autogen专题

AutoGen Function Call 函数调用解析（一）

目录一、AutoGen Function Call 1.1 register_for_llm 注册调用 1.2 register_for_execution 注册执行 1.3 三种注册方法 1.3.1 函数定义和注册分开 1.3.2 定义函数时注册 1.3.3 register_function 函数注册二、实例本文主要对 AutoGen Function Call

如何在AutoGen中使用自定义的大模型

也可在我的个人博客上查看：https://panzhixiang.cn/2024/autogen-custom-model/ 背景 AutoGen原生只支持国外的大模型，如OpenAI, Claude, Mistral等，不支持国内的大模型。但是国内有一些大模型做的还是不错的，尤其是考虑的价格因素之后，国内的大模型性价比很好，我这两天就在想办法集成国内的大模型。虽然AutoGen不直接支持

用AutoGen让智能体打一场辩论赛：伴侣的钱是我的钱吗？

说明在探索AutoGen的GroupChat中已经展示了如何使用多智能体进行协作的功能。前几周同事在公司做了一个关于LLM的分享，其中有一个demo就是基于langchain配置基于不同大模型的多个智能体，让这几个智能体打一场辩论赛，赛题是：伴侣的钱是不是我的钱？ demo的效果非常好，很大因素很这个选题有关。我今天用AutoGen也复现一下这个demo，希望能借这个话题吸引大家对于Au

ollama + autogen排雷

语法：<abc>代表参数，实际输入为具体的名字，不需要输入<> 注意：当前雷可能随着版本迭代更新掉 1、litellm -model ollama/<model> 启动后的url为：http://0.0.0.0:<port>，实际调用需要将"0.0.0.0"替换为"localhost"，否则回报错误"oserror winerror 10049在其上下文中该请求的地址无效"

使用Autogen和本地LLM加速开发周期

标题：使用Autogen和本地LLM加速开发周期摘要：Autogen是微软开发的框架，能够通过多代理系统的协作加速大型语言模型(LLM)应用程序的开发。此框架的关键优势在于自动化代码创造和任务执行，以显著提高软件开发速度，减少人为错误。新推出的OLLAMA版本支持OpenAI Chat Completions API，简化了将本地开源LLM集成到Autogen的过程。本文将介绍如何使用Auto

【AutoGen】多个AI代理协同工作

【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

AutoGen实战应用(三)：多代理协作的数据可视化

之前我完成了关于AutoGen的两篇博客，还没有读过这两篇博客的朋友可以先阅读以下，这样有助于对AutoGen的初步了解： AutoGen实战应用(一)：代码生成、执行和调试_autogen 支持的model-CSDN博客 AutoGen实战应用(二)：多代理协作(Multi-Agent Collaboration)-CSDN博客今天我们还是来学习AutoGen的多代理的应用开发，在上一

LLM之Agent（十一）| 多智能体框架CrewAI与AutoGen相比

基于LLM构建的Agent中有一个明显的现象就是多智能体体系结构的表现要超越单智能体，即使单智能体使用无可挑剔的提示策略。本文将探索另一个有趣的多智能体框架——CrewAI。一、CrewAI整体优势 CrewAI可以应用在生成环境中。它在发言人的反应和编排上牺牲了一点灵活性和随机性，但在代理人的能力、任务和发言转向上获得了更多的确定性。到目前为止，唯一的编

LLM之Agent（十）| 本地安装Microsoft AutoGen Studio 2.0教程

2021年3月，微软发布了AutoGen[2]，这是一个使用多个代理开发LLM应用程序的框架，这些代理可以协作解决任务。 2024年1月，微软推出了一款新的应用程序，它名为AutoGen Studio[3]，可以简化AI Agent执行过程。一、什么是AutoGen Studio？ AutoGen Studio是一个建立在AutoGen框架之上的

AutoGen实战应用(二)：多代理协作(Multi-Agent Collaboration)

AutoGen是微软推出的一个全新工具，它用来帮助开发者创建基于大语言模型(LLM)的复杂应用程序. AutoGen能让LLM在复杂工作流程启用多个角色代理来共同协作完成人类提出的任务。在我之前的一篇博客: AutoGen实战应用(一)：代码生成、执行和调试中我们通过一个简单案例为大家了介绍了如何在AutoGen中创建代理(agent)，如何通过agent之间的相互沟通和协作来完成一个人类提

