Що таке AutoGen? Наш путівник по мультиагентній платформі - AI&YOU #61

Варіант використання: Данська багатонаціональна фармацевтична компанія Novo Nordisk використовує AutoGen для розробки готового до виробництва мультиагентного фреймворку.

Мультиагентні системи та агентські робочі процеси представляють собою зміну парадигми в ШІ, пропонуючи підвищену гнучкість, масштабованість і можливості вирішення проблем. Розподіляючи завдання між кількома спеціалізованими агентами, ці архітектури можуть вирішувати складні проблеми, які раніше були складними або неможливими для ефективного вирішення одномодельним ШІ.

У цьому ландшафті архітектур штучного інтелекту, що розвиваються, Microsoft AutoGen з'являється як інноваційний фреймворк, що розширює межі можливого в мультиагентних системах.

У цьому випуску AI&YOU ми ділимося думками з трьох блогів, які ми опублікували про АІ-агентів:

• Що таке AutoGen? Мультиагентна платформа

• Як AutoGen і Llama 3 можуть допомогти вам у створенні АІ-агентів

• AutoGen vs crewAI для створення ШІ-агентів

Що таке AutoGen? Мультиагентна платформа - AI&YOU #61

AutoGen - це комплексна платформа, призначена для створення та оркестрування декількох ефективних агентів, які працюють спільно для вирішення складних завдань. По суті, AutoGen дозволяє розробляти кастомізовані та конвертовані агенти, які можуть використовувати можливості великі мовні моделі (LLM) при цьому враховуючи людський внесок і зворотний зв'язок. Цей інноваційний підхід дозволяє створювати більш гнучкі, потужні та складні системи агентів, здатні вирішувати складні робочі процеси, які раніше були складними для традиційних підходів до ШІ.

AutoGen вирізняється тим, що сприяє безперешкодній співпраці між кількома агентами, відкриваючи нові можливості для вирішення складних проблем. Його багатоагентна система діалогу забезпечує рівень міжагентної комунікації та координації, що імітує роботу в команді, дозволяючи розробляти більш тонкі та ефективні стратегії розв'язання проблем.

Розуміння Microsoft AutoGen

Основна концепція AutoGen полягає в об'єднанні декількох ШІ-агентів, кожен з яких потенційно спеціалізується в різних сферах або оснащений різними інструментами, для спільної роботи та вирішення складних завдань.

Ця мультиагентна система імітує людську командну роботу, де різні навички та перспективи об'єднуються для вирішення проблем. Забезпечуючи взаємодію декількох агентів, AutoGen створює синергетичне середовище, в якому колективні можливості агентів перевершують те, чого кожен з них міг би досягти поодинці.

Ключові особливості та можливості AutogGen

AutoGen може похвалитися кількома ключовими особливостями, які виділяють його в екосистемі розробки ШІ:

1. Мультиагентна архітектура: Агенти-помічники для завдань, проксі-агенти для взаємодії з користувачем

2. Налаштовувані, конвертовані агенти: Пристосування до конкретних завдань, взаємодія природною мовою

3. Інтеграція LLM: Розширені можливості НЛП : Розширені можливості НЛП

4. Виконання коду: Створюйте, виконуйте, налагоджуйте код; ідеально підходить для розробки програмного забезпечення

5. Функціональність "людина в циклі": Різні рівні залучення людей

6. Гнучка організація робочого процесу: Складна багатоагентська співпраця

Фреймворк для багатоагентних розмов

Ядром AutoGen є багатоагентний фреймворк для ведення діалогу, що дозволяє:

1. Міжагентська комунікація: Обмін інформацією, питання-відповіді, командна робота

2. Декомпозиція та делегування завдань: Розбиття завдань, розподіл ролей

3. Спільне вирішення проблем: Поєднання сильних сторін для вирішення складних питань

4. Адаптивні робочі процеси: Динамічний підхід на основі результатів/нової інформації

5. Покращене прийняття рішень: Різноманітні перспективи, людський зворотній зв'язок

Цей фреймворк являє собою зміну парадигми побудови систем штучного інтелекту. Виходячи за рамки одномодельних обмежень, AutoGen дозволяє створювати більш складні, адаптивні додатки ШІ, які краще реагують на складнощі реального світу.

Будівельні блоки AutoGen

Основою багатоагентного фреймворку AutoGen є агенти, що налаштовуються та здатні до діалогу.

1. Помічник агента

Агент-помічник є наріжним каменем архітектури AutoGen, що відповідає в першу чергу за виконання завдань. Цей тип агентів відмінно справляється з генерацією коду, вирішенням проблем і наданням відповідей на складні запити.

2. Проксі-агент користувача

Виконуючи роль сполучної ланки між користувачами та системою AutoGen, проксі-агент користувача має вирішальне значення для забезпечення взаємодії з людиною в циклі. Цей тип агентів дозволяє отримувати зворотний зв'язок і вказівки від людей-операторів у режимі реального часу, безперешкодно інтегруючи людський внесок у робочий процес штучного інтелекту. Проксі-агенти користувачів можуть ініціювати та керувати завданнями від імені користувачів, інтерпретуючи та передаючи зворотний зв'язок від людини іншим агентам у системі.

