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从零到英雄:AutoGen 如何重塑 LLM

从零到英雄:AutoGen 如何重塑 LLM 四海 第1张

什么是AutoGen?

Autogen是一个由微软推出的项目,它允许您创建任意数量的自主代理,并让它们一起工作。这是一个框架,允许代理之间进行通信和解决任务。它灵活,并允许人们使用不同的工具来进行更改。

代理是一种机制,根据决策来决定下一步该做什么并采取行动。游戏人工智能也是一种代理,它观察棋盘,并在下棋之前思考下一步。

在强化学习(人类反馈)领域,长期以来一直使用学习行为的方法。

最近,借助LLM的灵活性,我们现在可以进行无需学习的下一步计划,感谢诸如AutoGPT和代码解释器等代理。

此外,诸如Langchain之类的代理机制已经开源。

然而,尽管LLM代理通过提示提供了行动策略,但由于LLM的性能和提示可传递的信息的限制,执行非常复杂的任务一直存在困难。

因此,通过连接多个代理,我们可以期望能够执行比单个代理更困难的任务。

此类多代理机制的示例包括Camel和ChatDEV等机制。

虽然此类机制在开源软件中存在,但从头开始构建却是具有挑战性的。

另一方面,Autogen Python是一个旨在创建复杂多代理对话系统的框架。它提供了可定制和可对话的代理,利用了先进LLM的最佳能力,我打算试试。

从零到英雄:AutoGen 如何重塑 LLM 四海 第2张

让我们尝试FizzBuzz问题来进行简单演示。

我们来创建一个解决最简单问题的代码,执行它,然后逐步实施一个简单修复。

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