对效率和优化的追求是一种持续的追求，然而，随着人工智能在过去 18 个月左右的爆炸式增长，新的生产力方法比以往任何时候都多。其中一种创新方法是使用 AutoGen，这是一个用于构建多代理应用程序的框架。了解有关AutoGen的更多信息，它在构建多代理系统中的应用，它与Postgres的集成以进行数据分析，以及其使用的优缺点。它还探讨了AutoGen的未来改进和应用。
AutoGen 是一个框架，它支持使用多个代理开发大型语言模型 （LLM） 应用程序，这些代理可以相互交谈以解决任务。这些代理是可定制的、可对话的，并无缝地允许人类参与。它们可以在各种模式下运行，这些模式采用LLM，人力输入和工具的组合。这种动态和模块化的系统允许每个“代理”执行特定的任务，从而提高效率并允许更复杂的操作。
创建多 AI 代理应用
IndyDevDan YouTube频道创建了一个很棒的教程，展示了如何使用AutoGen作为核心创建多AI代理系统。
“在这个视频中，我们增强了由GPT-4支持的AI充电的Postgres数据分析代理，并使其成为多代理。通过将我们的BI分析工具拆分为单独的代理，我们可以分配个人角色，就好像我们的AI是一家小型工作软件数据分析公司一样。我们构建了一个数据分析代理、一个高级数据分析代理和一个产品经理代理。每个代理都有特定的角色，我们可以为他们分配只有他们才能运行的特殊功能。
“当然，我们利用我们最喜欢的人工智能对编程助手AIDER，在几个快速的工程技术的帮助下，立即生成代码的第一遍。我们构建了python，并使用诗歌作为我们的依赖管理器。我们的目标是更接近人工智能工程的未来，并使用零代码构建功能齐全的人工智能数据分析工具。代理软件很可能是未来，所以让我们保持在人工智能工程的边缘，并使用AutoGen构建多代理数据分析工具。
在使用 AutoGen 构建的典型多代理应用程序中，有各种代理，如指挥官、编写器和安全措施。每个代理都有一个专门的功能。例如，指挥官生成 SQL 查询，编写器运行 SQL 并生成响应，保护验证输出。这种角色专业化提高了系统的效率。
AutoGen的主要功能之一是它与PostgreSQL数据库和OpenAI API集成，用于自然语言查询。这种集成使用户能够通过自然语言提示运行 SQL 查询，从而简化数据查询过程。多个代理协作以确保生成的 SQL 查询正确且满足要求，从而增强数据验证。
提高生产力和解决问题的能力
AutoGen 被设计为灵活和自适应的。它可以适应不同的配置和问题，从而实现更强大和通用的工具。这种适应性还有助于系统的可伸缩性，使其能够处理更复杂的方案，例如联接表和生成报告。然而，与任何技术一样，AutoGen也有其挑战。与运行多个代理相关的成本可能很高。此外，由于代理之间的相互依赖关系，调试多代理系统可能很复杂。
尽管存在这些挑战，AutoGen在未来的改进和应用方面仍具有巨大的潜力。它简化了复杂LLM工作流程的编排，自动化和优化，从而最大限度地提高LLM模型的性能并克服其弱点。它支持复杂工作流的各种对话模式，允许开发人员构建各种对话模式。AutoGen还提供了增强的推理API，提供了“openai”的直接替代品。完成“或”开放”。聊天完成’。此功能允许轻松进行性能调优、API 统一和缓存等实用程序，以及错误处理、多配置推理、上下文编程等高级使用模式。
AutoGen 是用于构建多代理应用程序的强大工具。它提供了一个通用的多代理对话框架，该框架集成了LLM，工具和人类，使他们能够自主或根据人类反馈共同执行任务。虽然它有其挑战，但AutoGen的潜在优势和未来应用使其成为寻求效率和优化的有前途的技术。
