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Notebooks

本页包含一系列演示如何使用AutoGen的笔记本。这些笔记本根据它们涵盖的主题进行标记。例如,一个演示如何使用函数调用的笔记本将被标记为function call

在Autogen中使用JSON模式缓解提示攻击
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使用JSON模式和代理描述来缓解提示操作并控制发言者转换。lg
JSON描述提示攻击群聊编排
使用RetrieveChat进行检索增强代码生成和问题解答
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探索使用AutoGen的RetrieveChat进行任务,如从文档字符串生成代码,利用人类反馈回答复杂问题,并利用更新上下文、自定义提示和少样本学习等功能。lg
RAG
使用基于Couchbase Capella的RetrieveChat进行检索增强代码生成和问题解答
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探索使用AutoGen的RetrieveChat进行诸如从文档字符串生成代码、通过人类反馈回答复杂问题以及利用更新上下文、自定义提示和小样本学习等功能的任务。lg
RAG
使用由MongoDB Atlas驱动的RetrieveChat进行检索增强代码生成和问题解答
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探索AutoGen的RetrieveChat在从文档字符串生成代码、通过人类反馈回答复杂问题等任务中的应用,并利用更新上下文、自定义提示和少样本学习等功能。lg
RAG
使用RetrieveChat结合PGVector进行检索增强代码生成和问答
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探索AutoGen的RetrieveChat在从文档字符串生成代码、结合人类反馈回答复杂问题,以及利用更新上下文、自定义提示和小样本学习等功能的应用。lg
RAG
使用RetrieveChat与Qdrant进行检索增强代码生成和问答
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本笔记本演示了QdrantRetrieveUserProxyAgent在RAG中的使用。lg
rag
使用AgentOps进行代理跟踪
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使用AgentOps简化开发过程并监控生产中的代理。lg
监控调试
AgentOptimizer: 一种代理方式训练您的LLM代理
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AgentOptimizer能够提示LLMs根据历史对话和性能迭代优化AutoGen代理的功能/技能。lg
优化工具/功能
使用代码生成、执行和调试解决任务
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使用可对话的语言学习模型代理来解决任务,并通过编写、执行和调试Python代码来比较股价变化的全面示例提供自动反馈。lg
代码生成调试
使用Azure Cognitive Search和Azure Identity的助手
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本笔记本展示了如何结合使用助手代理与Azure Cognitive Search和Azure Identitylg
RAGAzure IdentityAzure AI Search
使用自定义模型加载的代理聊天
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定义并加载自定义模型lg
自定义模型
在Databricks中使用AutoGen与DBRX
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使用Databricks DBRX和基础模型API构建由开源LLM支持的AutoGen应用程序。lg
代码生成dbrxdatabricks开源湖仓自定义模型数据智能
使用提供的工具作为函数解决任务(异步函数调用)
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学习如何在AutoGen中使用AssistantAgent和UserProxyAgent实现同步和异步函数调用,并了解它们在语言模型任务执行中的个体和群聊设置中的应用示例。lg
函数调用工具使用异步
使用函数调用编写软件应用程序
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为你的代理配备可以高效实现软件应用程序功能的函数。lg
function callcode generationtool usesoftware engineering
货币计算器:使用提供的工具作为函数来完成任务
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学习如何在AutoGen中使用AssistantAgent和UserProxyAgent注册函数调用。lg
函数调用工具使用
使用Composio的AI邮件代理
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使用Composio创建AI代理,这些代理可以无缝连接外部工具、应用程序和API,以执行操作和接收触发器。Composio内置对AutoGen的支持,能够创建高度能力强大且适应性强的AI代理,这些代理可以自主执行复杂任务并提供个性化体验。lg
代理工具使用
与Llamaindex代理的群聊
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将llamaindex代理与Autogen集成。lg
reactllama indexsoftware engineering
群聊
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探索大型语言模型在自动化群聊场景中的应用,其中代理集体执行任务,展示如何配置它们、相互交互以及从外部资源检索特定信息。lg
编排群聊
使用检索增强生成的群聊
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使用AutoGen实现并管理一个多代理聊天系统,其中AI助手检索信息、生成代码,并协作解决复杂任务,尤其是在其训练数据未涵盖的领域。lg
群聊编排RAG
使用自定义发言者选择方法的群聊
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介绍使用自定义发言者选择方法的群聊lg
编排群聊
FSM - 用户可以输入说话者转换约束
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探索有限状态机实现的演示,该实现允许用户输入说话者转换约束。lg
orchestration
使用多代理群聊进行研究
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使用多个专业代理进行群聊研究lg
群聊
StateFlow: 通过面向状态的操作构建工作流
