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文章目錄
- 一、什么是AutoGen
- 主要特點
- 二、快速入門
- 1、開源項目
- 2、AutoGen安裝
- 3、build介紹
- 4、build配置
- （1）優先配置Models
- （2）其次配置Agents
- （3）配置Workflows
- 5、使用Playground
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一、什么是AutoGen
AutoGen是微軟推出的一款工具，旨在幫助開發者輕松創建基于大語言模型的復雜應用程序。在傳統上，開發者需要具備設計、實施和優化工作流程的專業知識，而AutoGen則通過自動化這些流程，簡化了搭建和優化的過程。
簡單來說，AutoGen是一個可以幫助你實現代碼自動化的開源工具。
主要特點
AutoGen的核心優勢在于以最小的工作量構建基于多智能體對話的下一代大語言模型（LLM）應用程序，簡化了復雜的LLM工作流編排。
-
多樣化對話模式：支持復雜工作流程的多種對話模式，開發者可以利用AutoGen構建各種自治對話模式，靈活配置代理數量和智能體會話拓撲。
-
豐富的工作系統：提供了一系列不同復雜性的工作系統，涵蓋多個領域的廣泛應用，展示了AutoGen如何輕松支持多種對話模式。
二、快速入門
下面介紹一下這個AutoGen這個框架。目前這個框架還包含一個autogenstudio管理功能。
1、開源項目
目前該項目在github上開源：https://github.com/microsoft/autogen
2、AutoGen安裝
AutoGen是在Python環境下進行的。所以你需要優先準備Python環境。推薦使用Python 3.10或更高版本。
在終端輸入命令：pip install autogenstudio
安裝完成后，在輸入啟動命令：autogenstudio ui，如果你想指定端口，可以輸入這個命令：autogenstudio ui --port 8081
啟動參數如下：
--host <host> : 指定host地址，默認為 localhost ；
--port <port> : 指定端口號，默認為8080 ；
--reload : 當代碼發生改變時，服務器自動重新加載，默認不自動加載；
--appdir <appdir> : 指定文件存放位置（如產生的用戶文件），默認為 ~/.autogenstudio ;
啟動成功如下如：
這個時候你會看到本地host，我們直接在瀏覽器輸入啟動網址即可：http://127.0.0.1:8081
3、build介紹
在這里我們可以看到4個tab：
- Skills：AutoGen的技能，里面默認的有
根據用戶的查詢生成并保存圖像、根據提供的輸入部分生成并保存PDF
- Models：語言模型都是在這里設置的
- Agents：代理
- Workflows：工作流的配置
4、build配置
（1）優先配置Models
我們優先配置Models，因為這里面是語言模型。點擊New Model
然后我們選擇OpenAI選項
然后輸入Model、BaseURL、API key、Descrption
Model：就是你想要使用的模型，例如：gpt-3.5-turbo、gpt-4o-2024-05-13等等。
BaseURL：是根據你獲取的代理地址，例如我用的是：https://api.aihao123.cn/luomacode-api/open-api/v1。這里一定要注意，AutoGen Studio用的是Python環境。采用的框架也是openAI框架，所以你在獲取BaseURL的時候，一定要在結尾加上/v1。
API key：跟隨BaseURL一同獲取的。
沒有自己API KEY的可以參考這篇CSDN文檔：【OpenAI】獲取OpenAI API Key的多種方式全攻略：從入門到精通，再到詳解教程！ https://blog.csdn.net/zhouzongxin94/article/details/144021130
Descrption：就是你要測試的描述，開始為了節省KEY，可以用1+1測試。
具體的配置如下圖：
然后我們點擊Test Model測試我們配置的是否成功。當出現Model tested successfully提示的時候，就說明BaseURL和API KEY都通了。
（2）其次配置Agents
我們點擊Agents，然后點擊New Agent，
具體的Agent Configuration配置參考圖片設置。參數較多，這里跟著自己的需求走。
然后我們需要再Models里面選擇剛才配置好模型。
Skills看你想選擇哪個技能，我一般選擇保存圖片
（3）配置Workflows
我們點擊Agents，然后點擊NewWorkflow
Workflow Configuration上面兩個是名稱，自己隨便寫。最后一個我們選擇last。
Initiator 我們選擇之前Agents里面配置的名稱，然后Receiver我們選擇local_assistant
等做完這一切我們切換到Workflow Configuration頁面上。然后點擊Test Workflow按鈕，測試我們的配置。
在輸入框輸入1+1，點擊發送
5、使用Playground
等做完這一切我們就直接前往Playground使用吧
我們隨便選擇一個Stock Price選項，這個是xx價格。
等待1-2分鐘，代碼就好了。
這里是文件結果
當我們運行代碼后就會得到自己想要的結果了。
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