オートゲンを使用したマルチエージェントチャットボットを構築するための実践ガイド-AI-php.cn

オートゲンを使用したマルチエージェントチャットボットを構築するための実践ガイド

Joseph Gordon-Levitt

リリース： 2025-03-19 09:51:14

オリジナル

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Autogenは、洗練されたマルチエージェントチャットボット開発を強化し、単純な質問回答システムを超えて移動します。この記事では、Autogenがシーケンシャルチャットやネストされたチャットなどの高度な会話パターンを促進し、複雑なワークフローの動的でマルチ参加者の相互作用を可能にする方法について詳しく説明しています。以前に2エージェントのチャットボットを探索しました。これにより、その基盤が拡大します。

マルチエージェントチャットボットとは何ですか？
Autogenの会話パターン
シーケンシャルチャットの理解
前提条件
実装
- タスクの定義
- エージェントの定義
- 会話の例
- 結果の分析
結論
よくある質問

マルチエージェントチャットボットとは何ですか？

マルチエージェントチャットボットは、複数の専門的なAIエージェントを協力して動作し、複雑なタスクや会話を処理します。各エージェントは、特定の分野の専門知識を持っています（例、質問の回答、推奨生成、データ分析など）。この分業は、より正確で効率的な対応をもたらします。複数のエージェントの調整された努力は、単一エージェントシステムよりも豊かで微妙な相互作用を提供し、顧客サービス、eコマース、教育の複雑なシナリオに適しています。

Autogenの会話パターン

Autogenは、マルチエージェントの相互作用を管理するためのいくつかの会話パターンを提供します。

シーケンシャルチャット：各チャットの要約が次のことを通知する一連の2エージェントの会話。
グループチャット：複数のエージェントを含む単一の会話、戦略的エージェント応答管理が必要です。
ネストされたチャット：より大きなワークフローで再利用するために、単一のエージェント内のワークフローをカプセル化します。

この記事では、シーケンシャルチャットの実装に焦点を当てています。

シーケンシャルチャットの理解

シーケンシャルチャットには、2エージェントの会話のチェーンが含まれます。 1つのチャットの概要は、後続のチャットのコンテキストになります。

オートゲンを使用したマルチエージェントチャットボットを構築するための実践ガイド

この図は、チャットのシーケンスを示しています。これは、各インタラクションのチャットまたは異なるエージェント全体の一般的なエージェントを使用する可能性があります。このアプローチは、タスクが相互依存のサブタスクに割り切れ、それぞれが専門エージェントによって最適に処理される場合に価値があります。

前提条件

オートゲンエージェントを構築する前に、必要なLLM APIキーを取得し、Web検索のためにタビリーをセットアップします。 APIキーを.envファイルにロードします。 LLM構成を定義します。

 config_list = {
    「config_list」：[{"model"： "gpt-4o-mini"、 "温度"：0.2}]
}

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autogen-agentchat （バージョン0.2.37以降）をインストールします。

実装

この例では、例としてNvidiaとAppleを使用して在庫分析システムを作成します。

タスクの定義

Financial_tasks = [
    "" "NVDAとAAPLの現在の株価はいくらですか？また、パーセントの変化に関して過去1か月のパフォーマンスはどのようにありますか？" ""、
    "" "市場のニュースを活用する株式パフォーマンスの可能な理由を調査します。" ""、
]

writing_tasks = ["" "提供された情報を使用して魅力的なブログ投稿を開発します。" ""

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エージェントの定義

オートゲンをインポートします

Financial_assistant = autogen.assistantagent（name = "Financial_assistant"、llm_config = config_list）
Research_assistant = autogen.assistantagent（name = "Researcher"、llm_config = config_list）
writer = autogen.assistantagent（name = "writer"、llm_config = config_list、system_message = "" "
    あなたはあなたの洞察に満ちた魅力的な記事で知られるプロの作家です。
    複雑な概念を説得力のある物語に変換します。
    すべてが完了したら、最後に「終了」します。
    "" "）

user_proxy_auto = autogen.userproxyagent（name = "user_proxy_auto"、human_input_mode = "Always"、
                                         is_termination_msg = lambda x：x.get（ "content"、 ""）.rstrip（）。endswith（ "終了"）、
                                         code_execution_config = {"work_dir"： "tasks"、 "use_docker"：false}）

user_proxy = autogen.userproxyagent（name = "user_proxy"、human_input_mode = "Always"、
                                    is_termination_msg = lambda x：x.get（ "content"、 ""）.rstrip（）。endswith（ "終了"）、
                                    code_execution_config = false）

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user_proxy_autoコード実行を処理します（ human_input_mode="ALWAYS" for code review）。 user_proxy 、ライターエージェントと対話します。

会話の例

chat_results = autogen.initiate_chats（[[
    {"sender"：user_proxy_auto、 "reciontient"：financial_assistant、 "message"：financial_tasks [0]、 "clear_history"：true、silent "：false、" summary_method "：" last_msg "}、
    {"sender"：user_proxy_auto、 "recosion"：research_assistant、 "message"：financial_tasks [1]、 "summary_method"： "reflection_with_llm"}、
    {"sender"：user_proxy、 "受信者"：writer、 "message"：write_tasks [0]}
]））

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結果の分析

chat_results変数には、各エージェントの会話履歴が含まれています。この例は、ライターエージェントの出力を示しています。

オートゲンを使用したマルチエージェントチャットボットを構築するための実践ガイド

結論

Autogenのシーケンシャルチャットパターンにより、複雑なタスクや会話を処理できる洗練されたマルチエージェントチャットボットを作成できます。このアプローチは、共同AIエージェントを必要とするさまざまなアプリケーションにとって非常に有益です。

よくある質問

Q1。マルチエージェントチャットボットとは何ですか？また、どのように機能しますか？マルチエージェントチャットボットは、複数の専門的なエージェントを利用して、タスクを分割することで複雑な会話を共同で管理します。

Q2。オートゲンはどのような会話パターンをサポートしていますか？ Autogenは、効率的なマルチエージェント調整のために、シーケンシャル、グループ、およびネストされたチャットパターンをサポートします。

Q3。 Autogenのシーケンシャルチャットはどのように機能しますか？シーケンシャルチャットは、次のチャットの要約を次のコンテキストとして使用して、2エージェントの会話をチェーンします。

Q4。 Autogenのマルチエージェントパターンの実用的なアプリケーションは何ですか？これらのパターンは、顧客サービス、金融、eコマース、および複雑で適応的なチャットボットの対話を必要とする他の分野で価値があります。

以上がオートゲンを使用したマルチエージェントチャットボットを構築するための実践ガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。