一、AutoGen的概念

AutoGen是微软推出的开源多智能体协作框架，支持开发者通过自然语言交互和代码工具构建基于大语言模型（LLM）的复杂应用程序，实现多角色智能体协作与动态任务处理。其核心目标是简化多智能体系统的开发流程，解决传统单智能体模型在复杂任务中逻辑推理与协作能力的局限性，支持人类参与（Human-in-the-loop）的实时交互。

二、AutoGen入门教程

接下来，我们将通过一个简单的示例来演示如何使用AutoGen创建一个基本的智能体团队：

1.安装依赖

首先，安装必要的软件包：

pip install autogen-agentchat autogen-ext[openai]

如果需要使用MultimodalWebSurfer，还需要安装playwright：

playwright install --with-deps chromium

2.创建智能体

创建一个使用OpenAI GPT-4o模型的AssistantAgent：

import asyncio
from autogen_agentchat.agents import AssistantAgent
from autogen_agentchat.ui import Console
from autogen_ext.models.openai import OpenAIChatCompletionClient
from autogen_core import CancellationToken

async def main():
    model_client = OpenAIChatCompletionClient(model="gpt-4o")
    assistant = AssistantAgent(
        name="assistant",
        model_client=model_client,
        system_message="You are a helpful AI assistant.",
    )

    response = await assistant.on_messages(
        messages=[TextMessage(content="你好，请写一个关于秋天的三行诗", source="user")],
        cancellation_token=CancellationToken()
    )
    print(response.chat_message.content)

asyncio.run(main())

上面的代码创建了一个名为“assistant”的智能体，并使用GPT-4o模型。它接受用户输入“你好，请写一个关于秋天的三行诗”，并返回一个关于秋天的三行诗。

3.创建多智能体团队

下面展示如何创建一个包含两个智能体的RoundRobinGroupChat团队：

import asyncio
from autogen_agentchat.agents import AssistantAgent
from autogen_agentchat.teams import RoundRobinGroupChat
from autogen_agentchat.conditions import TextMentionTermination
from autogen_agentchat.ui import Console
from autogen_ext.models.openai import OpenAIChatCompletionClient

async def main():
    model_client = OpenAIChatCompletionClient(model="gpt-4o-mini")
    writer = AssistantAgent(
        name="writer",
        model_client=model_client,
        system_message="You are a creative writer."
    )
    critic = AssistantAgent(
        name="critic",
        model_client=model_client,
        system_message="You are a helpful critic. Respond with 'APPROVE' when you are satisfied."
    )
    termination = TextMentionTermination("APPROVE")
    team = RoundRobinGroupChat([writer, critic], termination_condition=termination)
    await Console(team.run_stream(task="写一个关于夏天的三行诗"))

asyncio.run(main())

在这个例子中，我们创建了一个writer智能体和一个critic智能体，它们组成一个RoundRobinGroupChat团队。writer负责创作诗歌，critic负责提供反馈。当critic的回复中包含“APPROVE”时，对话结束。
运行代码，将上述代码保存为.py文件并执行, 可以看到writer和critic之间的对话。

三、AutoGen应用场景

1.软件开发

在软件开发中，AutoGen可以自动生成标准化代码、配置文件、数据库表结构等，减少重复劳动，使开发者能够集中精力处理更复杂的任务。对于大型项目，尤其是那些包含大量相似模块的项目，AutoGen的作用尤为突出。

2.数据科学与机器学习

对于数据科学家来说，AutoGen可以自动完成特征提取、数据清洗、模型选择等繁琐的任务，使得数据科学家能够更加专注于模型的优化和结果分析。对于机器学习模型的调参和训练，AutoGen也能提供优化的建议，进一步加速模型开发和部署。

3.文档自动化

在项目管理、技术文档和用户手册编写等领域，AutoGen可以自动根据开发过程中的代码、注释和其他信息生成文档。对于敏捷开发中的频繁迭代，自动化文档生成不仅能节省时间，还能确保文档与代码始终保持一致。

4.测试与质量保障

自动生成的测试用例对于提升软件质量至关重要。AutoGen可以生成多种类型的测试用例，包括边界测试、性能测试、安全性测试等，帮助开发团队全面检测和验证软件的稳定性和安全性。

AutoGen通过多智能体协作框架与LLM深度整合，成为构建复杂AI系统的核心工具，已在金融、制造、教育等领域实现高效落地，其开源生态与模块化设计将持续推动AI应用的规模化创新。

1.AI大模型学习路线汇总

L1阶段-AI及LLM 基础
L2阶段-LangChain开发
L3阶段-LlamaIndex开发
L4阶段-AutoGen开发
L5阶段-LLM大模型训练与微调
L6阶段-企业级项目实战
L7阶段-前沿技术扩展

2.AI大模型PDF书籍合集

3.AI大模型视频合集

4.LLM面试题和面经合集

5.AI大模型商业化落地方案

📣朋友们如果有需要的话，可以V扫描下方二维码联系领取~