Baca artikel ini untuk memahami rangka kerja sumber terbuka AutoGen untuk membina berbilang ejen

Hello semua, saya Luga, hari ini kita akan bercakap tentang teknologi yang berkaitan dengan bidang ekologi kecerdasan buatan (AI) - AutoGen - rangka kerja dialog pelbagai ejen bersatu.

Bayangkan senario seperti ini:

Kami tidak lagi berjuang bersendirian, tetapi mempunyai pasukan kecerdasan buatan bersepadu merentas domain yang sangat diperibadikan. Setiap ahli pasukan mahir dan profesional dalam bidang masing-masing, bekerjasama dengan lancar antara satu sama lain, berkomunikasi dengan cekap dan tidak pernah jemu. Mereka dapat bekerja secara kolaboratif untuk menangani cabaran yang kompleks dan sentiasa berubah. Inilah intipati AutoGen - rangka kerja dialog pelbagai ejen yang inovatif.

AutoGen+ memberi kami kemungkinan tanpa had, membolehkan kami membentuk pasukan kecerdasan buatan strategik kami sendiri mengikut kehendak kami. Setiap ahli mempunyai personaliti dan kepakaran yang unik, membentuk sinergi yang kuat. Tidak memerlukan kebenaran dan perintah yang rumit di antara mereka. Mereka boleh bekerjasama secara spontan dan menyelesaikan sebarang tugas yang sukar dengan hanya berinteraksi dalam bahasa semula jadi. . Daya tarikan terasnya terletak pada keupayaannya untuk mencipta pasukan ejen kecerdasan buatan yang autonomi, berskala dan serba boleh yang bekerjasama dengan cekap, beroperasi secara bebas dan boleh melaksanakan pelbagai tugas yang kompleks secara bebas. Ciri utama AutoGen termasuk: 1. Penciptaan bebas: AutoGen menyokong pengguna untuk membina pasukan ejen pintar mengikut keperluan mereka sendiri dan bertindak balas secara fleksibel kepada pelbagai tugas. 2. Serbaguna: Pasukan agensi AutoGen mempunyai kemahiran dalam pelbagai bidang dan mampu melakukan pelbagai tugas, sama ada hiburan, pejabat atau penyelidikan saintifik, dan boleh menyediakan perkhidmatan berkualiti tinggi. 3. Cekap

Walau bagaimanapun, sorotan AutoGen melampaui itu. Ia disepadukan dengan lancar dengan LLM, menjadikannya alat yang hebat untuk meningkatkan keberkesanan raksasa ini. Seperti namanya, LLM ialah model kecerdasan buatan dengan pemahaman bahasa dan keupayaan penjanaan hampir seperti manusia. AutoGen memangkin kuasa LLM ke tahap yang tidak pernah berlaku sebelum ini melalui tetapan dialog berbilang ejen. Pada masa yang sama, ia menyediakan pelbagai alat seperti penalaan, caching, pengendalian ralat, templat, dsb., yang penting untuk mengoptimumkan haiwan kecerdasan buatan yang kompleks tetapi sangat berpotensi ini untuk memaksimumkan keberkesanannya.

Teks ini menerangkan beberapa usaha AutoGen, iaitu untuk mengautomasikan tugas, naik ke puncak penyelesaian masalah yang inovatif, atau berharap untuk menjadi perusahaan yang menguatkan keupayaan kecerdasan buatan sedia ada. Syarikat dan pasukan yang menumpukan pada inovasi teknologi sudah pasti akan mendapat manfaat daripada AutoGen.

Perlu dinyatakan bahawa teknologi EcoOptiGen berdasarkan AutoGen ialah kaedah kos efektif yang meningkatkan kecekapan pengkomputeran model bahasa besar dan mengurangkan kos kuasa pengkomputeran yang mahal untuk perusahaan. Untuk pembangun, AutoGen juga menyediakan kit alat penyahpepijatan yang berkuasa, seperti keupayaan pengelogan lengkap untuk panggilan API, meningkatkan lagi kecekapan pembangunan. Semua ciri ini menggambarkan usaha AutoGen untuk meningkatkan keupayaan dan aplikasi kecerdasan buatan.

