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AutoGen
AutoGen 是一種開放原始碼架構，最初由 發行Microsoft。 AutoGen 著重於啟用對話式和協作式自主 AI 代理器。它提供一個靈活的架構，用於建置多代理程式系統，重點是複雜自主工作流程的代理程式之間的非同步、事件驅動型互動。
的主要功能 AutoGen
AutoGen 提供下列主要功能：
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對話客服人員 – 以自動客服人員之間的自然語言對話為基礎，透過對話實現複雜的推理。如需詳細資訊，請參閱 AutoGen 文件中的多客服人員對話架構
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非同步架構 – 非封鎖自動代理程式互動的事件驅動設計，支援複雜的平行工作流程。如需詳細資訊，請參閱 AutoGen 文件中的解決非同步聊天序列中的多個任務
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Human-in-the-loop – 視需要支援選用人工參與自動代理程式工作流程。如需詳細資訊，請參閱 AutoGen 文件中的允許客服人員的人工意見回饋
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程式碼產生和執行 – 適用於程式碼導向自動代理程式的特殊功能，可寫入和執行程式碼。如需詳細資訊，請參閱 AutoGen 文件中的程式碼執行
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可自訂的行為 – 針對各種使用案例的彈性自動代理程式組態和對話控制。如需詳細資訊，請參閱 AutoGen 文件中的 agentchat.conversable_agent
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基礎模型選擇 – 支援 Amazon Bedrock 上的各種基礎模型，包括 Anthropic Claude、Amazon Nova 模型 (Premier、Pro、Lite 和 Micro)，以及其他具有不同自動推理功能的模型。如需詳細資訊，請參閱 AutoGen 文件中的 LLM 組態
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LLM API 整合 – 多個 LLM 服務介面的標準化組態，包括 Amazon BedrockOpenAI、 和 Azure OpenAI。如需詳細資訊，請參閱 AutoGen API 參考中的 oai.openai_utils
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多模態處理 – 支援文字和影像處理，以啟用豐富的多模態自動代理程式互動。如需詳細資訊，請參閱 AutoGen 文件中的在 中使用多模態模型：GPT-4VAutoGen
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使用時機 AutoGen
AutoGen 特別適合自動代理程式案例，包括：
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需要自動代理程式之間自然對話流程的應用程式，以進行複雜的推理
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同時需要完全自主操作和選用人工監督功能的專案
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涉及自動程式碼產生、執行和偵錯的使用案例，無需人工介入
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需要彈性、非同步自主代理程式通訊模式的案例
的實作方法 AutoGen
AutoGen 為業務利益相關者提供對話式實作方法，如 AutoGen 文件中的入門
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建立自主代理程式，透過自然語言對話進行通訊。
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在多個客服人員之間實作非同步、事件驅動的互動。
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必要時，結合全自主操作與選用的人工監督。
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為透過對話協作的不同業務職能開發專業客服人員。
這種對話式方法可讓自動化系統的推理透明化，並可供商業使用者存取。決策者可以觀察客服人員之間的對話，以了解如何得出結論，並在需要人工判斷時選擇性地參與對話。
的實際範例 AutoGen
Magentic-One 是一種開放原始碼、通則多代理程式系統，旨在自主解決各種環境的複雜多步驟任務，如 Microsoft AI Frontiers 部落格
系統是以AutoGen架構為基礎，且與模型無關，預設為 GPT‐4o。它可在 GAIA、 AssistantBench和 等基準測試中實現最先進的效能WebArena，完全無需進行任務特定的調校。此外，它還透過AutoGenBench建議支援模組化可擴展性和嚴格的評估。
