AutoGen

AutoGen 是一个框架，使得使用多个能相互对话的代理解决任务的 LLM 应用程序的开发变得可能。AutoGen 的代理是可自定义和可对话的，可以无缝集成人类参与。AutoGen 可以以多种方式操作，可以同时使用 LLM、人类输入和工具。

• AutoGen 使得在多代理对话中构建下一代 LLM 应用程序非常简单。它简化了复杂 LLM 工作流的编排、自动化和优化。它最大限度地提高了 LLM 模型的性能，并克服了它们的缺点。
• 它支持用于复杂工作流的多样的对话模式。开发人员可以使用可自定义和可对话的代理，使用 AutoGen 构建各种不同类型的应用程序，这些应用程序涉及对话自治性、代理数量和代理对话拓扑结构。
• 它提供了一系列具有不同复杂性的工作系统。这些系统涵盖了从各种领域和复杂性的各种应用程序。这些系统演示了 AutoGen 如何轻松支持多样的对话模式。
• AutoGen 提供了增强的 LLM 推理。它提供了 API 统一和缓存等实用工具，以及错误处理、多配置推理和上下文编程等高级使用模式。

AutoGen 是由微软、宾夕法尼亚州立大学和华盛顿大学的研究合作推动的。

简介

AutoGen 是一个允许使用多个可以相互对话的代理解决任务的框架。它提供了可自定义和可对话的代理，这些代理集成了LLM、工具和人类参与。通过自动化多个有能力的代理之间的聊天，可以使它们共同完成任务，包括需要通过代码使用工具的任务。

安装

AutoGen 需要 Python 版本 >= 3.8, < 3.12。可以通过 pip 安装：

pip install pyautogen

基本依赖会在没有额外选项的情况下进行安装。您可以根据需要安装额外选项。

多代理对话框架

AutoGen 通过通用的多代理对话框架实现了下一代 LLM 应用程序。它提供了可自定义和可对话的代理，这些代理集成了LLM、工具和人类。

这个用例的特点包括：

• 多代理对话：AutoGen 代理可以相互通信来解决任务。这使得可以开发比单个 LLM 更复杂和复杂的应用程序。
• 自定义：AutoGen 代理可以根据应用程序的特定需求进行定制。这包括选择要使用的LLM、允许的人类输入类型以及要使用的工具的能力。
• 人类参与：AutoGen 使用起来非常方便。这意味着人类可以根据需要向代理提供输入和反馈。

AutoGen 代理可以相互对话来解决任务。这使得可以开发比单个 LLM 更复杂和复杂的应用程序。

增强的 LLM 推理

AutoGen 还有助于最大化昂贵的 LLM（如 ChatGPT 和 GPT-4）的效用。它提供了增强的 LLM 推理，具有强大的功能，如缓存、错误处理、多配置推理和模板。

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