Microsoft AutoGen: многоагентные рабочие процессы ИИ с расширенной автоматизацией

Представлено исследование Microsoft Автоген в сентябре 2023 года как фреймворк Python с открытым исходным кодом для создания агентов ИИ, способных к сложному многоагентному сотрудничеству. AutoGen уже завоевал популярность среди исследователей, разработчиков и организаций, имея более 290 участников на GitHub и почти 900,000 2024 загрузок по состоянию на май XNUMX года. Опираясь на этот успех, Microsoft представила AutoGen Studio — интерфейс с минимальным кодированием, который позволяет разработчикам быстро создавать прототипы и экспериментировать с агентами ИИ.

Эта библиотека предназначена для разработки интеллектуальных модульных агентов, которые могут беспрепятственно взаимодействовать для решения сложных задач, автоматизации принятия решений и эффективного выполнения кода.

Microsoft недавно также представила АвтоГен Студия что упрощает разработку агентов ИИ, предоставляя интерактивную и удобную для пользователя платформу. В отличие от своего предшественника, AutoGen Studio сводит к минимуму необходимость в обширном кодировании, предлагая графический пользовательский интерфейс (GUI), в котором пользователи могут перетаскивать агентов, настраивать рабочие процессы и без усилий тестировать решения на основе ИИ.

Что делает AutoGen уникальным?

Понимание агентов ИИ

В контексте ИИ агент — это автономный программный компонент, способный выполнять определенные задачи, часто используя обработку естественного языка и машинное обучение. Фреймворк AutoGen от Microsoft расширяет возможности традиционных агентов ИИ, позволяя им участвовать в сложных, структурированных беседах и даже сотрудничать с другими агентами для достижения общих целей.

AutoGen поддерживает широкий спектр типов агентов и шаблонов разговоров. Эта универсальность позволяет автоматизировать рабочие процессы, которые ранее требовали вмешательства человека, что делает его идеальным для приложений в различных отраслях, таких как финансы, реклама, разработка программного обеспечения и т. д.

Разговорные и настраиваемые агенты

AutoGen представляет концепцию «разговорчивых» агентов, которые предназначены для обработки сообщений, генерации ответов и выполнения действий на основе инструкций естественного языка. Эти агенты не только способны участвовать в насыщенных диалогах, но и могут быть настроены для улучшения их производительности при выполнении определенных задач. Такая модульная конструкция делает AutoGen мощным инструментом как для простых, так и для сложных проектов ИИ.

Основные типы агентов:

• Помощник агента: помощник на базе LLM, который может выполнять такие задачи, как кодирование, отладка или ответы на сложные запросы.
• Прокси-агент пользователя: Имитирует поведение пользователя, позволяя разработчикам тестировать взаимодействия без участия реального пользователя-человека. Он также может выполнять код автономно.
• Агенты группового чата: Группа агентов, работающих совместно, идеально подходящая для сценариев, требующих множественных навыков или точек зрения.

Многоагентное сотрудничество

Одной из самых впечатляющих особенностей AutoGen является его поддержка многоагентное сотрудничество. Разработчики могут создать сеть агентов, каждый из которых будет иметь специализированные роли, чтобы более эффективно решать сложные задачи. Эти агенты могут общаться друг с другом, обмениваться информацией и принимать решения коллективно, оптимизируя процессы, которые в противном случае были бы трудоемкими или подверженными ошибкам.

Основные возможности AutoGen

1. Многоагентная структура

AutoGen облегчает создание сетей агентов, где каждый агент может работать независимо или в координации с другими. Фреймворк обеспечивает гибкость для проектирования полностью автономных рабочих процессов или включает человеческий надзор при необходимости.

Модели разговора включают в себя:

• Индивидуальные беседы: Простые взаимодействия между двумя агентами.
• Иерархические структуры: Агенты могут делегировать задачи субагентам, что упрощает решение сложных проблем.
• Групповые беседы: Многоагентные групповые чаты, в которых агенты сотрудничают для решения задачи.

2. Выполнение кода и автоматизация

В отличие от многих фреймворков ИИ, AutoGen позволяет агентам автоматически генерировать, выполнять и отлаживать код. Эта функция бесценна для задач разработки программного обеспечения и анализа данных, поскольку она сводит к минимуму вмешательство человека и ускоряет циклы разработки. Агент User Proxy может идентифицировать исполняемые блоки кода, запускать их и даже уточнять вывод автономно.

3. Интеграция с инструментами и API

Агенты AutoGen могут взаимодействовать с внешними инструментами, службами и API, значительно расширяя свои возможности. Будь то извлечение данных из базы данных, выполнение веб-запросов или интеграция со службами Azure, AutoGen предоставляет надежную экосистему для создания многофункциональных приложений.

