本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。
AutoGen
AutoGen是一个开源框架，最初由Microsoft。 AutoGen专注于实现对话式和协作式自主 AI 代理。它为构建多代理系统提供了一种灵活的架构，重点是代理之间针对复杂的自主工作流程进行异步、事件驱动的交互。
的主要特点 AutoGen
AutoGen提供以下主要功能：
-
对话代理 — 围绕自主代理之间的自然语言对话构建，通过对话实现复杂的推理。有关更多信息，请参阅AutoGen文档中的多代理对话框架
。 -
异步架构 — 事件驱动型设计，用于非阻塞自主代理交互，支持复杂的并行工作流程。有关更多信息，请参阅AutoGen文档中的在异步聊天序列中解决多个任务
。 -
H uman-in-the-loop — 在需要时大力支持可选的人工参与原本自主的代理工作流程。有关更多信息，请参阅AutoGen文档中的允许在代理中进行人工反馈
。 -
代码生成和执行 — 专门针对代码的自主代理的功能，可以编写和运行代码。有关更多信息，请参阅AutoGen文档中的代码执行
。 -
可自定义的行为 — 灵活的自主代理配置和对话控制，适用于不同的用例。有关更多信息，请参阅文档中的 agentchat.conversable_agent。
AutoGen -
基础模型选择 — 支持各种基础模型，包括 Anthropic Claude、亚马逊 Bedrock 上的 Amazon Nova 模型（Premier、Pro、Lite 和 Micro），以及其他用于不同自主推理功能的模型。有关更多信息，请参阅AutoGen文档中的 LLM 配置
。 -
LLM API 集成 — 多个 LLM 服务接口的标准化配置，包括 Amazon Bedrock、OpenAI和。Azure OpenAI有关更多信息，请参阅 API 参考中的 oai.openai_util
s。AutoGen -
多模态处理 — Support 支持文本和图像处理，以实现丰富的多模态自主代理交互。有关更多信息，请参阅AutoGen文档AutoGen中的使用多式联运模型：GPT-4V
。
何时使用 AutoGen
AutoGen特别适合自主代理场景，包括：
-
需要在自主代理之间进行自然对话以进行复杂推理的应用程序
-
既需要完全自主操作又需要可选的人工监督能力的项目
-
涉及无需人工干预的自主代码生成、执行和调试的用例
-
需要灵活的异步自主代理通信模式的场景
的实施方法 AutoGen
AutoGen为业务利益相关者提供了一种对话式实施方法，如AutoGen文档中的入门
-
创建通过自然语言对话进行通信的自主代理。
-
在多个代理之间实现异步、事件驱动的交互。
-
必要时将完全自主的操作与可选的人工监督相结合。
-
为不同的业务职能部门培养专业代理，通过对话进行协作。
这种对话方法使自治系统的推理变得透明，并且可供业务用户使用。决策者可以观察代理人之间的对话，以了解结论是如何得出的，并且可以选择在需要人类判断时参与对话。
的真实示例 AutoGen
Magentic-One是一个开源、通用的多代理系统，旨在在不同环境中自主解决复杂的多步骤任务，如 AI Frontiers 博客中所述。Microsoft
该系统基于AutoGen框架构建，与模型无关，默认为 GPT‑4O。它在基准测试中实现了最先进的性能，例如GAIAAssistantBench、和，所有这些都无需针对特定任务进行调整。WebArena此外，它还支持模块化可扩展性，并通过AutoGenBench建议进行严格评估。
