Hello folks，我是 Luga，今天我們來(lái)聊一下人工智能最新框架 - 用于構(gòu)建多代理系統(tǒng)的高效框架 - AutoGen。

在語(yǔ)言模型領(lǐng)域，基礎(chǔ)模型盡管擅長(zhǎng)執(zhí)行翻譯、問(wèn)答等常規(guī)任務(wù)，有時(shí)卻顯得力有不逮，猶如缺少關(guān)鍵工具的熟練工人。然而，我們發(fā)現(xiàn)了一個(gè)有趣的現(xiàn)象：只要配備合適的工具，這些模型便能展現(xiàn)出令人驚嘆的思考和行動(dòng)能力。盡管它們可能無(wú)法完全理解所有內(nèi)容，但通過(guò)提供特定的數(shù)據(jù)和提示，我們可以幫助它們不斷學(xué)習(xí)和進(jìn)步。

在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，賦予語(yǔ)言模型更強(qiáng)大能力的主要方式有兩種：一種是通過(guò)特殊管道向模型輸送額外信息，另一種是讓模型自主使用各種工具。比如，可以設(shè)想 GPT-4 和 Meta 等大型語(yǔ)言模型利用網(wǎng)絡(luò)搜索引擎獲取答案，或查看股市行情等。將語(yǔ)言模型與這些工具結(jié)合，我們可以創(chuàng)造出能夠獨(dú)立思考和決策的人工智能助理，以解決現(xiàn)實(shí)中的問(wèn)題。

為了不斷更新迭代用于打造這種人工智能助理的工具和平臺(tái)，AutoGen 作為最新力作應(yīng)運(yùn)而生。

一、何為 AutoGen ?以及為什么需要 ?

AutoGen 是一款由微軟開(kāi)源的前沿創(chuàng)新產(chǎn)品，專(zhuān)注于滿(mǎn)足極客和開(kāi)拓者對(duì)先進(jìn)功能的渴求，旨在構(gòu)建強(qiáng)大的多代理應(yīng)用程序。其核心魅力在于能夠創(chuàng)建自主、可擴(kuò)展且多才多藝的人工智能代理團(tuán)隊(duì)，這些代理可以高效協(xié)作、自如操作，獨(dú)立執(zhí)行廣泛的復(fù)雜任務(wù)。

然而，AutoGen 的亮點(diǎn)遠(yuǎn)不止于此。它與大型語(yǔ)言模型(LLM)無(wú)縫整合，成為增強(qiáng)這些強(qiáng)大模型效力的絕佳工具。LLM 擁有近乎人類(lèi)般的語(yǔ)言理解和生成能力，而 AutoGen 通過(guò)多代理對(duì)話設(shè)置，將 LLM 的威力提升到前所未有的高度。同時(shí)，AutoGen 提供了調(diào)優(yōu)、緩存、錯(cuò)誤處理和模板等多種工具，對(duì)于優(yōu)化這些復(fù)雜但潛力巨大的人工智能模型至關(guān)重要。

此外，AutoGen 尤其適合那些追求極致任務(wù)自動(dòng)化、勇于解決創(chuàng)新問(wèn)題或希望大幅提升現(xiàn)有人工智能能力的企業(yè)。專(zhuān)注于技術(shù)創(chuàng)新的公司和團(tuán)隊(duì)無(wú)疑將從 AutoGen 的卓越能力中受益匪淺。

值得一提的是，AutoGen 基于 EcoOptiGen 技術(shù)，為大型語(yǔ)言模型的運(yùn)算效率帶來(lái)了顯著提升，幫助企業(yè)降低昂貴的算力成本。對(duì)于開(kāi)發(fā)者而言，AutoGen 還提供了強(qiáng)大的調(diào)試工具包，包括 API 調(diào)用的完整日志記錄功能等，進(jìn)一步提高了開(kāi)發(fā)效率。所有這些功能無(wú)不彰顯了 AutoGen 在增強(qiáng)人工智能功能和應(yīng)用方面的不懈追求。

作為一種面向消費(fèi)級(jí)硬件的自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)工具,，AutoGen 旨在降低機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署和應(yīng)用的門(mén)檻，讓非專(zhuān)業(yè)人員也能夠輕松獲得和利用機(jī)器學(xué)習(xí)能力。具體來(lái)說(shuō)，需要 AutoGen 主要有以下幾個(gè)重要原因：

