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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