
microsoft悄悄地发布了它的多代理autogen框架,该框架支持开发语言学习模型(llm)应用程序。这些应用程序可以相互交谈,甚至可以与人类交谈,以解决复杂的任务。本概述指南将提供有关这个惊人的新ai代理框架及其工作原理的更多信息,以及如何使用它将postgres数据分析代理升级到多代理系统。感谢indydevdan制作的视频。
autogen 是一个开创性的框架,可简化复杂 llm 工作流程的编排、自动化和优化。它最大限度地提高了llm模型的性能,并通过支持使用多个代理开发应用程序来克服其弱点。这些代理是可定制的、可对话的,并无缝地允许人类参与。它们可以在各种模式下运行,这些模式采用llm,人力输入和工具的组合。
autogen 的美妙之处在于它支持复杂工作流程的各种对话模式。开发人员可以使用 autogen 构建有关会话自治、代理数量和代理对话拓扑的各种对话模式。这种灵活性允许创建具有不同复杂性的系统,涵盖来自不同领域的广泛应用。
如何使用 autogen 编写多代理 postgres ai 工具的代码
考虑由 gpt-4 提供支持的 postgres 数据分析代理。通过使用 autogen,可以将此单代理系统转换为多代理系统。该过程涉及将 bi 分析工具拆分为单独的代理,每个代理分配有特定的角色。例如,可以创建数据分析代理、高级数据分析代理和产品经理代理。每个代理都有特定的角色,可以分配只有它们才能运行的特殊功能。这类似于拥有一个小型工作软件数据分析公司,每个代理在整个运营中都发挥着至关重要的作用。
像任何技术一样,autogen也有其优点和缺点。从积极的方面来说,autogen简化了多智能体系统的开发,使开发人员更容易构建复杂的工作流程。它支持不同的对话模式,并提供具有不同复杂性的工作系统的集合。这种灵活性和易用性使 autogen 成为开发人员的强大工具。
然而,autogen并非没有挑战。多代理系统的复杂性可能使其难以管理和维护。此外,有效使用 autogen 需要专业知识可能会给某些开发人员带来障碍。
什么是自动生成?
“autogen是一个框架,它支持使用多个代理开发llm应用程序,这些代理可以相互交谈以解决任务。autogen 代理是可定制的、可对话的,并且无缝地允许人工参与。他们可以在各种模式下运行,采用llm,人力输入和工具的组合。
autogen在增强多代理postgres数据分析代理方面的潜力是巨大的。未来的计划包括进一步定制代理,以提高其效率和有效性。此外,还计划将更高级的功能整合到代理中,例如学习和适应新任务和环境的能力。
autogen代表了多智能体系统开发的重要一步。它能够简化复杂的工作流程并支持不同的对话模式,使其成为开发人员的宝贵工具。随着我们继续探索其潜力,我们可以期待在未来看到这项技术的更多创新应用。
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