Gambarajah rujukan ejen perbualan terbina dalam yang disediakan oleh AutoGen

Secara umumnya, AutoGen sememangnya alat yang berharga untuk geeks yang meminati kecerdasan buatan, pengaturcaraan dan inovasi teknologi. Pada masa yang sama, banyak fungsi dan senario aplikasinya sesuai untuk mereka yang ingin membangunkan, menyelidik atau melaksanakan penyelesaian kecerdasan buatan termaju. Walaupun terdapat beberapa kelemahan, berdasarkan trend pembangunan terkini AutoGen dan visi besar, ia telah menunjukkan potensi yang belum pernah berlaku sebelum ini dalam bidang kecerdasan buatan.

2. Bagaimana cara memahami AutoGen dengan betul?

Sebenarnya, pada dasarnya, konsep teras AutoGen adalah untuk membina ekosistem ejen pintar yang boleh berbual dan disesuaikan. Direka bentuk dari bawah dengan memikirkan interaksi perbualan yang lancar, ejen ini menyasarkan untuk bekerjasama dengan cekap untuk menyelesaikan tugasan.

Sebagai asas AutoGen, "ejen" biasanya mempunyai fleksibiliti dan kebolehsuaian yang sangat baik. Mereka boleh bertukar-tukar mesej secara bebas seperti pasukan berprestasi tinggi, bekerjasama untuk menyelesaikan cabaran yang kompleks melalui kerjasama perbualan. Selain itu, ejen ini boleh disesuaikan dan boleh menyepadukan LLM (Model Bahasa Besar) dengan lancar, input manusia atau gabungan kedua-duanya untuk memanfaatkan sepenuhnya kekuatan setiap satu.

Selain itu, rangka kerja AutoGen menyediakan kami dengan pelbagai ejen terbina dalam, seperti AssistantAgent dan UserProxyAgent, yang setiap satunya mempunyai fungsi dan misi yang unik. Kami mengambil ejen AssistantAgent sebagai contoh Ia dibina berdasarkan model bahasa yang besar dan boleh menjana kod Python secara autonomi dan membuat cadangan, menunjukkan keupayaan cemerlang LLM dalam membantu pengaturcaraan dan membuat keputusan. Sebagai wakil ejen manusia, UserProxyAgent boleh melaksanakan kod apabila perlu dan mencetuskan respons pintar berdasarkan LLM, membolehkan kerjasama manusia-mesin mencapai integrasi yang lancar.

Ekosistem ejen AutoGen ialah karya agung kerjasama pintar yang menggabungkan kecerdasan buatan dan kecerdasan manusia dengan sempurna. Dalam sistem ini, ejen yang pelbagai berkomunikasi melalui dialog Tidak kira apa dilema kompleks yang mereka hadapi, mereka boleh dengan cepat membentuk pasukan pintar yang dibuat khusus untuk bekerjasama dan sumbang saran. Melalui penyertaan StrategyAgent, menimbang pelbagai pilihan, dan pelaksanaan kod penulisan CodeAgent, semua ejen bekerja bersama-sama melalui dialog yang lancar untuk menyelesaikan tugas yang sukar.

Berdasarkan mekanisme dialog yang lancar. Ejen boleh berkomunikasi secara langsung, berkongsi ilmu dan memberi inspirasi antara satu sama lain. Mereka dapat bekerja secara kolaboratif untuk menyelesaikan masalah yang kompleks, menjadikan tugas yang sukar lebih dapat dilaksanakan. Kaedah kerjasama pintar ini memberikan kami kemudahan dan kecekapan yang tidak pernah berlaku sebelum ini, membolehkan kami bertindak balas terhadap cabaran dengan lebih cepat dan mencapai kejayaan. . pembangunan perbualan pelbagai ejen, menggalakkan penyertaan manusia, dan membolehkan seni bina ejen modular, menjadikannya alat yang berharga untuk meneroka potensi penuh kecerdasan buatan. Kelebihan khususnya ditunjukkan terutamanya dalam aspek berikut:

Gambarajah rujukan untuk membandingkan hasil model reka bentuk ejen yang berbeza

1 Reka bentuk modular

AutoGen menggunakan seni bina ejen modular, yang membolehkan pembangun mencipta ejen tersuai untuk. fungsi dan keupayaan tertentu. Fleksibiliti ini membolehkan kami membina aplikasi model bahasa yang pelbagai (LLM) yang sesuai untuk pelbagai keperluan dan domain. Pembangun boleh mereka bentuk ejen khusus untuk tugasan seperti mendapatkan maklumat, penjanaan bahasa semula jadi atau pelaksanaan tugas, dan menggabungkannya bersama-sama untuk mencipta sistem berbilang ejen yang kompleks.

