Lesen Sie diesen Artikel, um das Open-Source-Framework AutoGen für die Erstellung von Multiagenten zu verstehen

Hallo Leute, ich bin Luga, heute werden wir über Technologien im Zusammenhang mit dem ökologischen Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) sprechen – AutoGen – ein einheitliches Multi-Agenten-Dialog-Framework.

Stellen Sie sich ein Szenario wie dieses vor:

Wir kämpfen nicht mehr alleine, sondern haben ein hochgradig personalisiertes, domänenübergreifendes integriertes Team für künstliche Intelligenz. Jedes Teammitglied ist kompetent und professionell auf seinem Gebiet, arbeitet nahtlos zusammen, kommuniziert effizient und wird nie müde. Sie sind in der Lage, in hohem Maße kooperativ zusammenzuarbeiten, um komplexe und sich ständig ändernde Herausforderungen zu bewältigen. Dies ist die Essenz von AutoGen – einem bahnbrechenden Multi-Agenten-Dialog-Framework.

AutoGen+ bietet uns unbegrenzte Möglichkeiten und ermöglicht es uns, nach unseren Wünschen unser eigenes strategisches Team für künstliche Intelligenz zu bilden. Jedes Mitglied verfügt über eine einzigartige Persönlichkeit und Fachkompetenz, die eine starke Synergie bilden. Es sind keine komplizierten Berechtigungen und Befehle zwischen ihnen erforderlich. Sie können spontan zusammenarbeiten und schwierige Aufgaben erledigen, indem sie einfach in natürlicher Sprache interagieren.

1. Was ist AutoGen?

Als innovatives Produkt, das an der Spitze der Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz steht, konzentriert sich AutoGen hauptsächlich darauf, den Wunsch von Geeks und Pionieren nach erweiterten Funktionen zu befriedigen. Sein größter Charme liegt in seiner Fähigkeit, autonome, skalierbare und vielseitige Teams von Agenten der künstlichen Intelligenz zu bilden, die effizient zusammenarbeiten, frei agieren und eine Vielzahl komplexer Aufgaben unabhängig ausführen können. Zu den Hauptfunktionen von AutoGen gehören: 1. Unabhängige Erstellung: AutoGen unterstützt Benutzer dabei, ein intelligentes Agententeam entsprechend ihren eigenen Bedürfnissen aufzubauen und flexibel auf verschiedene Aufgaben zu reagieren. 2. Vielseitigkeit: Das Agenturteam von AutoGen verfügt über Kompetenzen in mehreren Bereichen und ist in der Lage, verschiedene Aufgaben zu übernehmen, sei es Unterhaltung, Büro oder wissenschaftliche Forschung, und kann qualitativ hochwertige Dienstleistungen anbieten. 3. Effizient

Die Highlights von AutoGen gehen jedoch darüber hinaus. Es lässt sich nahtlos in LLM integrieren und ist damit ein großartiges Werkzeug, um die Effektivität dieser Giganten zu steigern. Wie der Name schon sagt, handelt es sich bei LLM um ein Modell der künstlichen Intelligenz mit nahezu menschenähnlichen Sprachverständnis- und Generierungsfähigkeiten. AutoGen katalysiert die Leistungsfähigkeit von LLM durch Multi-Agent-Dialogeinstellungen auf ein beispielloses Niveau. Gleichzeitig bietet es eine Vielzahl von Tools wie Optimierung, Caching, Fehlerbehandlung, Vorlagen usw., die für die Optimierung dieser komplexen, aber äußerst potenziellen künstlichen Intelligenz-Monster von entscheidender Bedeutung sind, um ihre Wirksamkeit zu maximieren.

Dieser Text beschreibt einige der Bestrebungen von AutoGen, nämlich Aufgaben zu automatisieren, an die Spitze der innovativen Problemlösung zu gelangen oder zu hoffen, ein Unternehmen zu werden, das bestehende Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz erweitert. Unternehmen und Teams, die sich auf technologische Innovationen konzentrieren, werden zweifellos von AutoGen profitieren.

Es ist erwähnenswert, dass die auf AutoGen basierende EcoOptiGen-Technologie eine kostengünstige Methode ist, die die Recheneffizienz großer Sprachmodelle erheblich verbessert und teure Rechenleistungskosten für Unternehmen senkt. Für Entwickler bietet AutoGen außerdem ein leistungsstarkes Debugging-Toolkit, beispielsweise vollständige Protokollierungsfunktionen für API-Aufrufe, wodurch die Entwicklungseffizienz weiter verbessert wird. All diese Merkmale veranschaulichen das Bestreben von AutoGen, die Fähigkeiten und Anwendungen der künstlichen Intelligenz zu verbessern.