1.簡(jiǎn)化機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程

傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型開(kāi)發(fā)需要數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、特征工程、模型選擇、超參數(shù)調(diào)優(yōu)、模型評(píng)估等諸多復(fù)雜步驟，這對(duì)于非機(jī)器學(xué)習(xí)專(zhuān)家來(lái)說(shuō)是一個(gè)極高的門(mén)檻。AutoGen 通過(guò)自動(dòng)化這些步驟，將整個(gè)過(guò)程耦合并簡(jiǎn)化，讓用戶(hù)只需提供原始數(shù)據(jù)，就可以自動(dòng)生成可用的模型。這極大降低了機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的復(fù)雜性。

2.提高模型搜索效率

在傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐中，由于算法和超參數(shù)組合的搜索空間非常龐大，通常需要耗費(fèi)大量時(shí)間和計(jì)算資源來(lái)嘗試不同的方案。而 AutoGen 則利用貝葉斯優(yōu)化、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)，能夠更高效地搜索最優(yōu)模型，從而大幅縮短模型開(kāi)發(fā)時(shí)間，節(jié)省計(jì)算資源。

3.無(wú)需專(zhuān)業(yè)知識(shí)

應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)傳統(tǒng)上需要掌握大量專(zhuān)業(yè)知識(shí)，如算法原理、模型評(píng)估、特征工程等，這構(gòu)成了一個(gè)很高的知識(shí)門(mén)檻。而 AutoGen 通過(guò)自動(dòng)化流程，將這些專(zhuān)業(yè)知識(shí)內(nèi)置在工具中，用戶(hù)無(wú)需具備深厚的機(jī)器學(xué)習(xí)理論功底，即可輕松獲得可用的模型。這拓寬了機(jī)器學(xué)習(xí)的受眾范圍。

4.利用消費(fèi)級(jí)硬件

一直以來(lái)，高性能的機(jī)器學(xué)習(xí)通常需要依賴(lài)專(zhuān)業(yè)的 GPU 等硬件加速設(shè)備，對(duì)硬件資源的需求極高。而 AutoGen 專(zhuān)門(mén)針對(duì)消費(fèi)級(jí) CPU 和集成 GPU 等硬件進(jìn)行了優(yōu)化，使得普通用戶(hù)也能在個(gè)人電腦或移動(dòng)設(shè)備上訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型，極大提高了 AI 的可及性。

5.擴(kuò)展應(yīng)用場(chǎng)景

傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景多局限于大型企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)等擁有大量人力和計(jì)算資源的領(lǐng)域。而 AutoGen 通過(guò)降低門(mén)檻，使得機(jī)器學(xué)習(xí)能夠更廣泛地應(yīng)用于個(gè)人電腦輔助、移動(dòng)應(yīng)用、嵌入式設(shè)備等更廣泛的場(chǎng)景，從而釋放出機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的全新潛能。

二、AutoGen 核心特性有哪些 ?

作為一個(gè)革命性的框架，AutoGen 能夠使開(kāi)發(fā)人員能夠構(gòu)建具有人機(jī)交互和增強(qiáng)功能的下一代大型語(yǔ)言模型(LLM)應(yīng)用程序。它通過(guò)簡(jiǎn)化多代理對(duì)話的開(kāi)發(fā)，促進(jìn)人類(lèi)參與，并實(shí)現(xiàn)模塊化代理架構(gòu)，成為探索人工智能全部潛力的寶貴工具。AutoGen 的具體優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

1.模塊化設(shè)計(jì)

AutoGen 采用模塊化代理架構(gòu)，使開(kāi)發(fā)人員能夠創(chuàng)建具備特定功能和能力的自定義代理。這種靈活性使得開(kāi)發(fā)人員可以構(gòu)建適用于各種需求和領(lǐng)域的多樣化 LLM 應(yīng)用程序。例如，可以設(shè)計(jì)專(zhuān)門(mén)用于信息檢索、自然語(yǔ)言生成或任務(wù)執(zhí)行的代理，并將它們組合在一起以創(chuàng)建復(fù)雜的多代理系統(tǒng)。

