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示例

自动化多代理聊天​

AutoGen 提供了由大语言模型、工具或人类支持的可对话代理，这些代理可以通过自动聊天集体执行任务。该框架允许多代理对话中使用工具和人类参与。请在此处here查找有关此功能的文档。

笔记本示例的链接：

代码生成、执行和调试​

多代理协作（>3 代理）​

  • 通过群聊自动完成任务（包含3个群组成员代理和1个管理代理） - 查看笔记本
  • 通过群聊自动数据可视化（包含3个群成员代理和1个管理代理）- 查看笔记本
  • 通过群聊解决自动化复杂任务（包含6个群组成员代理和1个经理代理）- 查看笔记本
  • 使用编码和规划代理的自动化任务解决 - 查看笔记本
  • 使用图中指定的转换路径自动解决任务 - 查看笔记本
  • 通过SocietyOfMindAgent以内部独白的形式运行群聊 - 查看笔记本
  • 使用自定义发言者选择功能运行群聊 - 查看Notebook

顺序多代理聊天​

  • 由单一代理发起的多任务顺序聊天解决方案 - 查看笔记本
  • 通过单个代理在聊天序列中异步解决多个任务 - 查看笔记本
  • 通过不同代理启动的聊天序列解决多个任务 - 查看笔记本

嵌套聊天​

  • 使用嵌套聊天解决复杂任务 - 查看笔记本
  • 使用一系列嵌套聊天解决复杂任务 - 查看笔记本
  • 使用带嵌套聊天的OptiGuide解决供应链优化问题，包含一个编码代理和一个安全代理 - 查看笔记本
  • 使用嵌套聊天和工具进行的对话式国际象棋 - 查看笔记本

应用程序​

  • 从新数据中自动持续学习 - 查看笔记本
  • OptiGuide - 编码、工具使用、安全保障与问答，用于供应链优化
  • AutoAnny - 一个使用AutoGen构建的Discord机器人

工具使用​

人类参与​

代理教学与学习​

使用OpenAI助手的多代理循环聊天​

非OpenAI模型​

多模态代理​

长上下文处理​

评估与评定​

  • AgentEval: 一个用于评估LLM驱动的应用程序效用的多代理系统 - 查看笔记本

自动代理构建​

可观察性​

  • 使用AgentOps跟踪LLM调用、工具使用、操作和错误 - 查看笔记本

增强推理​

工具​

推理超参数调优​

Autogen提供了一种经济高效的超参数优化技术EcoOptiGen，用于调整大型语言模型。研究发现，调整超参数可以显著提高它们的实用性。 请在此处找到有关此功能的文档这里。

笔记本示例的链接：