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StateFlow: 通过面向状态的操作构建工作流lg
编排群聊研究
与程序员和可视化评论家的群聊
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探索一个使用程序员和可视化代理的群聊示例。lg
群聊
使用可对话代理生成Dalle图像
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使用可对话代理生成图像。lg
能力多模态
与多模态模型互动:GPT-4V在AutoGen中的应用
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在AutoGen中,利用多模态模型可以通过两种不同的方法实现:MultimodalConversableAgent和VisionCapability.lg
multimodalgpt-4v
使用AutoGen进行运行时日志记录
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提供运行时日志记录功能,用于调试和性能分析。lg
日志记录调试
使用Mem0的记忆代理
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使用Mem0创建带有记忆的代理。lg
记忆
通过一系列异步聊天解决多个任务
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使用对话代理通过一系列异步聊天解决一组任务。lg
orchestrationsequential chats
在一系列聊天中解决多个任务
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使用对话代理通过一系列聊天解决一组任务。lg
orchestrationsequential chats
嵌套对话在国际象棋中的工具使用
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使用嵌套对话的LLM支持代理在国际象棋中相互对战。lg
嵌套对话工具使用编排
使用非OpenAI客户的对话象棋
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LLM支持的代理使用嵌套聊天互相下棋。lg
嵌套聊天工具使用编排
通过一系列嵌套聊天解决复杂任务
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通过一个或多个序列聊天解决复杂任务,这些聊天嵌套为内心独白。lg
嵌套聊天序列聊天编排
使用嵌套聊天解决复杂任务
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通过嵌套聊天作为内心独白来解决复杂任务。lg
嵌套聊天编排
OptiGuide与AutoGen中的嵌套聊天
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这是OptiGuide的嵌套聊天重新实现,OptiGuide是一个基于LLM的供应链优化框架。lg
嵌套聊天层级聊天编排
使用AutoGen中的函数调用与OpenAI助手聊天:OSS Insights用于高级GitHub数据分析
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此Jupyter Notebook展示了如何通过在AutoGen中为OpenAI助手定义`函数调用`来利用OSS Insight(开源软件洞察)进行高级GitHub数据分析。lg
OpenAI Assistantfunction call
自动生成的代理聊天:与GPTAssistantAgent进行群聊
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本Jupyter Notebook展示了如何在autogen的群聊模式下使用GPTAssistantAgent,通过与由LLM、工具或人类驱动的代理进行自动聊天,实现协作任务执行。lg
OpenAI助手群聊
自动生成的代理聊天:带有代码解释器的GPT助手
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这个Jupyter笔记本展示了代码解释器工具的集成,它可以在应用程序中动态执行Python代码。lg
OpenAI助手代码解释器
SocietyOfMindAgent
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探索AutoGen库中SocietyOfMindAgent的演示,它以内部分组对话的形式运行,但在外部表现为单一代理,提供了一种结构化方式来管理多个代理之间的复杂交互,并解决从复杂对话中提取响应和处理上下文窗口限制等问题。lg
orchestrationnested chat
与可教学代理聊天
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学习如何使用可教学功能持久化聊天会话中的记忆lg
teachabilitycapability
自动生成的代理聊天:教学
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使用自然语言教授代理新技能lg
教学
使用`TransformMessages`预处理聊天历史
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使用`TransformMessages`预处理聊天历史lg
长上下文处理能力
使用Whisper和GPT-3.5-turbo翻译视频音频
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使用工具提取并翻译视频文件的转录。lg
whisperfunction call
使用Spider API进行网页抓取
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抓取/爬取网页内容并使用代理进行内容总结。lg
网页抓取爬虫工具使用
使用Apify工具进行网页抓取
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抓取网页并使用带有工具的代理总结内容。lg
网页抓取apify工具使用
Websockets: 使用websockets进行流式输入和输出
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Websockets 促进了 Web 客户端和服务器之间的实时双向通信,增强了 AutoGen 驱动应用程序的响应性和交互性。lg
websocketsstreaming
通过与不同的可对话代理对在一系列聊天中解决多个任务
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使用AutoGen通过一系列聊天解决一组任务。lg
编排顺序聊天
从爸爸笑话到悲伤笑话:使用GPTAssistantAgent进行函数调用
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这个全面的示例演示了在GPTAssistantAgent多代理系统中使用工具,通过调用API和写入文件等功能。lg
open ai assistantgpt assistanttool use