Kelebihan reka bentuk modular adalah untuk mempromosikan penggunaan semula kod dan memudahkan proses pembangunan ejen. Pembangun boleh menumpukan pada membina fungsi ejen khusus daripada membangunkan semula komponen biasa dari awal. Seni bina modular ini juga membolehkan penyepaduan mudah dengan alatan dan perkhidmatan pihak ketiga untuk melanjutkan fungsi aplikasi LLM.

Selain itu, seni bina ejen modular AutoGen menyediakan pembangun dengan fleksibiliti dan kecekapan yang lebih besar. Dengan merangkum fungsi khusus ke dalam modul ejen bebas, pembangun boleh membangun dan menguji pada butiran yang lebih kecil sambil mengekalkan kebolehkomposisian dan kebolehskalaan keseluruhan sistem. Pendekatan modular ini juga memudahkan penyelenggaraan dan kemas kini ejen, kerana pengubahsuaian boleh dibuat pada modul secara individu tanpa menjejaskan keseluruhan sistem.

2. Permudahkan pembangunan dialog berbilang ejen

AutoGen merevolusikan cara dialog berbilang ejen dibangunkan dengan menyediakan lapisan abstraksi peringkat tinggi, supaya pembangun tidak lagi terganggu oleh kerumitan teknologi LLM yang mendasari. Ia menggunakan paradigma pengaturcaraan berasaskan perbualan intuitif yang membolehkan pembangun menggunakan struktur bahasa semula jadi untuk mentakrifkan aliran perbualan dan interaksi antara ejen, sekali gus mengurangkan keperluan untuk pengekodan kompleks dan kepakaran LLM.

Pada masa yang sama, pemudahan ini membolehkan rangkaian pembangun yang lebih luas, malah mereka yang tidak mempunyai pengetahuan LLM yang mendalam, untuk mencipta aplikasi berbilang ejen yang kompleks. AutoGen mengendalikan orkestrasi dan penyelarasan berbilang LLM, memastikan kerjasama yang lancar dan pertukaran data antara ejen, manakala pembangun boleh menumpukan pada menentukan logik perbualan dan gelagat ejen.

Selain itu, lapisan abstraksi peringkat tinggi AutoGen menyediakan pembangun dengan kemudahan dan fleksibiliti yang hebat. Ia mengabstraksi butiran teknikal yang kompleks, membolehkan pembangun menumpukan lebih pada reka bentuk dan logik perniagaan perbualan tanpa perlu menyelidiki dan menangani butiran teknikal LLM yang mendasari. Kaedah abstraksi ini menjadikan proses pembangunan lebih intuitif dan cekap, serta mengurangkan kerumitan pembangunan.

3 Integrasi dengan LLM

Pendekatan berbilang ejen AutoGen boleh menggabungkan kekuatan LLM yang berbeza untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan keseluruhan. Dengan memanfaatkan berbilang LLM dengan keupayaan pelengkap, AutoGen dapat menangani pelbagai tugas yang lebih luas dan menyediakan penyelesaian yang lebih komprehensif.

Sebagai contoh, satu LLM boleh didedikasikan untuk mendapatkan semula pengetahuan fakta, manakala LLM lain boleh menumpukan pada penjanaan teks kreatif. Dengan menggabungkan ejen ini, AutoGen mampu menyediakan penyelesaian yang lebih lengkap untuk tugasan yang memerlukan maklumat fakta dan output kreatif.

Selain itu, sokongan AutoGen untuk pelbagai mod perbualan membolehkan anda mencipta aplikasi LLM yang kompleks untuk memenuhi keperluan yang berbeza. Pembangun boleh mereka bentuk perbualan berurutan untuk mengendalikan tugasan langkah demi langkah, menggunakan perbualan selari untuk mengendalikan berbilang permintaan secara serentak atau menggunakan perbualan hierarki untuk mengurus proses membuat keputusan yang kompleks.

