提供了直接替代openai.Completion或openai.ChatCompletion的功能，支持性能调优、缓存以及其他高级使用模式，如错误处理和多配置推理。例如，可以使用自定义的调优数据和成功指标，通过LLM优化生成结果。
== AutoGen用途 ==
在实际应用中，AutoGen可以创建多个代理实例，如在开学典礼场景中，AssistantAgent扮演John，而UserProxyAgent扮演Andy来建立对话和友。对于更复杂的数学问题，MathUserProxyAgent会采用逐步解题的方法，与AssistantAgent合作验证计算结果。
== 相关条目 ==
* [[AI]]
* [[ChatGPT]]
* [[讯飞星火]]
* [[API]]

[[category:AI大模型|A]]