AutoGen 自动化多代理聊天

AutoGen 提供了由 LLM 工具或人类驱动的可对话代理，可以通过自动聊天集体执行任务。该框架允许通过多代理对话进行工具使用和人类参与。 请在此处找到有关此功能的文档 [/docs/Use-Cases/agent_chat]。

示例链接:

1. 代码生成、执行和测试

   • 使用代码生成、执行和测试进行自动任务解决 - 在线代码
   • 使用自动代码生成、执行和测试和人类反馈 - 在线代码
   • 使用增强代理进行自动代码生成和问答 - 在线代码
   • 使用基于 Qdrant 的增强代理进行自动代码生成和问答 - 在线代码

2. 多代理协作 (> 3 个代理)

   • 使用 GPT-4 +多个用户进行自动任务解决 - 在线代码
   • 通过组聊自动解决任务（3 个组成员代理和 1 个管理代理） - 在线代码
   • 通过组聊自动进行数据可视化（3 个组成员代理和 1 个管理代理） - 在线代码
   • 通过组聊自动解决复杂任务（6 个组成员代理和 1 个管理代理） - 在线代码
   • 使用编码和规划进行自动任务解决 - 在线代码

3. 应用场景

   • 使用 GPT-4 进行自动国际象棋游戏和闲聊 - 在线代码
   • 从新数据中进行自动持续学习 - 在线代码
   • OptiGuide - 提供优化的代码工具和安全问答

4. 工具使用

   • 网络搜索: 解决需要网络信息的任务 - 在线代码
   • 将提供的工具用作函数调用 - 在线代码
   • 使用 Langchain 提供的工具作为函数解决任务 - 在线代码
   • RAG: 带有检索增强生成的组聊（5 个组成员代理和 1 个管理代理） - 在线代码
   • 深入了解 OpenAI 实用函数 - 在线代码

5. 代理教学和学习

   • 通过自动化聊天教授代理新技能和重复使用 - 在线代码
   • 教授代理新事实、用户偏好和超越编码的技能 - 在线代码