Chatbots agentiques avec Autogen Studio

Autogen Studio: une approche à faible code du développement de chatbot agentique

Les chatbots ont révolutionné l'interaction humaine-ordinateur, fournissant des conversations intelligentes et automatisées. Cependant, la création de systèmes de chatbot évolutifs et adaptables présente des défis importants. Autogen simplifie ce processus via sa programmation et ses cadres à faible code. S'appuyant sur l'exploration de la semaine dernière du cadre de programmation d'Autogen, ce guide se concentre sur l'utilisation d'Autogen Studio, un outil à faible code, pour construire des chatbots agentiques pour diverses applications.

Table des matières

• Qu'est-ce que Autogen Studio?
• Début avec Autogen Studio
• La section de construction: une plongée profonde
  • Modèles
  • Compétences
  • Agents
  • Flux de travail
• Interagir avec le terrain de jeu Autogen Studio
• Résumé
• Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que Autogen Studio?

Autogen Studio propose une interface conviviale pour la création d'agents AI rapide, l'intégration des compétences et la conception du flux de travail. Tirant parti du cadre Autogen, il rationalise le développement de chatbots sophistiqués capables de gérer des interactions complexes. Un codage minimal est nécessaire, accélérant la création d'agents intelligents flexibles et réactifs.

Début avec Autogen Studio

Pour éviter les conflits de dépendance, il est préférable d'exécuter Autogen Studio dans un environnement virtuel dédié:

1. Créer un nouvel environnement: conda create -n autogenstudio python=3.11
2. Activer l'environnement: conda activate autogenstudio
3. Installer Autogen Studio: pip install autogenstudio
4. Lancez l'interface du studio (port 8081): autogenstudio ui --port 8081
5. Accédez à Autogen Studio via votre navigateur: http://localhost:8081/

La section de construction: une plongée profonde

Autogen Studio comprend deux sections: Build and Playground. La section de construction facilite la construction d'agents en utilisant divers modèles et compétences, tandis que le terrain de jeu permet une interaction avec ces agents. La section Build comprend quatre onglets: compétences, modèles, agents et workflows. Chaque onglet comprend des composants prédéfinis qui peuvent être modifiés ou étendus.

Modèles

Des modèles prédéfinis sont disponibles pour l'édition et vous pouvez intégrer des LLM supplémentaires. L'ajout d'un nouveau modèle implique de spécifier le nom du modèle et la clé API, avec une fonction de test pour valider l'entrée.

Compétences

Les compétences sont des fonctions Python qui traitent l'entrée et génèrent la sortie. Plusieurs fonctions intégrées sont fournies pour référence. L'ajout d'une nouvelle compétence nécessite de spécifier le code de fonction, le nom et la description. Les clés API peuvent être ajoutées au champ Secrets si nécessaire.

Exemple de code python:

 de la frappe d'importation annotée, littéral

Opérateur = littéral ["", "-", "*", "/"]

Calculatrice DEF (A: int, b: int, opérateur: annoté [opérateur, "opérateur"]) -> int:
   Si l'opérateur == "":
       retour AB
   ELIF Opérateur == "-":
       Retour A - B
   Opérateur ELIF == "*":
       retourner un * b
   Opérateur ELIF == "/":
       Retour int (a / b)
   autre:
       augmenter ValueError ("opérateur non valide") 

Agents

Les agents sont construits à l'aide de modèles et de compétences sélectionnés. Des agents prédéfinis, tels que l'agent user_proxy (un proxy humain qui ne nécessite pas de LLM), sont disponibles. Les agents de chat de groupe peuvent également être créés.

Pour créer un nouvel agent (par exemple, un agent adjoint), spécifiez les détails pertinents dans la configuration de l'agent.

Flux de travail

Les workflows définissent la collaboration des agents. Choisissez entre les modèles d'interaction autonomes (CHAT) et séquentiels. La création d'un nouveau flux de travail consiste à définir son nom, sa description et sa méthode de résumé (LLM ou dernier message). Les agents sont ensuite ajoutés au workflow (par exemple, user_proxy en tant qu'initiateur et agent assistant personnalisé).

Interagir avec le terrain de jeu Autogen Studio

Le terrain de jeu permet l'interaction avec les agents créés. Démarrez une nouvelle session, sélectionnez le workflow et commencez à interagir.

Résumé

Autogen Studio fournit une plate-forme conviviale pour la construction de chatbots agentiques avec un codage minimal. Son interface intuitive et ses composants prédéfinis permettent un développement rapide de chatbots intelligents et axés sur les tâches.

Questions fréquemment posées

Q1. Qu'est-ce que Autogen Studio? A. Un outil à faible code pour construire des chatbots agentiques.

Q2. La connaissance de la programmation est-elle requise? A. Un codage minimal est nécessaire; L'interface est conçue pour la facilité d'utilisation.

Q3. Quels sont les principaux composants? A. Modèles, compétences, agents et flux de travail.

Q4. Les compétences et les modèles peuvent-ils être personnalisés? A. Oui, les utilisateurs peuvent écrire des fonctions Python personnalisées et intégrer de nouveaux modèles.

Q5. Comment tester un chatbot? A. Testez dans le terrain de jeu en créant une nouvelle session et en sélectionnant le workflow.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!