AutoGen 架构
时间: 2025-04-25 19:37:07 浏览: 42
### AutoGen 架构详解
AutoGen 是一种用于自动化生成和管理 AI 代理 (Agents) 的工具,这些代理能够执行复杂的任务并相互协作来完成基于大语言模型的工作流[^1]。
#### Agent 结构
在 AutoGen 中,每一个功能单元被称为一个 **Agent**。每个 Agent 负责处理特定的任务或者子任务,并通过与其他 Agents 进行对话式的交互来进行更复杂操作的协调。这种结构使得整个系统既模块化又易于扩展,允许开发人员专注于单个组件的设计而不必担心整体系统的集成问题[^3]。
#### 对话驱动机制
Agents 之间采用的是基于对话的方式进行通信。这意味着它们可以发送消息给彼此询问信息、请求服务或是报告状态更新等。这种方式不仅简化了不同部件间的接口定义,还增强了系统的灵活性和适应能力,因为新的需求可以通过调整现有的对话逻辑轻松加入到现有体系之中。
#### 多代理工作流程支持
为了便于创建涉及多个参与者的场景,AutoGen 提供了一个图形化的界面——AutoGen Studio 来辅助用户快速搭建多代理环境下的原型设计。尽管该工作室本身并不是为实际产品级应用而准备的,但它确实提供了一种直观的方法让用户理解如何利用 AutoGen 框架去建立更加稳定可靠的解决方案[^2]。
```python
from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent
config_list = [
{
'model': "gpt-4",
'api_key': "<your_api_key>"
}
]
assistant = AssistantAgent(name="assistant", llm_config=config_list[0])
user_proxy = UserProxyAgent(name="user_proxy")
# Example of initiating a conversation between agents.
conversation_history = user_proxy.initiate_chat(assistant)
```
此代码片段展示了两个基本类型的 Agents 创建过程及其初始化聊天会话的例子。`AssistantAgent` 和 `UserProxyAgent` 都是从 AutoGen 库导入的基础类实例,在这里配置好 LLM 参数之后就可以开始模拟真实的互动情景了。
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