Agenten -Chatbots mit Autogen Studio

Autogen Studio: Ein Ansatz mit niedrigem Coden zur Entwicklung des Agenten-Chatbots

Chatbots haben die Interaktion zwischen Mensch und Komputer revolutioniert und intelligente, automatisierte Gespräche bereitgestellt. Das Erstellen von skalierbaren und anpassbaren Chatbot -Systemen stellt jedoch erhebliche Herausforderungen dar. Autogen vereinfacht diesen Prozess durch seine Programmier- und Low-Code-Frameworks. Aufbauend auf der Erforschung des Programmierrahmens von Autogen in der vergangenen Woche konzentriert sich dieser Leitfaden auf die Verwendung von Autogen Studio, einem Tool mit niedrigem Code, um Agenten-Chatbots für verschiedene Anwendungen zu konstruieren.

Inhaltsverzeichnis

• Was ist Autogen Studio?
• Erste Schritte mit Autogen Studio
• Der Bauabschnitt: ein tiefer Tauchgang
  • Modelle
  • Fähigkeiten
  • Agenten
  • Workflows
• Interaktion mit dem Autogen Studio -Spielplatz
• Zusammenfassung
• Häufig gestellte Fragen

Was ist Autogen Studio?

Autogen Studio bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle für die Erstellung von KI-Agenten, die Integration von Fähigkeiten und das Workflow-Design. Durch die Nutzung des Autogen -Frameworks wird die Entwicklung hoch entwickelter Chatbots optimiert, die komplexe Interaktionen verwalten können. Es ist eine minimale Codierung erforderlich, wodurch die Erstellung flexibler und reaktionsschneller intelligenter Agenten beschleunigt wird.

Erste Schritte mit Autogen Studio

Um Abhängigkeitskonflikte zu vermeiden, ist es am besten, Autogen Studio in einer dedizierten virtuellen Umgebung zu betreiben:

1. Erstellen einer neuen Umgebung: conda create -n autogenstudio python=3.11
2. Aktivieren Sie die Umgebung: conda activate autogenstudio
3. Installieren Sie Autogen Studio: pip install autogenstudio
4. Starten Sie die Studio -Schnittstelle (Port 8081): autogenstudio ui --port 8081
5. Zugriff über Ihren Browser: http://localhost:8081/

Der Bauabschnitt: ein tiefer Tauchgang

Autogen Studio umfasst zwei Abschnitte: Build und Spielplatz. Der Build -Abschnitt erleichtert die Agentenkonstruktion mit verschiedenen Modellen und Fähigkeiten, während der Spielplatz die Interaktion mit diesen Agenten ermöglicht. Der Build -Abschnitt verfügt über vier Registerkarten: Fähigkeiten, Modelle, Agenten und Workflows. Jede Registerkarte enthält vorgefertigte Komponenten, die geändert oder erweitert werden können.

Modelle

Vordefinierte Modelle sind zur Bearbeitung verfügbar und Sie können zusätzliche LLMs integrieren. Durch das Hinzufügen eines neuen Modells wird der Modellname und die API -Taste mit einer Testfunktion angegeben, um die Eingabe zu validieren.

Fähigkeiten

Fähigkeiten sind Python -Funktionen, die Eingaben verarbeiten und Ausgabe erzeugen. Es werden mehrere integrierte Funktionen zur Referenz bereitgestellt. Um eine neue Fähigkeit hinzuzufügen, muss der Funktionscode, der Name und die Beschreibung angegeben werden. Bei Bedarf können API -Schlüssel zum Feld Secrets hinzugefügt werden.

Beispiel für Python -Code:

 Aus dem Schreiben von Import Annotated, wörtlich

Operator = buchstäblich ["", "-", "*", "/"]

DEF -Rechner (A: int, b: int, operator: Annotierter [Operator, "Operator"]) -> INT:
   Wenn Operator == "":
       Rückkehr ab
   ELIF-Operator == "-":
       Rückkehr a - b
   ELIF -Operator == "*":
       Return a * b
   ELIF -Operator == "/":
       Return int (a / b)
   anders:
       ValueError erhöhen ("Ungültiger Operator") 

Agenten

Agenten werden mit ausgewählten Modellen und Fähigkeiten erstellt. Vorgefertigte Agenten wie der user_proxy Agent (ein menschlicher Stellvertreter, für den kein LLM erforderlich ist) sind verfügbar. Gruppen -Chat -Agenten können auch erstellt werden.

Geben Sie die relevanten Details in der Agentenkonfiguration an, um einen neuen Agenten (z. B. einen Assistenzagenten) zu erstellen.

Workflows

Workflows definieren die Zusammenarbeit der Agenten. Wählen Sie zwischen autonomen (CHAT) und sequentiellen Interaktionsmustern. Um einen neuen Workflow zu erstellen, werden die Namen, Beschreibung und Zusammenfassungsmethode (LLM oder letzte Nachricht) definiert. Agenten werden dann dem Workflow (z. B. user_proxy als Initiator und einem benutzerdefinierten Assistent) hinzugefügt.

Interaktion mit dem Autogen Studio -Spielplatz

Der Spielplatz ermöglicht die Interaktion mit erstellten Agenten. Starten Sie eine neue Sitzung, wählen Sie den Workflow aus und beginnen Sie mit der Interaktion.

Zusammenfassung

Autogen Studio bietet eine benutzerfreundliche Plattform zum Erstellen von Chatbots mit agierenden Chatbots mit minimaler Codierung. Die intuitive Schnittstelle und die vorgefertigten Komponenten ermöglichen eine schnelle Entwicklung intelligenter, aufgabenorientierter Chatbots.

Häufig gestellte Fragen

Q1. Was ist Autogen Studio? A. Ein Tool mit niedrigem Code zum Erstellen von Chatbots mit Agenten.

Q2. Ist Programmierkenntnisse erforderlich? A. Es ist eine minimale Codierung erforderlich; Die Schnittstelle ist für die Benutzerfreundlichkeit ausgelegt.

Q3. Was sind die Hauptkomponenten? A. Modelle, Fähigkeiten, Agenten und Arbeitsabläufe.

Q4. Können Fähigkeiten und Modelle angepasst werden? A. Ja, Benutzer können benutzerdefinierte Python -Funktionen schreiben und neue Modelle integrieren.

Q5. Wie teste ich einen Chatbot? A. Testen Sie auf dem Spielplatz, indem Sie eine neue Sitzung erstellen und den Workflow auswählen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAgenten -Chatbots mit Autogen Studio. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!