Referenzdiagramm des integrierten Konversationsagenten von AutoGen

Im Allgemeinen ist AutoGen definitiv ein wertvolles Werkzeug für Geeks, die sich für künstliche Intelligenz, Programmierung und technologische Innovation begeistern. Gleichzeitig eignen sich seine vielfältigen Funktionen und Anwendungsszenarien für alle, die fortschrittliche Lösungen für künstliche Intelligenz entwickeln, erforschen oder implementieren möchten. Trotz einiger Mängel hat AutoGen, gemessen an den neuesten Entwicklungstrends und der großen Vision, ein beispielloses Potenzial im Bereich der künstlichen Intelligenz gezeigt.

2. Wie versteht man AutoGen richtig?

Tatsächlich besteht das Kernkonzept von AutoGen darin, ein dialogorientiertes und anpassbares intelligentes Agenten-Ökosystem aufzubauen. Diese Agenten wurden von Grund auf für nahtlose Gesprächsinteraktionen entwickelt und zielen darauf ab, effizient zusammenzuarbeiten, um Aufgaben zu erledigen.

Als Eckpfeiler von AutoGen verfügen „Agenten“ normalerweise über eine hervorragende Flexibilität und Anpassungsfähigkeit. Sie können wie ein leistungsstarkes Team frei Nachrichten austauschen und zusammenarbeiten, um komplexe Herausforderungen durch gesprächige Zusammenarbeit zu lösen. Darüber hinaus sind diese Agenten anpassbar und können LLM (Large Language Model), menschliche Eingaben oder eine Mischung aus beiden nahtlos integrieren, um die Stärken jedes einzelnen Agenten voll auszuschöpfen.

Darüber hinaus stellt uns das AutoGen-Framework eine Vielzahl integrierter Agenten wie AssistantAgent und UserProxyAgent zur Verfügung, von denen jeder über einzigartige Funktionen und Missionen verfügt. Wir nehmen den AssistantAgent-Agenten als Beispiel. Er basiert auf einem großen Sprachmodell und kann autonom Python-Code generieren und Vorschläge machen, was die hervorragenden Fähigkeiten von LLM bei der Unterstützung bei der Programmierung und Entscheidungsfindung demonstriert. Als Vertreter menschlicher Agenten kann UserProxyAgent bei Bedarf Code ausführen und intelligente Antworten auf LLM-Basis auslösen, wodurch die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine eine nahtlose Integration ermöglicht.

Das Agenten-Ökosystem von AutoGen ist ein Meisterwerk der intelligenten Zusammenarbeit, das künstliche Intelligenz und menschliche Intelligenz perfekt vereint. In diesem System kommunizieren diversifizierte Agenten durch Dialog. Ganz gleich, mit welchem ​​komplexen Dilemma sie konfrontiert sind, sie können schnell ein maßgeschneidertes, intelligentes Team bilden, um zusammenzuarbeiten und Brainstorming durchzuführen. Durch die Beteiligung von StrategyAgent, das Abwägen verschiedener Optionen und die Code-Implementierung durch CodeAgent arbeiten alle Agenten durch einen nahtlosen Dialog zusammen, um schwierige Aufgaben schnell erledigen zu können.

Basierend auf einem nahtlosen Dialogmechanismus. Agenten können direkt kommunizieren, Wissen teilen und sich gegenseitig inspirieren. Sie sind in der Lage, gemeinsam an der Lösung komplexer Probleme zu arbeiten und so schwierige Aufgaben leichter machbar zu machen. Diese intelligente Zusammenarbeitsmethode bringt uns beispiellosen Komfort und Effizienz, sodass wir schneller auf Herausforderungen reagieren und Erfolge erzielen können.

Aufbau eines MiniWobChat-Referenzworkflows auf Basis von AutoGen

3 Die Entwicklung von Gesprächen mit mehreren Agenten, die Förderung der menschlichen Beteiligung und die Ermöglichung einer modularen Agentenarchitektur machen es zu einem wertvollen Werkzeug für die Erforschung des vollen Potenzials künstlicher Intelligenz. Seine spezifischen Vorteile spiegeln sich hauptsächlich in den folgenden Aspekten wider:

Referenzdiagramm zum Vergleich der Ergebnisse verschiedener Agentendesignmodelle

1 Modulares Design

AutoGen verwendet eine modulare Agentenarchitektur, die es Entwicklern ermöglicht, benutzerdefinierte Agenten für zu erstellen spezifische Funktionen und Fähigkeiten. Diese Flexibilität ermöglicht es uns, verschiedene Sprachmodellanwendungen (LLM) zu erstellen, die für eine Vielzahl von Anforderungen und Domänen geeignet sind. Entwickler können Agenten entwerfen, die auf Aufgaben wie Informationsabruf, Erzeugung natürlicher Sprache oder Aufgabenausführung spezialisiert sind, und diese zu komplexen Multiagentensystemen kombinieren.