体验 AutoGen Studio - 微软推出的友好多智能体协作框架

体验 AutoGen Studio - 微软推出的友好多智能体协作框架 - 知乎最近分别体验了CrewAI、MetaGPT v0.6、Autogen Studio，了解了AI Agent 相关的知识。它们的区别可能有人要问：AutoGen我知道，那Autogen Studio是什么？ https://github.com/microsoft/autogen/tre

微软Autogen框架加载本地llama2

1、实践流程（1）使用Fastchat框架搭建运行ChatGLM模型openai兼容API （2）测试AutoGen加载ChatGLM2 2、部署FastChat 2.1、创建虚拟环境 # Python version >= 3.8, < 3.12 conda create -n fastchat python=3.10 -y conda activate fastchat 2.2、下载F

AutoGen多代理对话项目示例和工作流程分析

在这篇文章中，我将介绍AutoGen的多个代理的运行。这些代理将能够相互对话，协作评估股票价格，并使用AmCharts生成图表。我们创建对话的目的是要求代理分析特定公司的股票价格，并制作股票价格图表。为了实现这一目标，我们创建一下代理并协同工作: 金融分析师：分析师的任务是获取股票价格数据，进行分析，然后将数据传递给UI设计人员以创建图表。它还负责执行UI设计器的代码来生成和显示图表

autogen的理解和实践

什么是autogen? AutoGen 是一个框架，支持使用多个代理来开发 LLM 应用程序，这些代理可以相互对话来解决任务。AutoGen 代理是可定制的、可对话的，并且无缝地允许人类参与。他们可以采用法学硕士、人力投入和工具组合的各种模式运作。简单来说，就是设置不同的聊天代理对象来的相互对话交互来实现用户想要实现的目标和任务基于chatgpt模型来构建，除了以下的几个chatgpt

Talk | PSU助理教授吴清云：AutoGen-用多智能体对话开启下一代大型语言模型应用

本期为TechBeat人工智能社区第548期线上Talk！北京时间11月21日(周二)20:00，宾夕法尼亚州立大学助理教授—吴清云的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播！她与大家分享的主题是: “ AutoGen：用多智能体对话开启下一代大型语言模型应用”，系统地介绍了AutoGen的几个关键设计和特点和由AutoGen支持的各种应用。 Talk·信息 ▼ 主题：Au

AutoGen作为一个最大化LLM(如GPT-4)能力的框架而脱颖而出。由微软研究院开发的AutoGen通过提供一种自动化、优化和编排工作流的方法，简化了复杂的、基于多代理llm的应用程序的创建。我们在以前的文章中也有过介绍，你可以与许多GPT交谈，并且GPT和GPT之间也可以互相交谈。每个GPT都是它自己的“代理”，并在总体业务流程中扮演特殊角色。但是AutoGen是用命令行模式进行交互的，这对

AutoGen agent使用；调用本地LLM

参考： https://microsoft.github.io/autogen 安装： pip install pyautogen 代码本地LLM部署可以用fastchat、vllm等框架部署openai接口： from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent, oai## 调用本地模型对外的openai接口config_l

AutoGen完整教程和加载本地LLM示例

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。在本文中，我们将深入探讨Autogen，并介绍如何让AutoGen使用本地的LLM AutoGen Autogen能够设置多个人工智能代理，它们协同工作以实现特定目标。以下截图来自微软官方博客使用conda创建环境： conda create -n

FFMpeg.AutoGen（3）实战：解码直播流并保存为MP4文件(未完成)

Muxer 视音频复用器数据结构 AVCodecContext AVFormateContext AVFormatContext是API中直接接触到的结构体，位于avformat.h中，是音视频数据,也就是音视频文件(通常接触到的mp3/mp4等文件)的一种抽象和封装，该文件中包含了多路流，包括音频流、视频流、字幕流等。该结构体的使用，贯穿了ffmp

微软AutoGen框架：让聊天解决问题成为一种“酷”体验！

今天要给大家介绍一款在人工智能领域引起巨大轰动的产品——微软AutoGen框架。这款框架的出现，让多个LLM智能体通过聊天来解决任务成为可能，令人激动不已！首先，我们先来了解一下LLM智能体。LLM代表"Language Learning Model"，也就是“语言学习模型”的缩写。它们是通过学习大量对话数据集而训练出来的，从而具备了类似于人类对话的能力。而AutoGen框架则

AutoGen - 多个Agent开发LLM应用的框架

文章目录关于安装使用关于 Enable Next-Gen Large Language Model Applications 用多个Agent开发LLM应用的框架，这些agent可相互交流以解决任务。官网：https://microsoft.github.io/autogen/github : http://github.com/microsoft/autogend