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AutoGen
AutoGenè un framework open source rilasciato inizialmente da. Microsoft AutoGensi concentra sull'abilitazione di agenti di intelligenza artificiale autonomi conversazionali e collaborativi. Fornisce un'architettura flessibile per la creazione di sistemi multiagente con particolare attenzione alle interazioni asincrone e basate sugli eventi tra agenti per flussi di lavoro autonomi complessi.
Caratteristiche principali di AutoGen
AutoGenoffre le seguenti funzionalità chiave:
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Agenti conversazionali: basati su conversazioni in linguaggio naturale tra agenti autonomi, consentono un ragionamento sofisticato attraverso il dialogo. Per ulteriori informazioni, consulta Multi-agent Conversation Framework
nella documentazione. AutoGen -
Architettura asincrona: progettazione basata sugli eventi per interazioni non bloccanti tra agenti autonomi, che supporta flussi di lavoro paralleli complessi. Per ulteriori informazioni, consulta Risoluzione di più attività in una sequenza di chat asincrone nella
documentazione. AutoGen -
H uman-in-the-loop — Forte supporto alla partecipazione umana opzionale a flussi di lavoro degli agenti altrimenti autonomi, quando necessario. Per ulteriori informazioni, consulta Consentire il feedback umano negli agenti
nella AutoGen documentazione. -
Generazione ed esecuzione di codice: funzionalità specializzate per agenti autonomi incentrati sul codice in grado di scrivere ed eseguire codice. Per ulteriori informazioni, consulta Code Execution
nella AutoGen documentazione. -
Comportamenti personalizzabili: configurazione flessibile e autonoma degli agenti e controllo delle conversazioni per diversi casi d'uso. Per ulteriori informazioni, consulta agentchat.conversable_agent
nella documentazione. AutoGen -
Selezione del modello Foundation: supporto per vari modelli di base, tra cui Anthropic Claude, Amazon Nova (Premier, Pro, Lite e Micro) su Amazon Bedrock e altri per diverse funzionalità di ragionamento autonomo. Per ulteriori informazioni, consulta LLM Configuration
nella documentazione. AutoGen -
Integrazione dell'API LLM: configurazione standardizzata per più interfacce di servizio LLM, tra cui Amazon OpenAI Bedrock e. Azure OpenAI Per ulteriori informazioni, consulta oai.openai_utils nel riferimento API
. AutoGen -
Elaborazione multimodale: supporto per l'elaborazione di testo e immagini per consentire ricche interazioni multimodali con agenti autonomi. Per ulteriori informazioni, consulta Interagire con i modelli multimodali: GPT-4V
nella documentazione. AutoGen AutoGen
Quando usare AutoGen
AutoGenè particolarmente adatto per scenari con agenti autonomi, tra cui:
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Applicazioni che richiedono flussi conversazionali naturali tra agenti autonomi per ragionamenti complessi
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Progetti che richiedono sia un funzionamento completamente autonomo che capacità opzionali di supervisione umana
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Casi d'uso che prevedono la generazione, l'esecuzione e il debug di codice autonomi senza l'intervento umano
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Scenari che richiedono modelli di comunicazione tra agenti autonomi flessibili e asincroni
Approccio di implementazione per AutoGen
AutoGenfornisce un approccio di implementazione conversazionale per gli stakeholder aziendali, come descritto in Getting Started
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Crea agenti autonomi che comunicano attraverso conversazioni in linguaggio naturale.
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Implementa interazioni asincrone basate sugli eventi tra più agenti.
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Combina un funzionamento completamente autonomo con la supervisione umana opzionale quando necessario.
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Sviluppa agenti specializzati per diverse funzioni aziendali che collaborino attraverso il dialogo.
Questo approccio conversazionale rende il ragionamento del sistema autonomo trasparente e accessibile agli utenti aziendali. I responsabili delle decisioni possono osservare il dialogo tra gli agenti per capire come vengono raggiunte le conclusioni e, facoltativamente, partecipare alla conversazione quando è richiesto il giudizio umano.
Esempio reale di AutoGen
Magentic-Oneè un sistema multiagente generalista open source progettato per risolvere autonomamente attività complesse e in più fasi in diversi ambienti, come descritto nel blog AI Frontiers. Microsoft
Il sistema è basato sul AutoGen framework ed è indipendente dal modello, l'impostazione predefinita è GPT-4o. Raggiunge prestazioni all'avanguardia su benchmark come, e, il tutto senza regolazioni specifiche per attività. GAIA AssistantBench WebArena Inoltre, supporta l'estensibilità modulare e una valutazione AutoGenBench rigorosa tramite suggerimenti.
