No campo da inteligência artificial, as interações multiagentes tornaram-se um aspecto essencial na criação de sistemas dinâmicos e responsivos. Uma das ferramentas mais promissoras nesta área é a biblioteca AutoGen da Microsoft, que permite aos desenvolvedores criar facilmente interações de agentes com o GPT-4 da OpenAI. Este artigo fornecerá um tutorial abrangente sobre o uso de interações multiagentes com AutoGen, com foco no uso de dois arquivos para interações multiagentes, introdução de dois auxiliares, uso do Docker para execução de código e a importância de definir chaves de API para AutoGen.
Para começar, as interações multiagentes com o AutoGen normalmente são exploradas usando dois arquivos: um arquivo de bate-papo em grupo e dois arquivos de assistente. Esses assistentes, conhecidos como assistente de planejador e assistente de codificador, são parte integrante do processo. Eles usam métodos de chamada de função e bate-papo em grupo do AutoGen, que permitem comunicação e interação contínuas entre diferentes agentes.
Como configurar agentes AutoGen AI
Assista aos vídeos abaixo, gentilmente criados pela Echohive, que orientam você no processo de instalação do AutoGen. Ele também fornece mais informações sobre como você pode personalizar a configuração para automatizar seus fluxos de trabalho. Conectando agentes de IA ao ChatGPT, permitindo que conversem entre si para resolver problemas e muito mais.
Em um cenário típico, o Planejador Assistente e o Codificador Assistente são usados em uma demonstração, onde o Agente Assistente escolhe quando se comunicar com o Planejador. Esta demonstração pode consistir em sugerir melhorias para um repositório popular, como o Eive 42, usando Docker. O Docker é altamente recomendado para execução de código neste contexto, pois pode criar e encerrar contêineres automaticamente. Isso ajuda a garantir que o sistema não seja exposto a códigos que contenham erros, mantendo a integridade e a segurança do sistema como um todo.
A comunicação entre o agente agendador e o agente assistente é facilitada por um proxy de usuário, que inicia a conversa. O agente assistente pode chamar uma função, “ask planner”, que permite a comunicação com o agente planejador. Este método de chamada de função é uma parte crucial do processo de interação multiagente, permitindo que diferentes agentes interajam e colaborem de forma eficaz.
Automatize fluxos de trabalho com ChatGPT e AutoGen
Além de chamar funções, o agente assistente também pode executar código. Isso é feito em um diretório de trabalho especificado e em um contêiner Docker. Este método de execução de código fornece um ambiente seguro e controlado para a execução do código, minimizando assim o risco de erros e vulnerabilidades do sistema.
O arquivo de bate-papo em grupo desempenha um papel essencial nas interações multiagentes. Permite uma discussão entre um codificador, um gerente de produto e um proxy de usuário. O recurso de bate-papo em grupo pode ser usado para iniciar um bate-papo entre vários agentes, cada um com sua própria mensagem do sistema. Este recurso é particularmente útil para coordenar tarefas e discussões entre diferentes agentes, o que melhora a produtividade geral e a eficiência do sistema.
Aumentar a produtividade
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O recurso de bate-papo em grupo termina após um determinado número de rodadas, o que ajuda a evitar que a conversa continue indefinidamente. Esse recurso é essencial para manter o fluxo e a estrutura da conversa, evitando interações desnecessárias ou redundantes. Por fim, é importante observar a importância de definir chaves de API para AutoGen. Essas chaves são essenciais para acessar e utilizar os diversos recursos e funcionalidades do AutoGen. Sem eles, os desenvolvedores não seriam capazes de explorar totalmente os recursos desta poderosa ferramenta.
As interações multiagentes com AutoGen e ChatGPT fornecem uma maneira robusta e eficiente de automatizar fluxos de trabalho e melhorar a produtividade. Ao compreender e usar os vários recursos e funcionalidades do AutoGen, os desenvolvedores podem criar sistemas dinâmicos e responsivos que podem lidar com tarefas e interações complexas de maneira eficaz. Seja usando o Docker para executar código, apresentando dois auxiliares ou usando o recurso de bate-papo em grupo, todos os aspectos do AutoGen contribuem para um fluxo de trabalho mais simplificado e eficiente.
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