Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.
AutoGen
AutoGenes un marco de código abierto que fue lanzado inicialmente por. Microsoft AutoGense centra en habilitar agentes de IA autónomos conversacionales y colaborativos. Proporciona una arquitectura flexible para crear sistemas multiagente, con énfasis en las interacciones asincrónicas y basadas en eventos entre los agentes para flujos de trabajo autónomos complejos.
Características clave de AutoGen
AutoGenproporciona las siguientes características clave:
-
Agentes conversacionales: se basan en conversaciones en lenguaje natural entre agentes autónomos, lo que permite un razonamiento sofisticado a través del diálogo. Para obtener más información, consulte el marco de conversación entre múltiples agentes
en la AutoGen documentación. -
Arquitectura asíncrona: diseño basado en eventos para interacciones de agentes autónomos sin bloqueo, que admite flujos de trabajo paralelos complejos. Para obtener más información, consulte Resolución de varias tareas en una secuencia de chats asíncronos en la documentación
. AutoGen -
H uman-in-the-loop — Se apoya firmemente la participación humana opcional en flujos de trabajo de agentes que, de otro modo, serían autónomos cuando sea necesario. Para obtener más información, consulte Permitir la retroalimentación humana en los agentes
en la AutoGen documentación. -
Generación y ejecución de código: capacidades especializadas para agentes autónomos centrados en el código que pueden escribir y ejecutar código. Para obtener más información, consulte la sección Ejecución de código
en la AutoGen documentación. -
Comportamientos personalizables: configuración flexible de agentes autónomos y control de conversaciones para diversos casos de uso. Para obtener más información, consulte agentchat.conversable_agent
en la documentación. AutoGen -
Selección de modelos de base: Support para varios modelos de base, incluidos los modelos Anthropic Claude, Amazon Nova (Premier, Pro, Lite y Micro) en Amazon Bedrock y otros para diferentes capacidades de razonamiento autónomo. Para obtener más información, consulte Configuración de LLM
en la AutoGen documentación. -
Integración de la API LLM: configuración estandarizada para múltiples interfaces de servicios LLM, incluidas Amazon Bedrock, yOpenAI. Azure OpenAI Para obtener más información, consulte oai.openai_utils
en la referencia de la API. AutoGen -
Procesamiento multimodal: Support para el procesamiento de texto e imágenes para permitir ricas interacciones multimodales entre agentes autónomos. Para obtener más información, consulte Uso de modelos multimodales: GPT-4V
en la documentación. AutoGen AutoGen
Cuándo se debe usar AutoGen
AutoGenes especialmente adecuado para escenarios de agentes autónomos, que incluyen:
-
Aplicaciones que requieren flujos de conversación naturales entre agentes autónomos para un razonamiento complejo
-
Proyectos que requieren un funcionamiento totalmente autónomo y capacidades opcionales de supervisión humana
-
Casos de uso que implican la generación, ejecución y depuración de código autónomas sin intervención humana
-
Escenarios que requieren patrones de comunicación entre agentes autónomos, asíncronos y flexibles
Enfoque de implementación para AutoGen
AutoGenproporciona un enfoque de implementación conversacional para las partes interesadas de la empresa, tal como se detalla en Primeros pasos
-
Cree agentes autónomos que se comuniquen a través de conversaciones en lenguaje natural.
-
Implemente interacciones asincrónicas y basadas en eventos entre varios agentes.
-
Combine un funcionamiento totalmente autónomo con la supervisión humana opcional cuando sea necesario.
-
Desarrolle agentes especializados para diferentes funciones empresariales que colaboren a través del diálogo.
Este enfoque conversacional hace que el razonamiento del sistema autónomo sea transparente y accesible para los usuarios empresariales. Los responsables de la toma de decisiones pueden observar el diálogo entre los agentes para comprender cómo se llega a las conclusiones y, opcionalmente, participar en la conversación cuando se requiere el juicio humano.
Ejemplo del mundo real de AutoGen
Magentic-Onees un sistema multiagente generalista y de código abierto diseñado para resolver de forma autónoma tareas complejas y de varios pasos en diversos entornos, tal y como se describe en el blog AI Frontiers. Microsoft
El sistema se basa en la AutoGen estructura y es independiente del modelo; por defecto, es GPT‑4o. Logra un rendimiento de última generación en puntos de referencia como, y todo ello sin necesidad de ajustes específicos para cada tarea. GAIA AssistantBench WebArena Además, apoya la extensibilidad modular y la evaluación rigurosa mediante sugerencias. AutoGenBench