Melalui pendekatan berbilang ejen ini, AutoGen mampu menyepadukan LLM yang berbeza dan memberikan permainan sepenuhnya kepada kekuatan masing-masing untuk menyediakan penyelesaian yang lebih berkuasa dan fleksibel. Pendekatan bersepadu ini bukan sahaja meningkatkan prestasi dan ketepatan sistem, tetapi juga meluaskan skop aplikasi, menjadikan AutoGen alat berkuasa yang mampu mengendalikan pelbagai tugas dan keperluan perbualan yang kompleks.

4. Penghantaran Cekap

AutoGen menyediakan alat visualisasi dan penyahpepijatan yang memudahkan prototaip pantas dan lelaran yang cekap. Pembangun boleh memanfaatkan alatan ini untuk menggambarkan aliran perbualan, mengenal pasti kemungkinan kesesakan atau ralat dan menjejaki pelaksanaan interaksi ejen.

Alat ini memberikan pembangun cerapan berharga tentang cara prototaip mereka berkelakuan, mengenal pasti isu dan membuat peningkatan yang disasarkan. Dengan keupayaan untuk memvisualisasikan dan menyahpepijat perbualan, pembangun dapat membuat prototaip dengan lebih cepat dan memastikan bahawa aplikasi akhir adalah tersusun dengan baik dan bebas ralat.

Pada masa yang sama, berdasarkan atribut alat yang pelbagai yang disediakan oleh AutoGen, pembangun boleh melihat secara intuitif proses pelaksanaan dialog, memahami interaksi antara ejen dan menemui potensi masalah atau peluang pengoptimuman. Pembangun boleh mengoptimumkan aliran perbualan dengan melihat perwakilan visual perbualan, mengesan laluan pelaksanaan ejen dan mengenal pasti ralat atau kesesakan yang mungkin berlaku.

Melalui alat visualisasi dan penyahpepijatan, pembangun dapat mengulang dan menambah baik dengan lebih cekap, mempercepatkan proses pembangunan dan meningkatkan kualiti aplikasi mereka. Alat ini menyediakan jambatan antara pembangun dan prototaip, membolehkan mereka memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang cara perbualan berjalan dan membuat pelarasan dan pengoptimuman tepat pada masanya.

5. Penambahbaikan maklum balas masa nyata

Selain daripada kelebihan ciri teras yang dinyatakan di atas, AutoGen juga menyediakan sokongan menyeluruh untuk interaksi manusia-komputer, membolehkan pembangun mendapatkan maklum balas masa nyata semasa proses prototaip. Pengguna boleh mengambil bahagian dalam perbualan prototaip dan memberikan maklum balas tentang keaslian interaksi, ketepatan respons dan keseluruhan pengalaman pengguna.

Dengan pengguna yang mengambil bahagian dalam perbualan prototaip, pembangun dapat memerhati dan menganalisis gelagat interaksi pengguna, mengenal pasti bidang untuk penambahbaikan dan menambah baik prototaip dengan sewajarnya. Gelung maklum balas berulang ini sangat mempercepatkan proses prototaip dan memastikan bahawa aplikasi akhir boleh digunakan dan cekap.

Selain itu, pembangun boleh memahami keperluan, pilihan dan corak tingkah laku pengguna dengan memerhati interaksi sebenar pengguna dengan prototaip. Mereka boleh mengumpul data kuantitatif dan kualitatif tentang interaksi, seperti masa tindak balas pengguna, kekerapan penggunaan, kepuasan, dsb., untuk menilai prestasi prototaip dan pengalaman pengguna. Maklum balas ini membantu pembangun mengenal pasti isu yang berpotensi dan peluang peningkatan serta membuat pelarasan dan pengoptimuman berdasarkan keperluan pengguna.

Melalui interaksi dengan pengguna sebenar, pembangun dapat memahami dengan lebih baik jangkaan dan maklum balas pengguna, dengan itu menyediakan aplikasi yang lebih memenuhi jangkaan pengguna. Pendekatan reka bentuk berpusatkan pengguna ini membantu mencipta antara muka dan interaksi yang mesra pengguna, meningkatkan kebolehgunaan aplikasi dan kepuasan pengguna.

Rujukan:

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