AutoGen從入門到高階系列一：如何從零開始構建你的第一個智能體？ 原創
最近團隊里的小伙伴都在討論AutoGen，作為一個去年還在手搓智能體的"老派"開發者，我也決定跟上技術潮流。經過一段時間的實踐，我發現這個框架確實能極大提升開發效率。今天開始，我將通過一系列文章，帶大家從零開始掌握AutoGen。文章大致目錄是這么安排的：
- 基礎入門
- 內置智能體
- 自定義智能體及高級技巧
- 智能體到底是如何進行團隊協作的
- 狀態管理
- swarm模式
- 分布式智能體
作為開篇，我們先來認識這個強大的工具。
初識AutoGen
想象一下，你面前擺著一盒特殊的樂高積木。與其他樂高不同的是，這里的每個積木塊都是一個活生生的"智能體"——它們能思考、會交流、可以執行任務。AutoGen就是這樣一個神奇的"樂高盒子"，它讓開發者能夠像搭積木一樣，自由組合各種智能體來完成復雜任務。
在我的上一個電商客服系統項目中，需要同時處理客戶咨詢、訂單查詢、售后跟進等多個環節。如果按照傳統方式開發，光是設計各個模塊的交互邏輯就讓人頭疼。而使用AutoGen后，我只需要創建幾個專門的智能體：一個負責理解客戶意圖，一個專精訂單查詢，另一個處理售后流程，再讓它們協同工作，整個系統的開發時間縮短了60%。
核心概念解析
要掌握AutoGen，首先需要理解其核心組件：
智能體(Agent)作為系統的基礎單元，每個都具備獨特的功能特性。系統內置了多種即用型智能體：
- 助手智能體(AssistantAgent)：集成語言模型并支持工具調用
- 用戶代理(UserProxyAgent)：處理用戶輸入并返回響應
- 代碼執行器(CodeExecutorAgent)：專長于代碼運行
- OpenAI助手(OpenAIAssistantAgent)：基于OpenAI的智能體，支持自定義工具
- 多模態瀏覽器(MultimodalWebSurfer)：具備網頁搜索和內容獲取能力
- 文件瀏覽器(FileSurfer)：本地文件搜索專家
- 視頻解析器(VideoSurfer)：專業處理視頻內容
消息機制是智能體間的溝通橋梁，支持多種格式：
- 文本消息(TextMessage)
- 多模態消息(MultiModalMessage)
- 工具調用請求(ToolCallRequestEvent)
工具(Tool)作為能力擴展模塊，為智能體提供額外功能支持，如網絡搜索、代碼執行等。
團隊協作模式讓多個智能體形成有機整體，系統提供：
- 輪詢團隊(RoundRobinGroupChat)
- 選擇器團隊(SelectorGroupChat)
終止條件定義了協作流程的結束規則，包括：
- 最大消息數限制(MaxMessageTermination)
- 文本提及檢測(TextMentionTermination)
- 自定義結束條件
記憶系統負責存儲對話歷史和用戶偏好，為智能體提供上下文支持。
通過以上組件的有機組合，AutoGen能夠構建出適應各種場景的智能體協作解決方案。在后續文章中，我們將深入探討每個組件的具體應用。
特點
- 異步和事件驅動架構：這使得整個系統在并發性和響應速度上有巨大優勢，調試起來也容易許多。
- 高度可擴展性：你可以隨心所欲地添加新的智能體類型、工具和服務，適應不同的應用場景。
- 豐富的內置智能體：比如AssistantAgent（用語言模型并可以調用工具的智能體），UserProxyAgent（接收用戶輸入并將其作為響應返回的智能體）等，為你的開發省去了大部分基礎工作。
- 人機協同：允許在智能體工作流程中加入人類的參與，實現真正的人機融合交互。
當然，更多的特點我就不一一贅述了，推薦大家自己去探索。接下來，我想分享一個簡單的示例，演示如何使用 AutoGen 創建一個基本的智能體團隊
環境準備
首先，我們需要安裝必要的軟件包：
pip install autogen-agentchat autogen-ext[openai]組建智能體
from autogen_ext.models.openai import OpenAIChatCompletionClient
from autogen_agentchat.ui import Console
from autogen_agentchat.teams import RoundRobinGroupChat
from autogen_agentchat.conditions import TextMentionTermination
from autogen_agentchat.agents import AssistantAgent
import asyncio
# 初始化GPT-4o模型
model_client = OpenAIChatCompletionClient(
model="gpt-4o",
base_url=base_url,
api_key=api_key
)
# 創建詩人智能體
poet = AssistantAgent(
name="libai",
system_message="你是個浪漫的詩人，擅長創作七言絕句",
model_client=model_client
)
# 創建評論家智能體
critic = AssistantAgent(
name="dufu",
system_message="你是個嚴格的評論家，滿意時說【通過】",
model_client=model_client,
)
# 設置團隊協作規則
team = RoundRobinGroupChat(
[poet, critic],
termination_condition=TextMentionTermination("通過")
)運行協作系統
async def main():
task = "寫一首關于明月的七言絕句"
await Console(team.run_stream(task=task))
asyncio.run(main())運行效果如下：
---------- TextMessage (user) ----------
寫一首關于明月的七言絕句
---------- TextMessage (libai) ----------
明月高懸照九州，
清輝如水洗煩憂。
千里共此一時景，
萬家燈火伴情柔。
---------- TextMessage (dufu) ----------
【通過】總結
只需幾行代碼，我們就能輕松搭建一個RoundRobinGroupChat協作團隊。在這個團隊中，libai負責詩歌創作，dufu則擔任審閱工作。這種開箱即用的便捷性正是AutoGen的魅力所在。實際上，AutoGen已經內置了多種功能各異的智能體，關于這些內置智能體的詳細介紹，我將在下一篇文章中為大家展開講解。歡迎點贊收藏加關注，獲取實時更新！
本文轉載自??AI 博物院?? 作者：longyunfeigu