模塊化設(shè)計(jì)的優(yōu)勢(shì)在于促進(jìn)代碼重用并簡(jiǎn)化代理的開(kāi)發(fā)過(guò)程。開(kāi)發(fā)人員可以專(zhuān)注于構(gòu)建特定功能，而不需要從頭開(kāi)始重新開(kāi)發(fā)通用組件。此外，模塊化架構(gòu)還方便與第三方工具和服務(wù)集成，擴(kuò)展 LLM 應(yīng)用程序的功能。開(kāi)發(fā)人員可以以更小的粒度進(jìn)行開(kāi)發(fā)和測(cè)試，同時(shí)保持整體系統(tǒng)的可組合性和可擴(kuò)展性。這種方法還使得代理的維護(hù)和更新更加容易，因?yàn)榭梢詥为?dú)對(duì)某個(gè)模塊進(jìn)行修改，而無(wú)需影響整個(gè)系統(tǒng)。

2.簡(jiǎn)化多代理對(duì)話開(kāi)發(fā)

AutoGen 通過(guò)提供高級(jí)抽象層，徹底改變了多代理對(duì)話的開(kāi)發(fā)方式。開(kāi)發(fā)人員不再受底層 LLM 技術(shù)的復(fù)雜性所困擾，可以使用自然語(yǔ)言結(jié)構(gòu)來(lái)定義對(duì)話流程和代理之間的交互，從而極大地減少了對(duì)復(fù)雜編碼和 LLM 專(zhuān)業(yè)知識(shí)的需求。

這種簡(jiǎn)化使得更多開(kāi)發(fā)人員，甚至那些沒(méi)有深厚 LLM 知識(shí)的開(kāi)發(fā)人員，也能夠創(chuàng)建復(fù)雜的多代理應(yīng)用程序。AutoGen 負(fù)責(zé)處理多個(gè) LLM 的編排和協(xié)調(diào)，確保代理之間能夠無(wú)縫協(xié)作和進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，而開(kāi)發(fā)人員則可以專(zhuān)注于定義對(duì)話邏輯和代理行為。高級(jí)抽象層為開(kāi)發(fā)人員提供極大的便利性和靈活性，使開(kāi)發(fā)過(guò)程更加直觀和高效，并降低了開(kāi)發(fā)復(fù)雜度。

3.與 LLM 集成

AutoGen 的多代理方法結(jié)合不同 LLM 的優(yōu)勢(shì)，以提高整體性能和準(zhǔn)確性。通過(guò)利用多個(gè)具有互補(bǔ)功能的 LLM，AutoGen 能夠解決更廣泛的任務(wù)并提供更全面的解決方案。

此外，AutoGen 對(duì)各種對(duì)話模式的支持使得可以創(chuàng)建復(fù)雜的 LLM 應(yīng)用程序，以滿(mǎn)足不同需求。開(kāi)發(fā)人員可以設(shè)計(jì)順序?qū)υ捥幚矸植饺蝿?wù)，采用并行對(duì)話同時(shí)處理多個(gè)請(qǐng)求，或使用分層對(duì)話管理復(fù)雜決策過(guò)程。通過(guò)這種多代理方法，AutoGen 能夠整合不同 LLM，充分發(fā)揮各自?xún)?yōu)勢(shì)，從而提供更強(qiáng)大、更靈活的解決方案。這種集成方法不僅提高了系統(tǒng)的性能和準(zhǔn)確性，還拓寬了應(yīng)用范圍，使 AutoGen 成為應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜對(duì)話任務(wù)和需求的強(qiáng)大工具。

4.高效交付

AutoGen 提供可視化和調(diào)試工具，有助于快速原型設(shè)計(jì)和高效迭代。開(kāi)發(fā)人員可以利用這些工具可視化對(duì)話流程，識(shí)別潛在瓶頸或錯(cuò)誤，并跟蹤代理交互的執(zhí)行情況。

這些工具為開(kāi)發(fā)人員提供寶貴見(jiàn)解，幫助他們了解原型行為，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并有針對(duì)性地進(jìn)行改進(jìn)。通過(guò)可視化和調(diào)試對(duì)話能力，開(kāi)發(fā)人員能夠更快速地進(jìn)行原型設(shè)計(jì)，并確保最終應(yīng)用程序具有良好的結(jié)構(gòu)和無(wú)錯(cuò)誤。這些工具提供開(kāi)發(fā)人員與原型之間的橋梁，使他們能夠更深入地理解對(duì)話運(yùn)行情況，并及時(shí)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

5.實(shí)時(shí)反饋改進(jìn)

AutoGen 提供全面支持人機(jī)交互，使開(kāi)發(fā)人員能夠在原型設(shè)計(jì)過(guò)程中獲得實(shí)時(shí)反饋。用戶(hù)可以參與原型對(duì)話，就交互自然性、響應(yīng)準(zhǔn)確性及整體用戶(hù)體驗(yàn)提供反饋。

