autogen

重要的是：这是官方项目。我们不隶属于任何叉子或启动。请参阅我们的陈述。

autogen是创建可以自主行动或与人一起工作的多代理AI应用程序的框架。

安装

autogen需要Python 3.10或更高版本。

autogen –ext[openai]\”\”>

 # Install AgentChat and OpenAI client from Extensions
pip install -U \" autogen -agentchat \" \" autogen -ext[openai] \"

当前稳定版本为v0.4。如果您正在从autogen V0.2升级，请参阅《迁移指南》，以获取有关如何更新代码和配置的详细说明。

autogen Studio for no-code GUI
pip install -U \” autogen studio\”\”>

 # Install autogen Studio for no-code GUI
pip install -U \" autogen studio \"

Quickstart

你好世界

使用OpenAI的GPT-4O模型创建助理代理。请参阅其他支持的模型。

autogen_agentchat.agents import AssistantAgent
from autogen _ext.models.openai import OpenAIChatCompletionClient

async def main() -> None:
model_client = OpenAIChatCompletionClient(model=\”gpt-4o\”)
agent = AssistantAgent(\”assistant\”, model_client=model_client)
print(await agent.run(task=\”Say \’Hello World!\’\”))
await model_client.close()

asyncio.run(main())\”>

 import asyncio
from autogen _agentchat . agents import AssistantAgent
from autogen _ext . models . openai import OpenAIChatCompletionClient

async def main () -> None :
    model_client = OpenAIChatCompletionClient ( model = \"gpt-4o\" )
    agent = AssistantAgent ( \"assistant\" , model_client = model_client )
    print ( await agent . run ( task = \"Say \'Hello World!\'\" ))
    await model_client . close ()

asyncio . run ( main ())

网络浏览代理团队

使用网络冲浪者代理和用于Web浏览任务的用户代理代理创建组聊天团队。您需要安装剧作家。

autogen -ext[openai,web-surfer]
# playwright install
import asyncio
from autogen _agentchat.agents import UserProxyAgent
from autogen _agentchat.conditions import TextMentionTermination
from autogen _agentchat.teams import RoundRobinGroupChat
from autogen _agentchat.ui import Console
from autogen _ext.models.openai import OpenAIChatCompletionClient
from autogen _ext.agents.web_surfer import MultimodalWebSurfer

async def main() -> None:
model_client = OpenAIChatCompletionClient(model=\”gpt-4o\”)
# The web surfer will open a Chromium browser window to perform web browsing tasks.
web_surfer = MultimodalWebSurfer(\”web_surfer\”, model_client, headless=False, animate_actions=True)
# The user proxy agent is used to get user input after each step of the web surfer.
# NOTE: you can skip input by pressing Enter.
user_proxy = UserProxyAgent(\”user_proxy\”)
# The termination condition is set to end the conversation when the user types \’exit\’.
termination = TextMentionTermination(\”exit\”, sources=[\”user_proxy\”])
# Web surfer and user proxy take turns in a round-robin fashion.
team = RoundRobinGroupChat([web_surfer, user_proxy], termination_condition=termination)
try:
# Start the team and wait for it to terminate.
await Console(team.run_stream(task=\”Find information about autogen and write a short summary.\”))
finally:
await web_surfer.close()
await model_client.close()

asyncio.run(main())\”>

 # pip install -U autogen -agentchat autogen -ext[openai,web-surfer]
# playwright install
import asyncio
from autogen _agentchat . agents import UserProxyAgent
from autogen _agentchat . conditions import TextMentionTermination
from autogen _agentchat . teams import RoundRobinGroupChat
from autogen _agentchat . ui import Console
from autogen _ext . models . openai import OpenAIChatCompletionClient
from autogen _ext . agents . web_surfer import MultimodalWebSurfer

async def main () -> None :
    model_client = OpenAIChatCompletionClient ( model = \"gpt-4o\" )
    # The web surfer will open a Chromium browser window to perform web browsing tasks.
    web_surfer = MultimodalWebSurfer ( \"web_surfer\" , model_client , headless = False , animate_actions = True )
    # The user proxy agent is used to get user input after each step of the web surfer.
    # NOTE: you can skip input by pressing Enter.
    user_proxy = UserProxyAgent ( \"user_proxy\" )
    # The termination condition is set to end the conversation when the user types \'exit\'.
    termination = TextMentionTermination ( \"exit\" , sources = [ \"user_proxy\" ])
    # Web surfer and user proxy take turns in a round-robin fashion.
    team = RoundRobinGroupChat ([ web_surfer , user_proxy ], termination_condition = termination )
    try :
        # Start the team and wait for it to terminate.
        await Console ( team . run_stream ( task = \"Find information about autogen and write a short summary.\" ))
    finally :
        await web_surfer . close ()
        await model_client . close ()

asyncio . run ( main ())

autogen Studio

使用autogen Studio进行原型制作，并在不编写代码的情况下运行多代理工作流程。

autogen Studio on http://**lo*calhost:8080
autogen studio ui –port 8080 –appdir ./my-app\”>

 # Run autogen Studio on http://**lo*calhost:8080
autogen studio ui --port 8080 --appdir ./my-app

为什么要使用autogen ？

autogen生态系统提供了创建AI代理，尤其是多代理工作流程（框架，开发人员工具和应用程序）所需的一切。

该框架使用分层且可扩展的设计。层明确分配了责任，并在下面的层顶上建立。该设计使您可以在不同级别的抽象级别上使用框架，从高级API到低级组件。

Core API实现消息传递，事件驱动的代理以及本地和分布式运行时，以进行灵活性和功率。它还支持.NET和Python的跨语言支持。
AgentChat API实现了快速原型制作的更简单但有用的API。该API建立在核心API之上，最接近V0.2的用户熟悉的用户，并支持常见的多代理模式，例如两种代理聊天或组聊天。
扩展API启用第一和第三方扩展，不断扩展框架功能。它支持LLM客户端（例如OpenAI，Azureopenai）的特定实现以及代码执行等功能。

生态系统还支持两个基本开发人员工具：

autogen Studio提供了用于构建多代理应用程序的无代码GUI。
autogen Batch提供了一个用于评估代理性能的基准测试套件。

您可以使用autogen框架和开发人员工具为您的域创建应用程序。例如，Magentic-One是使用AgentChat API和扩展API构建的最先进的多代理团队，可以处理需要Web浏览，代码执行和文件处理的各种任务。

使用autogen您可以加入并为蓬勃发展的生态系统做出贡献。我们每周举办办公时间，并与维护者和社区进行会谈。我们还提供一个用于实时聊天的Discord服务器，QUTHUB讨论问答以及一个用于教程和更新的博客。

接下来去哪里？


安装
Quickstart
教程
API参考
软件包

有兴趣贡献吗？有关如何入门的指南，请参见贡献。我们欢迎各种贡献，包括错误修复，新功能和文档改进。加入我们的社区，帮助我们改善autogen ！

有问题吗？查看我们常见问题（FAQ）以获取常见查询的答案。如果您找不到想要的东西，请随时在我们的Github讨论中询问或加入我们的Discord服务器以进行实时支持。您还可以阅读我们的博客以获取更新。

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