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AutoGen
AutoGené uma estrutura de código aberto lançada inicialmente pelaMicrosoft. AutoGenconcentra-se em capacitar agentes de IA autônomos conversacionais e colaborativos. Ele fornece uma arquitetura flexível para criar sistemas multiagentes com ênfase em interações assíncronas e orientadas por eventos entre agentes para fluxos de trabalho autônomos complexos.
Principais características do AutoGen
AutoGenfornece os seguintes recursos principais:
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Agentes conversacionais — Construídos em torno de conversas em linguagem natural entre agentes autônomos, permitindo um raciocínio sofisticado por meio do diálogo. Para obter mais informações, consulte Estrutura de conversação multiagente
na AutoGen documentação. -
Arquitetura assíncrona — design orientado por eventos para interações de agentes autônomos sem bloqueio, suportando fluxos de trabalho paralelos complexos. Para obter mais informações, consulte Resolvendo várias tarefas em uma sequência de bate-papos assíncronos na documentação
. AutoGen -
H uman-in-the-loop — Forte suporte à participação humana opcional em fluxos de trabalho de agentes autônomos, quando necessário. Para obter mais informações, consulte Permitir feedback humano em agentes
na AutoGen documentação. -
Geração e execução de código — Recursos especializados para agentes autônomos focados em código que podem escrever e executar código. Para obter mais informações, consulte Execução de código
na AutoGen documentação. -
Comportamentos personalizáveis — Configuração flexível de agentes autônomos e controle de conversação para diversos casos de uso. Para obter mais informações, consulte agentchat.conversable_agent
na documentação. AutoGen -
Seleção de modelos básicos — Suporte para vários modelos básicos, incluindo modelos Anthropic Claude, Amazon Nova (Premier, Pro, Lite e Micro) no Amazon Bedrock e outros para diferentes capacidades de raciocínio autônomo. Para obter mais informações, consulte Configuração do LLM
na AutoGen documentação. -
Integração da API LLM — Configuração padronizada para várias interfaces de serviço LLM, incluindo Amazon Bedrock, e. OpenAI Azure OpenAI Para obter mais informações, consulte oai.openai_utils
na Referência da API. AutoGen -
Processamento multimodal — Support para processamento de texto e imagem para permitir interações ricas com agentes autônomos multimodais. Para obter mais informações, consulte Envolvendo-se com modelos multimodais: GPT-4V
na documentação. AutoGen AutoGen
Quando utilizar AutoGen
AutoGené particularmente adequado para cenários de agentes autônomos, incluindo:
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Aplicativos que exigem fluxos conversacionais naturais entre agentes autônomos para raciocínio complexo
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Projetos que precisam de operação totalmente autônoma e recursos opcionais de supervisão humana
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Casos de uso que envolvem geração, execução e depuração autônomas de código sem intervenção humana
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Cenários que exigem padrões de comunicação de agentes autônomos flexíveis e assíncronos
Abordagem de implementação para AutoGen
AutoGenfornece uma abordagem de implementação conversacional para as partes interessadas da empresa, conforme detalhado em Introdução
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Crie agentes autônomos que se comunicam por meio de conversas em linguagem natural.
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Implemente interações assíncronas e orientadas por eventos entre vários agentes.
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Combine operação totalmente autônoma com supervisão humana opcional quando necessário.
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Desenvolva agentes especializados para diferentes funções de negócios que colaborem por meio do diálogo.
Essa abordagem conversacional torna o raciocínio do sistema autônomo transparente e acessível aos usuários corporativos. Os tomadores de decisão podem observar o diálogo entre os agentes para entender como as conclusões são alcançadas e, opcionalmente, participar da conversa quando o julgamento humano é necessário.
Exemplo real de AutoGen
Magentic-Oneé um sistema multiagente generalista e de código aberto projetado para resolver de forma autônoma tarefas complexas de várias etapas em diversos ambientes, conforme descrito no blog AI Frontiers. Microsoft
O sistema é baseado na AutoGen estrutura e é independente do modelo, usando como padrão o GPT‑4o. Ele alcança desempenho de última geração em benchmarks como, e —tudo sem ajustes específicos da tarefa. GAIA AssistantBench WebArena Além disso, ele oferece suporte à extensibilidade modular e à avaliação rigorosa por meio de sugestões. AutoGenBench
