Strävan efter effektivitet och optimering är en ständig strävan, men med explosionen av artificiell intelligens under de senaste 18 månaderna eller så är nya metoder för produktivitet nu mer tillgängliga än någonsin. En sådan innovativ metod är användningen av AutoGen, ett ramverk för att bygga multiagentapplikationer. Lär dig om AutoGen, dess tillämpning för att bygga multiagentsystem, dess integration med Postgres för dataanalys och för- och nackdelar med att använda det. Den utforskar också förbättringar och framtida tillämpningar av AutoGen.
AutoGen är ett ramverk som möjliggör utveckling av applikationer för stora språkmodeller (LLM) med hjälp av flera agenter som kan samtala med varandra för att lösa uppgifter. Dessa agenter är anpassningsbara, konverserande och möjliggör sömlöst mänskligt deltagande. De kan arbeta i olika lägen som använder kombinationer av LLM, mänsklig input och verktyg. Detta dynamiska, modulära system tillåter varje "agent" att utföra specifika uppgifter, förbättra effektiviteten och möjliggöra mer komplexa operationer.
Skapande av multi-agent AI-applikationer
YouTube-kanalen IndyDevDan har skapat en fantastisk handledning som visar hur man skapar ett multi-AI-agentsystem med AutoGen i sin kärna.
"I den här videon förbättrar vi vår GPT-4-stödda, AI-laddade Postgres-dataanalysagent och gör den till MULTI-AGENT. Genom att dela upp vårt BI-analysverktyg i separata agenter kan vi tilldela individuella roller som om vår AI vore ett litet dataanalysprogramvaruföretag. Vi skapar en Data Analytics Officer, en Senior Data Analytics Officer och en Product Management Officer. Varje agent har en specifik roll och vi kan tilldela den speciella funktioner som bara den kan utföra.
"Vi använder naturligtvis vår favoritparprogrammeringsguide HELP för att generera ett första pass av vår kod på nolltid med hjälp av några snabba ingenjörstekniker. Vi bygger in python och använder poesi som beroendehanterare. Vårt mål är att komma närmare framtiden för AI-teknik och bygga ett fullt fungerande AI-drivet dataanalysverktyg med NOLL kod. Agentprogramvara är sannolikt framtiden, så låt oss ligga i framkanten av AI-teknik och bygga ett dataanalysverktyg för flera agenter med AutoGen. »
I en typisk multiagentapplikation byggd med AutoGen finns det flera agenter som en Commander, Editor och Protector. Varje agent har en specialiserad funktion. Till exempel genererar Commander SQL-frågan, Writer exekverar SQL-frågan och genererar svaret, och Safeguard validerar utdata. Denna specialisering av roller förbättrar systemets effektivitet.
En av huvudfunktionerna i AutoGen är dess integration med en PostgreSQL-databas och OpenAI API för frågor om naturliga språk. Denna integrering gör det möjligt för användaren att köra SQL-frågor med hjälp av naturliga språkuppmaningar, vilket förenklar processen med att söka efter data. Flera agenter samarbetar för att säkerställa att genererade SQL-frågor är korrekta och uppfyller kraven, vilket förbättrar datavalideringen.
Förbättrad produktivitet och problemlösning
AutoGen är designad för att vara flexibel och anpassningsbar. Det kan anpassa sig till olika konfigurationer och olika problem, vilket gör det till ett mer robust och mångsidigt verktyg. Denna anpassningsförmåga bidrar också till systemets skalbarhet, vilket gör att det kan hantera mer komplexa scenarier, såsom tabellassociering och rapportgenerering. Men som all teknik har AutoGen sina utmaningar. Kostnaderna för att driva flera agenter kan vara betydande. Dessutom kan felsökning av multiagentsystem vara komplext på grund av ömsesidigt beroende mellan agenter.
Trots dessa utmaningar har AutoGen en enorm potential för framtida förbättringar och applikationer. Det förenklar orkestreringen, automatiseringen och optimeringen av komplexa LLM-arbetsflöden, och maximerar därigenom prestanda hos LLM-modeller och övervinner deras svagheter. Den stöder olika konversationsmodeller för komplexa arbetsflöden, vilket gör att utvecklare kan bygga ett brett utbud av konversationsmodeller. AutoGen tillhandahåller också ett förbättrat inferens-API, som erbjuder en direkt ersättning för `openai.Completion` eller `openai.ChatCompletion`. Den här funktionen möjliggör enkel prestandajustering, verktyg som API-unifiering och cachning, och avancerade användningsmodeller, som felhantering, multi-config slutledning, schemaläggning kontextuell, etc.
AutoGen är ett kraftfullt verktyg för att bygga multiagentapplikationer. Den erbjuder en generisk konversationsram för flera agenter som integrerar LLM:er, verktyg och människor, vilket gör att de tillsammans kan utföra uppgifter självständigt eller med mänsklig feedback. Trots dess svårigheter gör de potentiella fördelarna och framtida tillämpningarna av AutoGen det till en lovande teknik i jakten på effektivitet och optimering.
Läs mer Guide:
- Hur använder man Microsoft AutoGen med flera uppmaningar och AI-agenter?
- Automatisera ditt arbetsflöde med ChatGPT och AutoGen AI-agenter för att förbättra din produktivitet.
- Skapa en virtuell arbetsstyrka med AutoGen och GPT-4
- JARVIS-1 multitasking AI-assistenter har självförbättrande minne och syn
- Använd AI för att planera dina möten och presentationer med CrewAI
- Nytt Langchain LangGraph-bibliotek hjälper till att förbättra AI Assistant-körtider
