對效率和優化的追求是一種持續的追求，但隨著過去 18 個月左右人工智慧的爆炸式增長，新的生產力方法現在比以往任何時候都更容易獲得。 其中一種創新方法是使用 AutoGen，這是一種用於建立多代理應用程式的框架。 了解 AutoGen、它在建立多代理系統中的應用、它與 Postgres 的整合以進行資料分析，以及使用它的優缺點。 它也探討了 AutoGen 的改進和未來應用。
AutoGen 是一個框架，支援使用多個可以相互對話來解決任務的代理來開發大型語言模型 (LLM) 應用程式。 這些代理是可自訂的、對話式的，並且能夠實現無縫的人類參與。 他們可以以不同的模式運作，結合使用法學碩士、手動輸入和工具。 這種動態的模組化系統允許每個「代理」執行特定任務，從而提高效率並實現更複雜的操作。
創建多智能體人工智慧應用程式
YouTube 頻道 IndyDevDan 創建了一個精彩的教程，展示如何使用 AutoGen 為其核心創建多 AI 代理系統。
「在本影片中，我們增強了支援 GPT-4、充滿 AI 的 Postgres 數據分析代理，並使其成為多代理。 透過將我們的 BI 分析工具劃分為單獨的代理，我們可以分配各個角色，就好像我們的 AI 是一家小型數據分析軟體公司一樣。 我們正在創建一名數據分析官、一名高級數據分析官和一名產品管理官。 每個代理程式都有特定的角色，我們可以為其分配只有它才能執行的特殊功能。
「當然，我們使用我們最喜歡的結對程式設計嚮導幫助在一些快速工程技術的幫助下立即產生我們的程式碼的第一遍。 我們用 python 建構並使用詩歌作為依賴管理器。 我們的目標是更接近人工智慧工程的未來，並以零程式碼建構功能齊全的人工智慧驅動的數據分析工具。 代理軟體很可能是未來，所以讓我們保持在人工智慧工程的最前沿，並使用 AutoGen 來建立多代理資料分析工具。 »
在使用 AutoGen 建置的典型多代理應用程式中，有多個代理，例如 Commander、Editor 和 Protector。 每個代理都有專門的功能。 例如，Commander 產生 SQL 查詢，Writer 執行 SQL 查詢並產生回應，Safeguard 驗證輸出。 這種角色的專業化提高了系統的效率。
AutoGen 的主要功能之一是它與 PostgreSQL 資料庫和用於自然語言查詢的 OpenAI API 的整合。 這種整合允許使用者使用自然語言提示執行 SQL 查詢，從而簡化了查詢資料的過程。 多個代理程式協作以確保產生的 SQL 查詢正確並滿足要求，從而改善資料驗證。
提高生產力和問題解決能力
AutoGen 的設計具有靈活性和適應性。 它可以適應不同的配置和不同的問題，使其成為更強大和通用的工具。 這種適應性還有助於系統的可擴展性，使其能夠處理更複雜的場景，例如表格關聯和報告生成。 然而，與任何技術一樣，AutoGen 也面臨挑戰。 運行多個代理程式的相關成本可能會很高。 此外，由於代理之間的相互依賴性，調試多代理系統可能會很複雜。
儘管存在這些挑戰，AutoGen 在未來的改進和應用方面仍具有巨大的潛力。 它簡化了複雜的LLM工作流程的編排、自動化和最佳化，從而最大限度地提高LLM模型的性能並克服其弱點。 它支援複雜工作流程的各種對話模型，允許開發人員建立廣泛的對話模型。 AutoGen 也提供了改進的推理 API，可直接取代「openai.Completion」或「openai.ChatCompletion」。 此功能可實現輕鬆的效能調整、API 統一和快取等實用程式以及錯誤處理、多配置推理、調度上下文等進階使用模型。
AutoGen 是用於建立多代理應用程式的強大工具。 它提供了一個通用的多代理對話框架，整合了法學碩士、工具和人類，使他們能夠自主地或根據人類回饋集體執行任務。 儘管存在困難，但 AutoGen 的潛在優勢和未來應用使其成為追求效率和優化的有前途的技術。
