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建立自己的虚拟助手或 AI 代理的 AI 劳动力比您想象的要容易得多。如果您的计算机运行超过 8 GB 的 RAM，您可以在几分钟内使用 Ollama 轻松安装您自己的个人 AI。安装后，Ollama 允许您轻松安装各种不同的 AI 模型，但是您将需要更多的 RAM 来运行更大的模型，例如 Llama 2 13B。由于大型语言模型往往会消耗大量 RAM。虽然如果你想获得更高级并提高你的LLM的性能，这可以使用StreamingLLM来完成。
Microsoft的AutoGen已成为创建和管理大型语言模型（LLM）应用程序的强大工具。这个创新的框架能够使用多个代理开发LLM应用程序，这些代理可以相互交谈以解决任务。代理是可定制的、可对话的，并无缝地允许人工参与。它们可以在各种模式下运行，这些模式采用LLM，人力输入和工具的组合。
AutoGen由Microsoft开发，旨在简化复杂LLM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。这是通过以最小的努力构建基于多代理对话的下一代LLM应用程序来实现的。
使用 AutoGen 构建 AI 助手团队
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AutoGen的主要功能之一是它能够创建多个AI代理以进行协作工作。这些代理可以相互通信以解决任务，从而允许比单个LLM更复杂和更复杂的应用程序。这种多代理对话功能支持复杂工作流的各种对话模式。开发人员可以使用 AutoGen 构建有关会话自治、代理数量和代理对话拓扑的各种对话模式。
AutoGen的架构具有高度的可定制性和适应性。开发人员可以自定义 AutoGen 代理以满足应用程序的特定需求。这包括选择要使用的LLM，允许的人工输入类型以及要使用的工具的能力。此外，AutoGen 无缝地允许人类参与，这意味着人类可以根据需要向代理提供输入和反馈。
自动生成功能
- 多代理对话：支持使用多个可交互的代理来开发LLM应用程序，这些代理可以交互以解决任务。
- 可定制和可对话的座席：座席可以根据特定需求进行定制，并且可以参与不同的对话模式。
- 人工参与：将人工输入和反馈无缝集成到座席对话中。
- 多种操作模式：支持LLM、人工输入和工具的组合，适用于各种用例。
性能和优化
- 工作流程简化：简化复杂LLM工作流程的编排、自动化和优化。
- 性能最大化：利用功能来克服LLM的弱点并最大限度地提高其性能。
- API 增强：提供性能调优和错误处理等附加功能的直接替代品。
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应用范围
- 多样的对话模式：支持各种对话自主性、代理数量和拓扑。
- 广泛的应用：适合各种领域和复杂性，例如一系列工作系统。
技术细节
- Python 要求：需要 Python 版本 >= 3.8 才能操作。
- 效用最大化：通过添加调优、缓存和模板等功能，优化昂贵的 LLM （如 ChatGPT 和 GPT-4）的使用。
安装 AutoGen 需要 Python 3.8 或更高版本。安装后，AutoGen 提供了具有不同复杂性的工作系统的集合。这些系统涵盖了来自不同领域和复杂性的广泛应用，展示了 AutoGen 如何轻松支持各种对话模式。
AutoGen还增强了现有LLM的功能。它提供了openai的直接替代品。完成或打开。聊天完成，添加强大的功能，如调整、缓存、错误处理和模板。例如，开发人员可以使用自己的调优数据、成功指标和预算通过 LLM 优化代数。此功能有助于最大化昂贵的LLM（如ChatGPT和GPT-4）的效用。
就其潜力而言，AutoGen与其他AI代理相比脱颖而出。它支持各种对话模式的能力，可定制和可对话的代理，以及人类参与的无缝集成，使其成为开发复杂LLM应用程序的强大工具。
Microsoft的 AutoGen 是一个开创性的工具，支持创建和管理大型语言模型应用程序。它的多代理对话框架、可定制和可对话的代理以及人类参与的无缝集成使其成为开发人员的强大工具。无论您是希望优化现有LLM的性能还是创建复杂的多代理应用程序，AutoGen都能提供强大而灵活的解决方案。
AutoGen是一个开源的，社区驱动的项目，正在积极开发中（作为FLAML的衍生产品，FLAML是一个用于自动化机器学习和调优的快速库），它鼓励各种背景的个人做出贡献。