通過(guò)用戶(hù)參與原型對(duì)話，開(kāi)發(fā)人員能夠觀察和分析用戶(hù)交互行為，識(shí)別需要改進(jìn)的領(lǐng)域，并相應(yīng)地改進(jìn)原型。這種迭代反饋循環(huán)極大加速了原型設(shè)計(jì)過(guò)程，并確保最終應(yīng)用程序具有易用性和高效性。開(kāi)發(fā)人員還可以通過(guò)觀察用戶(hù)與原型的實(shí)際交互了解用戶(hù)需求、偏好和行為模式，收集關(guān)于交互的定量和定性數(shù)據(jù)，如用戶(hù)響應(yīng)時(shí)間、使用頻率和滿(mǎn)意度等，從而評(píng)估原型的性能和用戶(hù)體驗(yàn)。這些反饋可幫助開(kāi)發(fā)人員發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題和改進(jìn)機(jī)會(huì)，并根據(jù)用戶(hù)需求進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

綜上所述，AutoGen 通過(guò)其模塊化設(shè)計(jì)、簡(jiǎn)化的多代理對(duì)話開(kāi)發(fā)、高效的 LLM 集成、強(qiáng)大的可視化和調(diào)試工具以及實(shí)時(shí)反饋改進(jìn)，為開(kāi)發(fā)人員提供了一個(gè)強(qiáng)大而靈活的平臺(tái)，助力他們實(shí)現(xiàn)更高的目標(biāo)。

三、關(guān)于 AutoGen 的一點(diǎn)見(jiàn)解

微軟開(kāi)發(fā)的 AutoGen 是一個(gè)具有開(kāi)創(chuàng)性意義的通用多代理對(duì)話框架，旨在推動(dòng)基于大型語(yǔ)言模型(LLM)的下一代智能應(yīng)用程序的發(fā)展。該框架為復(fù)雜的基于 LLM 的工作流程提供了編排多代理對(duì)話的強(qiáng)大能力，展現(xiàn)出令人鼓舞的前景。

終究其本質(zhì)，AutoGen 的核心理念在于打造高度靈活和可定制的代理集群。這些代理可以由 LLM、專(zhuān)用工具、人工智能或人力資源等多種形式組合而成，共同協(xié)作實(shí)現(xiàn)各種任務(wù)目標(biāo)?？蚣転槎啻碇g的協(xié)同互動(dòng)提供了無(wú)縫的支持，確保工作流程能夠高效、和諧地運(yùn)轉(zhuǎn)。

AutoGen 的獨(dú)特之處在于，為多代理對(duì)話提供了高度抽象的層次，賦予開(kāi)發(fā)者更大的靈活性去構(gòu)建和優(yōu)化基于 LLM 的智能應(yīng)用。作為一個(gè)開(kāi)源庫(kù)，AutoGen 鼓勵(lì)創(chuàng)新思維的涌現(xiàn)，促進(jìn)多代理間的協(xié)作、可教性和個(gè)性化發(fā)展。其終極目標(biāo)是簡(jiǎn)化 LLM 工作流程的編排、優(yōu)化和自動(dòng)化，為開(kāi)發(fā)者提供強(qiáng)大的工具，助力他們打造和諧高效的自主代理團(tuán)隊(duì)。

AutoGen 不僅從根本上提升了 LLM 在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中的效能，更為開(kāi)發(fā)者開(kāi)辟了一個(gè)全新的平臺(tái)，簡(jiǎn)化了復(fù)雜任務(wù)實(shí)現(xiàn)的過(guò)程。通過(guò)這一革命性框架，未來(lái)的 LLM 應(yīng)用將能夠更加高效、智能地處理多樣化的任務(wù)，充分釋放人工智能的無(wú)窮潛能。

這一劃時(shí)代的創(chuàng)新，標(biāo)志著人工智能技術(shù)正在向一個(gè)全新的里程碑邁進(jìn)。AutoGen 的出現(xiàn)，必將為眾多行業(yè)領(lǐng)域帶來(lái)深刻的變革，催生更加智能、高效、人性化的應(yīng)用程序。

Reference ：：

[1] https://microsoft.github.io/autogen/docs/Use-Cases/agent_chat/

[2] https://www.catalyzex.com/paper/autogen-enabling-next-gen-llm-applications

[3] https://mp.weixin.qq.com/s/B2wcugJEe0ZEa_g1tkWlew