【AutoGen】多个AI代理协同工作

Autogen是一个卓越的人工智能系统，它可以创建多个人工智能代理，这些代理能够协作完成任务，包括自动生成代码，并有效地执行任务。

这个框架主要解决的是在开发此类复杂应用程序时，工作流程设计和实施的专业知识需求。AutoGen通过自动化和简化的方式，帮助开发者搭建和优化这些工作流程。

AutoGen的核心功能包括：

多代理会话框架：AutoGen提供了一个高级抽象，即多代理会话框架，这使得构建LLM工作流程变得更加便捷。通过这个框架，开发者可以定义不同代理之间的交互行为，这些代理可以扮演各种角色，如程序员、公司高管、设计师等，甚至可以是这些角色的组合。
灵活的对话模式编写：开发人员可以使用自然语言和计算机代码为不同的应用程序编写灵活的对话模式。这意味着通过自动化多个LLM代理之间的聊天，开发人员可以轻松地让他们自主或根据人工反馈共同执行任务，包括需要通过代码使用工具的任务。
增强型LLM推理API：AutoGen还提供了增强型LLM推理API，这可以用于提高推理性能并降低成本。.

使用conda创建环境：

conda create -n pyautogen python=3.10   
conda activate pyautogen

pip安装

pip install pyautogen

示例代码

# 导入AutoGen框架的相关模块
from autogen.session import MultiAgentSession
from autogen.llm import EnhancedLLM# 创建一个多代理会话实例
session = MultiAgentSession()# 定义不同角色的代理
programmer_agent = session.create_agent('Programmer')
executive_agent = session.create_agent('Executive')# 为代理编写对话模式
@programmer_agent.dialogue
def programmer_dialogue():# 使用自然语言定义代理的行为return "As a programmer, I will write high-quality code."@executive_agent.dialogue
def executive_dialogue():# 使用自然语言定义代理的行为return "As an executive, I will make strategic decisions."# 开始多代理会话
session.start()# 创建一个增强型LLM实例
enhanced_llm = EnhancedLLM()# 使用增强型LLM推理API
result = enhanced_llm.inference("What is the best programming language for this project?")
print("Inference result:", result)# 结束多代理会话
session.end()

这段示例代码是一个概念性的演示，展示了如何使用一个假想的AutoGen框架来创建基于大语言模型（LLM）的多代理会话。请注意，AutoGen框架并不是一个真实存在的微软产品，因此这段代码是基于假设的框架结构编写的。在实际应用中，您需要根据所选框架的具体API和功能来编写代码。

以下是代码的逐行解释：

导入AutoGen框架的相关模块：

from autogen.session import MultiAgentSession
from autogen.llm import EnhancedLLM

这行代码假设AutoGen框架有两个主要的组件：MultiAgentSession和EnhancedLLM。MultiAgentSession用于管理多代理会话，而EnhancedLLM提供增强型的大语言模型推理功能。

创建一个多代理会话实例：

session = MultiAgentSession()

定义不同角色的代理：

programmer_agent = session.create_agent('Programmer')
executive_agent = session.create_agent('Executive')

这里创建了两个代理，一个程序员代理和一个高管代理，它们将在会话中扮演不同的角色。

为代理编写对话模式：

@programmer_agent.dialogue
def programmer_dialogue():return "As a programmer, I will write high-quality code."@executive_agent.dialogue
def executive_dialogue():return "As an executive, I will make strategic decisions."