3. Інші типи агентів

Гнучкий фреймворк AutoGen дозволяє створювати різні спеціалізовані типи агентів для задоволення різноманітних потреб. Наприклад, агенти-критики можуть оцінювати результати роботи інших агентів і надавати зворотній зв'язок, а агенти-дослідники можуть збирати і синтезувати інформацію з різних джерел. Агенти-планувальники можуть бути використані для розбиття складних завдань на керовані кроки, що ще більше розширює можливості системи у вирішенні проблем.

Інтеграція з магістрами права

Безшовна інтеграція AutoGen з великими мовними моделями значно розширює можливості його агентів. Ця інтеграція дозволяє AutoGen використовувати передові можливості обробки та генерації природної мови, зберігаючи при цьому гнучкість і спеціалізацію свого мультиагентного фреймворку.

Реальне застосування AutoGen

Розробка та налагодження програмного забезпечення

Агенти-помічники можуть генерувати код на основі високорівневих описів, тоді як інші агенти можуть одночасно переглядати та налагоджувати згенерований код. Такий спільний підхід може значно пришвидшити процес розробки та зменшити кількість помилок.

Аналіз та візуалізація даних

Кілька агентів можуть працювати спільно для обробки великих наборів даних, виявлення закономірностей та генерування інсайтів. Один агент може зосередитися на очищенні та попередній обробці даних, інший спеціалізується на статистичному аналізі, а третій - на створенні візуалізацій.

Автоматизоване вирішення завдань

Поєднуючи сильні сторони декількох здатних агентів, AutoGen може вирішувати складні, багатокрокові проблеми, які були б складними для одномодельних підходів. Наприклад, у сценарії обслуговування клієнтів один агент може відповідати за розуміння природної мови, інший - за пошук у базі знань, а третій - за формулювання відповіді, і все це безперешкодно координується в рамках AutoGen.

Дослідження та інновації

Дослідники можуть використовувати AutoGen для створення складних агентних систем, які можуть генерувати гіпотези, планувати експерименти, аналізувати результати і навіть писати наукові статті. Гнучкість фреймворку дозволяє швидко створювати прототипи та ітерації, прискорюючи темпи інновацій у різних галузях - від розробки ліків до матеріалознавства.

Можливість створювати команди ШІ-агентів, які можуть співпрацювати, міркувати і виконувати код, робить AutoGen потужним інструментом для розширення меж можливого в розробці додатків зі штучним інтелектом. Незалежно від того, чи йдеться про інженерію програмного забезпечення, аналіз даних, дослідження чи будь-яку іншу сферу, що вимагає комплексного вирішення проблем, AutoGen пропонує фреймворк, який може адаптуватися до широкого спектру викликів і вимог.

Як AutoGen і Llama 3 можуть допомогти вам у створенні АІ-агентів

Поєднання AutoGen і Llama 3 створює потужну синергію для розробки передових агентів штучного інтелекту. Мультиагентний фреймворк AutoGen забезпечує структуру та можливості оркестрування, необхідні для управління складними робочими процесами, в той час як Llama 3 пропонує лінгвістичний інтелект, необхідний для складних взаємодій природною мовою.

Ця комбінація дозволяє розробникам:

1. Створюйте мультиагентні системи з покращеним розумінням мови: Агенти на базі Llama 3 можуть ефективніше спілкуватися в середовищі спільної роботи AutoGen.

2. Виконуйте складні робочі процеси LLM з більшою ефективністю: Можливості AutoGen з управління робочим процесом у поєднанні з обчислювальною потужністю Llama 3 дають змогу обробляти складні завдання, що вимагають використання великої кількості мов.

3. Розробляйте більш універсальні та адаптивні AI-рішення: Гнучкість фреймворку AutoGen у поєднанні з розширеними мовними можливостями Llama 3 дозволяє створювати ШІ-агентів, здатних вирішувати широкий спектр завдань у різних сферах.

Використовуючи сильні сторони AutoGen і Llama 3, розробники можуть створювати ШІ-агентів, які не тільки більш здібні та ефективні, але й більш пристосовані до мінливих потреб сучасних додатків. Ця потужна комбінація створює основу для нового покоління ШІ-рішень, здатних вирішувати дедалі складніші завдання, забезпечуючи при цьому більш природну та інтуїтивно зрозумілу взаємодію з користувачами.

Створення ШІ-агентів за допомогою AutoGen та Llama 3

Щоб створити ШІ-агентів за допомогою AutoGen і Llama 3, налаштуйте середовище розробки, встановивши AutoGen, налаштувавши доступ до Llama 3, встановивши API-з'єднання і підготувавши безпечне середовище для генерації та виконання коду.

Проектування мультиагентних систем: Визначте конкретні ролі для кожного агента, сплануйте їхню комунікацію та співпрацю, інтегруйте можливості Llama 3 та реалізуйте функції "людина в циклі" в гнучкій структурі AutoGen.