4. Решение проблем с участием человека

В сценариях, где необходим человеческий вклад, AutoGen поддерживает взаимодействия человека и агента. Разработчики могут настроить агентов для запроса руководства или одобрения от пользователя-человека перед выполнением определенных задач. Эта функция гарантирует, что критические решения принимаются обдуманно и с правильным уровнем контроля.

Как работает AutoGen: глубокое погружение

Инициализация и настройка агента

Первый шаг в работе с AutoGen включает в себя настройку и конфигурирование ваших агентов. Каждый агент может быть настроен для выполнения определенных задач, и разработчики могут настраивать такие параметры, как используемая модель LLM, включенные навыки и среда выполнения.

Организация взаимодействия агентов

AutoGen обрабатывает поток разговоров между агентами структурированным образом. Типичный рабочий процесс может выглядеть следующим образом:

1. Введение в задачу: Пользователь или агент вводит запрос или задачу.
2. Обработка агента: Соответствующие агенты анализируют входные данные, генерируют ответы или выполняют действия.
3. Межагентская коммуникация: Агенты обмениваются данными и идеями, сотрудничая для выполнения задачи.
4. Выполнение задачи: Агенты выполняют код, извлекают информацию или взаимодействуют с внешними системами по мере необходимости.
5. прекращение: Разговор завершается, когда задача выполнена, достигнут порог ошибки или сработало условие завершения.

Обработка ошибок и самосовершенствование

Агенты AutoGen разработаны для интеллектуальной обработки ошибок. Если задача не выполняется или дает неверный результат, агент может проанализировать проблему, попытаться исправить ее и даже повторить ее решение. Эта способность к самовосстановлению имеет решающее значение для создания надежных систем ИИ, которые могут работать автономно в течение длительных периодов времени.

Предварительные условия и установка

Прежде чем работать с AutoGen, убедитесь, что вы хорошо разбираетесь в агентах ИИ, фреймворках оркестровки и основах программирования на Python. AutoGen — это фреймворк на основе Python, и его полный потенциал раскрывается в сочетании с другими сервисами ИИ, такими как модели GPT OpenAI или ИИ Microsoft Azure.

Установить AutoGen с помощью pip:

Для дополнительных функций, таких как оптимизированные возможности поиска или интеграция с внешними библиотеками:

Настройка вашей среды

AutoGen требует от вас безопасной настройки переменных среды и ключей API. Давайте рассмотрим основные шаги, необходимые для инициализации и настройки вашего рабочего пространства:

1. Загрузка переменных среды: Храните конфиденциальные ключи API в .env файл и загрузить их с помощью dotenv для поддержания безопасности. (api_key = os.environ.get(“OPENAI_API_KEY”))
2. Выбор конфигурации языковой модели: Определите, какой LLM вы будете использовать, например GPT-4 от OpenAI или любую другую предпочтительную модель. Параметры конфигурации, такие как конечные точки API, имена моделей и ключи, должны быть четко определены, чтобы обеспечить бесперебойную связь между агентами.

Создание агентов AutoGen для сложных сценариев

Чтобы построить многоагентную систему, вам нужно определить агентов и указать, как они должны себя вести. AutoGen поддерживает различные типы агентов, каждый из которых имеет свои роли и возможности.

Создание помощников и прокси-агентов пользователя: Определите агенты со сложными конфигурациями для выполнения кода и управления взаимодействиями с пользователем:

from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent

# Define LLM configurations
llm_config = {
    "model": "gpt-4",
    "api_key": api_key
}

# Create an Assistant Agent for complex coding and analysis tasks
assistant = AssistantAgent(
    name="coding_assistant",
    llm_config=llm_config
)

# User Proxy Agent to handle user interactions and code execution
user_proxy = UserProxyAgent(
    name="user_proxy",
    code_execution_config={
        "executor": autogen.coding.LocalCommandLineCodeExecutor(work_dir="coding_workspace")
    }
)

from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent

# Define agents for the educational workflow
teacher = AssistantAgent(name="teacher", llm_config=llm_config)
student = AssistantAgent(name="student", llm_config=llm_config)
evaluator = AssistantAgent(name="evaluator", llm_config=llm_config)

# Define the conversation flow among agents
teacher.send_message("Today's topic is calculus. Let's dive into differential equations.")
student.send_message("Can you explain the concept of a derivative?")
teacher.send_message("A derivative represents the rate of change of a function. Here's a simple explanation...")