Jagten på effektivitet og optimering er en konstant søgen, men med eksplosionen af kunstig intelligens i løbet af de sidste 18 måneder eller deromkring, er nye metoder til produktivitet nu mere tilgængelige end nogensinde. En sådan innovativ tilgang er brugen af AutoGen, en ramme til opbygning af multi-agent applikationer. Lær om AutoGen, dets anvendelse til at bygge multi-agent-systemer, dets integration med Postgres til dataanalyse og fordele og ulemper ved at bruge det. Den udforsker også forbedringer og fremtidige applikationer af AutoGen.
AutoGen er en ramme, der muliggør udvikling af store sprogmodelapplikationer (LLM) ved hjælp af flere agenter, der kan tale med hinanden for at løse opgaver. Disse agenter kan tilpasses, samtaler og muliggør problemfri menneskelig deltagelse. De kan fungere i forskellige tilstande, der bruger kombinationer af LLM, menneskelig input og værktøjer. Dette dynamiske, modulære system gør det muligt for hver "agent" at udføre specifikke opgaver, hvilket forbedrer effektiviteten og muliggør mere komplekse operationer.
Oprettelse af multi-agent AI-applikationer
YouTube-kanalen IndyDevDan har lavet en fantastisk tutorial, der viser, hvordan man opretter et multi-AI-agentsystem ved hjælp af AutoGen i sin kerne.
"I denne video forbedrer vi vores GPT-4-støttede, AI-ladede Postgres-dataanalyseagent og gør den til MULTI-AGENT. Ved at opdele vores BI-analyseværktøj i separate agenter kan vi tildele individuelle roller, som om vores AI var en lille dataanalysesoftwarevirksomhed. Vi opretter en Data Analytics Officer, en Senior Data Analytics Officer og en Product Management Officer. Hver agent har en specifik rolle, og vi kan tildele den særlige funktioner, som kun den kan udføre.
"Selvfølgelig bruger vi vores foretrukne parprogrammeringsguide HELP til at generere et første pass af vores kode på ingen tid ved hjælp af nogle få hurtige ingeniørteknikker. Vi bygger i python og bruger poesi som afhængighedsansvarlig. Vores mål er at komme tættere på fremtiden for AI-teknik og bygge et fuldt funktionelt AI-drevet dataanalyseværktøj med NUL kode. Agentsoftware er sandsynligvis fremtiden, så lad os forblive på forkant med AI-teknik og bygge et multi-agent dataanalyseværktøj med AutoGen. »
I en typisk multi-agent applikation bygget med AutoGen er der flere agenter såsom en Commander, Editor og Protector. Hver agent har en specialiseret funktion. For eksempel genererer Commander SQL-forespørgslen, Writer udfører SQL-forespørgslen og genererer svaret, og Safeguard validerer outputtet. Denne specialisering af roller forbedrer systemets effektivitet.
En af hovedfunktionerne i AutoGen er dens integration med en PostgreSQL-database og OpenAI API til naturlige sprogforespørgsler. Denne integration giver brugeren mulighed for at udføre SQL-forespørgsler ved hjælp af naturlige sprogprompter, hvilket forenkler processen med at forespørge data. Flere agenter samarbejder for at sikre, at genererede SQL-forespørgsler er korrekte og opfylder kravene, hvilket forbedrer datavalideringen.
Forbedret produktivitet og problemløsning
AutoGen er designet til at være fleksibel og tilpasningsdygtig. Det kan tilpasse sig forskellige konfigurationer og forskellige problemer, hvilket gør det til et mere robust og alsidigt værktøj. Denne tilpasningsevne bidrager også til systemets skalerbarhed, så det kan håndtere mere komplekse scenarier, såsom tabeltilknytning og rapportgenerering. Men som enhver teknologi har AutoGen sine udfordringer. Omkostningerne forbundet med at drive flere agenter kan være betydelige. Derudover kan fejlfinding af multi-agent-systemer være kompleks på grund af indbyrdes afhængighed mellem agenter.
På trods af disse udfordringer rummer AutoGen et enormt potentiale for fremtidige forbedringer og applikationer. Det forenkler orkestreringen, automatiseringen og optimeringen af komplekse LLM-arbejdsgange og maksimerer derved ydeevnen af LLM-modeller og overvinder deres svagheder. Det understøtter forskellige samtalemodeller til komplekse arbejdsgange, hvilket giver udviklere mulighed for at bygge en bred vifte af samtalemodeller. AutoGen giver også en forbedret inferens API, der tilbyder en direkte erstatning for `openai.Completion` eller `openai.ChatCompletion`. Denne funktion muliggør nem justering af ydeevnen, værktøjer såsom API-forening og cachelagring og avancerede brugsmodeller, såsom fejlhåndtering, multi-konfigurations-inferens, planlægning af kontekst, osv.
AutoGen er et kraftfuldt værktøj til at bygge multi-agent applikationer. Det tilbyder en generisk multi-agent samtaleramme, der integrerer LLM'er, værktøjer og mennesker, hvilket giver dem mulighed for kollektivt at udføre opgaver autonomt eller med menneskelig feedback. På trods af dets vanskeligheder gør de potentielle fordele og fremtidige anvendelser af AutoGen det til en lovende teknologi i jagten på effektivitet og optimering.
Læs mere guide:
- Hvordan bruger man Microsoft AutoGen med flere prompter og AI-agenter?
- Automatiser din arbejdsgang med ChatGPT og AutoGen AI-agenter for at forbedre din produktivitet.
- Skab en virtuel arbejdsstyrke med AutoGen og GPT-4
- JARVIS-1 multitasking AI-assistenter har selvforbedrende hukommelse og syn
- Brug AI til at planlægge dine møder og præsentationer med CrewAI
- Nyt Langchain LangGraph-bibliotek hjælper med at forbedre AI Assistant Runtimes