Реалізація складних робочих процесів: Розбийте свій проект на керовані підзадачі, візуалізуйте інформаційні потоки та процеси прийняття рішень, розробляйте механізми обробки помилок, проектуйте масштабованість та інтегруйте розширені можливості обробки мови Llama 3 для підвищення продуктивності.

AutoGen vs crewAI: порівняльний аналіз

Двома помітними гравцями на ринку ШІ-агентів є AutoGen і crewAI. Обидві платформи пропонують унікальні підходи до створення ШІ-агентів, але вони задовольняють різні потреби користувачів і мають відмінні особливості. AutoGen, фреймворк з відкритим вихідним кодом від Microsoft, дозволяє розробляти LLM-додатки з використанням декількох розмовних агентів. З іншого боку, crewAI - це платформа, призначена для організації рольових автономних ШІ-агентів, які співпрацюють для автоматизації завдань.

Рамки та підхід

• Автоген: Фреймворк з відкритим вихідним кодом, що надає розробникам інструменти для створення мультиагентних систем, підтримує різноманітні шаблони діалогів та настроюємих агентів.

• Екіпаж: Структурована платформа для створення та управління агентами ШІ, що дозволяє користувачам визначати агентів з певними ролями, цілями та передісторіями.

Налаштування та гнучкість агента

• Автоген: Пропонує широкі можливості налаштування, надаючи розробникам повний контроль над визначенням агента, інтеграцією LLM та потоками розмов.

• Екіпаж: Надає зручний інтерфейс для проектування агентів з визначеними ролями та цілями, спрощуючи процес створення різноманітних команд агентів.

Можливості виконання коду

• Автоген: Контейнерне виконання коду, що дозволяє агентам безпечно запускати код, згенерований LLM, що має вирішальне значення для завдань, пов'язаних з аналізом даних або складними обчисленнями.

• Екіпаж: Інтегрується з інструментами LangChain, такими як Python REPL та Bearly Code Interpreter, для виконання коду, згенерованого LLM, надаючи цінні можливості виконання коду для багатьох випадків використання.

Інтеграція обробки природної мови

• AutoGen: Забезпечує глибоку інтеграцію з різними LLM, надаючи розробникам гнучкість у виборі та точному налаштуванні моделей, які найкраще відповідають їхнім потребам.

• Екіпаж: Побудований на основі LangChain, забезпечує спрощений підхід до обробки природної мови, пропонуючи готові рішення для поширених завдань NLP.

Інтерфейс користувача та доступність

• Автоген: Вимагає більш високого рівня технічних знань, оскільки розробники взаємодіють з фреймворком переважно за допомогою коду.

• Екіпаж: Надає інтуїтивно зрозумілий і зручний інтерфейс, що робить його доступним для широкої аудиторії, включаючи бізнес-користувачів і тих, хто має обмежений досвід кодування.

Крива навчання та технічні вимоги

• Автоген: Має крутішу криву навчання, що вимагає володіння Python і хорошого розуміння концепцій ШІ та архітектури LLM.

• Екіпаж: Застосовує більш доступний підхід, пропонуючи зручний інтерфейс, який зменшує потребу у великому кодуванні.

Масштабованість та продуктивність

• Автоген: Масштабованість підвищується завдяки можливості інтеграції з Azure OpenAI Service, що дозволяє розробникам використовувати хмарні ресурси для роботи з великомасштабними операціями агентів і складними робочими процесами LLM.

• Екіпаж: Пропонує готові до виробництва функції завдяки пропозиції CrewAI+, включаючи такі можливості, як веб-хуки, підтримка gRPC і докладні метрики, що спрощує процес масштабування роботи агентів ШІ для бізнесу.

Ідеальні випадки використання

• Автоген: Найкраще підходить для сценаріїв, що вимагають складних можливостей вирішення проблем, таких як наукові дослідження або такі галузі, як біоінформатика чи моделювання клімату, де часто використовуються складні обчислення.

• Екіпаж: Досягає успіху в оптимізації та автоматизації бізнес-процесів, полегшуючи нетехнічним командам впровадження автоматизації на основі штучного інтелекту в різних бізнес-процесах.

Дякуємо, що знайшли час прочитати AI & YOU!

Щоб отримати ще більше матеріалів про корпоративний ШІ, включаючи інфографіку, статистику, інструкції, статті та відео, підписуйтесь на канал Skim AI на LinkedIn

Ви засновник, генеральний директор, венчурний інвестор або інвестор, який шукає консультації з питань ШІ, фракційної розробки ШІ або послуги Due Diligence? Отримайте рекомендації, необхідні для прийняття обґрунтованих рішень щодо продуктової стратегії та інвестиційних можливостей вашої компанії у сфері ШІ.

Потрібна допомога із запуском вашого корпоративного рішення зі штучного інтелекту? Хочете створити власних працівників зі штучним інтелектом за допомогою нашої платформи управління робочою силою зі штучним інтелектом? Давайте поговоримо

Ми створюємо індивідуальні AI-рішення для компаній, що підтримуються венчурним та приватним капіталом, у наступних галузях: Медичні технології, новини/контент-агрегація, кіно- та фото-виробництво, освітні технології, юридичні технології, фінтех та криптовалюта.