AutoGen 是一个框架,由微软、宾夕法尼亚州立大学和华盛顿大学的合作研究提供支持。允许使用多个代理来开发 LLM 应用程序,这些代理可以相互对话来解决任务。

AutoGen 代理是可定制的、可对话的,并且无缝地允许人类参与。他们可以采用 LLM、人力投入和工具组合的各种模式运作。

AutoGen 可以轻松构建基于多代理对话的下一代 LLM 应用程序。它简化了复杂的法学硕士工作流程的编排、自动化和优化。它最大限度地提高了 LLM 模型的性能并克服了它们的弱点。
它支持复杂工作流程的多种对话模式。借助可定制和可对话的代理,开发人员可以使用 AutoGen 构建各种涉及对话自主性、代理数量和代理对话拓扑的对话模式。
它提供了一系列具有不同复杂性的工作系统。这些系统涵盖各种领域和复杂性的广泛应用。他们演示了 AutoGen 如何轻松支持不同的对话模式。
AutoGen 提供了直接替代openai.Completion或openai.ChatCompletion作为增强的推理 API。它允许轻松的性能调整、API 统一和缓存等实用程序以及高级使用模式,例如错误处理、多配置推理、上下文编程等。

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