Der Vorteil des modularen Designs besteht darin, die Wiederverwendung von Code zu fördern und den Agentenentwicklungsprozess zu vereinfachen. Entwickler können sich auf die Entwicklung spezifischer Agentenfunktionen konzentrieren, anstatt gemeinsame Komponenten von Grund auf neu zu entwickeln. Diese modulare Architektur ermöglicht auch eine einfache Integration mit Tools und Diensten von Drittanbietern, um die Funktionalität von LLM-Anwendungen zu erweitern.

Darüber hinaus bietet die modulare Agentenarchitektur von AutoGen Entwicklern mehr Flexibilität und Effizienz. Durch die Kapselung spezifischer Funktionen in unabhängige Agentenmodule können Entwickler mit einer geringeren Granularität entwickeln und testen und gleichzeitig die Zusammensetzbarkeit und Skalierbarkeit des Gesamtsystems beibehalten. Dieser modulare Ansatz erleichtert auch die Wartung und Aktualisierung des Agenten, da Änderungen an einem Modul einzeln vorgenommen werden können, ohne dass sich dies auf das Gesamtsystem auswirkt.

2. Vereinfachen Sie die Entwicklung von Multi-Agenten-Dialogen

AutoGen revolutioniert die Art und Weise, wie Multi-Agenten-Dialoge entwickelt werden, indem es eine Abstraktionsebene auf hoher Ebene bereitstellt, sodass Entwickler nicht länger durch die Komplexität der zugrunde liegenden LLM-Technologie gestört werden. Es verwendet ein intuitives konversationsbasiertes Programmierparadigma, das es Entwicklern ermöglicht, natürliche Sprachstrukturen zu verwenden, um Konversationsabläufe und Interaktionen zwischen Agenten zu definieren, wodurch der Bedarf an komplexer Codierung und LLM-Expertise erheblich reduziert wird.

Gleichzeitig ermöglicht diese Vereinfachung einem breiteren Spektrum von Entwicklern, auch solchen ohne tiefe LLM-Kenntnisse, die Erstellung komplexer Multi-Agent-Anwendungen. AutoGen übernimmt die Orchestrierung und Koordination mehrerer LLMs und sorgt so für eine nahtlose Zusammenarbeit und einen nahtlosen Datenaustausch zwischen Agenten, während sich Entwickler auf die Definition der Konversationslogik und des Agentenverhaltens konzentrieren können.

Darüber hinaus bietet die High-Level-Abstraktionsschicht von AutoGen Entwicklern großen Komfort und Flexibilität. Es abstrahiert komplexe technische Details und ermöglicht es Entwicklern, sich mehr auf das Design und die Geschäftslogik der Konversation zu konzentrieren, ohne sich mit den zugrunde liegenden technischen LLM-Details befassen zu müssen. Diese abstrakte Methode macht den Entwicklungsprozess intuitiver und effizienter und reduziert die Entwicklungskomplexität.

3. Integration mit LLM

Der Multi-Agent-Ansatz von AutoGen kann verschiedene LLM-Stärken kombinieren, um die Gesamtleistung und Genauigkeit zu verbessern. Durch die Nutzung mehrerer LLMs mit komplementären Funktionen ist AutoGen in der Lage, ein breiteres Aufgabenspektrum zu bewältigen und umfassendere Lösungen anzubieten.

Zum Beispiel kann sich ein LLM dem Abrufen von Faktenwissen widmen, während sich ein anderer LLM auf die Erstellung kreativer Texte konzentrieren kann. Durch die Kombination dieser Agenten ist AutoGen in der Lage, umfassendere Lösungen für Aufgaben bereitzustellen, die sachliche Informationen und kreative Leistung erfordern.

Darüber hinaus ermöglicht die Unterstützung verschiedener Konversationsmodi durch AutoGen die Erstellung komplexer LLM-Anwendungen für unterschiedliche Anforderungen. Entwickler können sequentielle Konversationen entwerfen, um schrittweise Aufgaben abzuwickeln, parallele Konversationen verwenden, um mehrere Anfragen gleichzeitig zu bearbeiten, oder hierarchische Konversationen verwenden, um komplexe Entscheidungsprozesse zu verwalten.

Durch diesen Multi-Agenten-Ansatz ist AutoGen in der Lage, verschiedene LLMs zu integrieren und ihre jeweiligen Stärken voll auszuschöpfen, um eine leistungsfähigere und flexiblere Lösung bereitzustellen. Dieser integrierte Ansatz verbessert nicht nur die Leistung und Genauigkeit des Systems, sondern erweitert auch den Anwendungsbereich und macht AutoGen zu einem leistungsstarken Tool, das eine Vielzahl komplexer Konversationsaufgaben und -anforderungen bewältigen kann.

4. Effiziente Bereitstellung

AutoGen bietet Visualisierungs- und Debugging-Tools, die ein schnelles Prototyping und eine effiziente Iteration ermöglichen. Entwickler können diese Tools nutzen, um den Gesprächsfluss zu visualisieren, potenzielle Engpässe oder Fehler zu identifizieren und die Ausführung von Agenteninteraktionen zu verfolgen.

Diese Tools bieten Entwicklern wertvolle Einblicke in das Verhalten ihrer Prototypen, identifizieren Probleme und führen gezielte Verbesserungen durch. Durch die Möglichkeit, Konversationen zu visualisieren und zu debuggen, können Entwickler schneller Prototypen erstellen und sicherstellen, dass die endgültige Anwendung gut strukturiert und fehlerfrei ist.

Gleichzeitig können Entwickler basierend auf den vielfältigen Toolattributen von AutoGen den Ausführungsprozess des Dialogs intuitiv betrachten, die Interaktion zwischen Agenten verstehen und potenzielle Probleme oder Optimierungsmöglichkeiten entdecken. Entwickler können den Konversationsfluss optimieren, indem sie eine visuelle Darstellung der Konversation anzeigen, den Ausführungspfad des Agenten verfolgen und potenzielle Fehler oder Engpässe identifizieren.

Durch Visualisierungs- und Debugging-Tools können Entwickler effizienter iterieren und verbessern, wodurch der Entwicklungsprozess beschleunigt und die Qualität ihrer Anwendungen verbessert wird. Diese Tools stellen eine Brücke zwischen Entwicklern und Prototypen dar und ermöglichen es ihnen, ein tieferes Verständnis dafür zu erlangen, wie Gespräche ablaufen, und zeitnah Anpassungen und Optimierungen vorzunehmen.

5. Verbesserungen des Echtzeit-Feedbacks

Zusätzlich zu den oben genannten Kernfunktionsvorteilen bietet AutoGen auch umfassende Unterstützung für die Mensch-Computer-Interaktion, sodass Entwickler während des Prototyping-Prozesses Echtzeit-Feedback erhalten können. Benutzer können an Prototypengesprächen teilnehmen und Feedback zur Natürlichkeit der Interaktionen, zur Genauigkeit der Antworten und zur allgemeinen Benutzererfahrung geben.

Durch die Teilnahme von Benutzern an Prototypengesprächen können Entwickler das Interaktionsverhalten der Benutzer beobachten und analysieren, Bereiche mit Verbesserungspotenzial identifizieren und den Prototyp entsprechend verbessern. Diese iterative Feedbackschleife beschleunigt den Prototyping-Prozess erheblich und stellt sicher, dass die endgültige Anwendung sowohl nutzbar als auch effizient ist.

Darüber hinaus können Entwickler die Bedürfnisse, Vorlieben und Verhaltensmuster der Benutzer verstehen, indem sie die tatsächlichen Interaktionen der Benutzer mit Prototypen beobachten. Sie können quantitative und qualitative Daten über Interaktionen sammeln, wie z. B. Reaktionszeit des Benutzers, Nutzungshäufigkeit, Zufriedenheit usw., um die Leistung und das Benutzererlebnis des Prototyps zu bewerten. Dieses Feedback hilft Entwicklern, potenzielle Probleme und Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen und Anpassungen und Optimierungen basierend auf den Benutzerbedürfnissen vorzunehmen.

Durch die Interaktion mit echten Benutzern können Entwickler die Erwartungen und das Feedback der Benutzer besser verstehen und so Anwendungen bereitstellen, die die Erwartungen der Benutzer besser erfüllen. Dieser benutzerzentrierte Designansatz trägt dazu bei, benutzerfreundliche Schnittstellen und Interaktionen zu erstellen und so die Benutzerfreundlichkeit und Benutzerzufriedenheit der Anwendung zu verbessern.

Referenz:

• [1] https://openreview.net/pdf?id=uAjxFFing2
• [2] https://microsoft.github.io/autogen/