实现过程

Group Chat由特殊Agent类型GroupChatManager编排，第一步GroupChatManager 会选择一个Agent发言。然后，被选中的Agent发言，并将消息发回给GroupChatManager，GroupChatManager再将消息广播给群组中的所有其他Agent。此过程重复进行，直到对话停止 GroupChatManager可以使用多种策略来选择下一个Agent。目前支持以下策略:

• round_robin：GroupChatManager会根据提供的Agent顺序以循环方式选择Agent
• random：GroupChatManager会随机选择Agent
• manual：GroupChatManager通过要求人工输入来选择Agent
• auto：默认策略，使用GroupChatManager的 LLM 选择Agent

Group Chat中尽可能的设置Agent的description。如果没有description，GroupChatManager将使用Agent的system_message。

Group Chat是一种强大的对话模式，但如果参与的Agent数量很大，则很难控制。AutoGen 提供了一些列参数来解决这个问题，满足多场景的需求，后面将对这些参数进行逐一说明。

模拟就医流程，实现Group Chat

一般我们就医的流程是挂号->就诊->缴费->取药。因此我们需要构建这些Agent来模拟完成整个流程。

# 患者代理
user_agent = ConversableAgent(
   name="liming",
   human_input_mode="ALWAYS",
   system_message='你是一个人类，姓名：李明，25岁，男，昨天打球时脚崴了',
)

# 挂号代理
registered_agent = ConversableAgent(
    name="registered",
    system_message="你是医院的挂号系统，患者来到医院，引导患者完成挂号。需要根据患者选择的科室推荐对应科室的医生及收费情况，当患者选择对应医生并且输入对应医生的挂号费用时，告诉患者:挂号完成，并可前往诊室候诊 ",
    llm_config={"config_list": config.config_list},
    human_input_mode="NEVER",
    function_map={
        "get_doctor_info": get_doctor_info
    }
)

# 医生代理，可以创建多个
doctor_zhao_agent = ConversableAgent(
    name="doctor_zhao",
    system_message="你是一名骨科医生，名字赵六，只接收挂号完成的患者，应该介绍自己然后询问患者病情，根据患者病情给予合适的治疗方案,并开具对应的药品处方",
    llm_config={"config_list": config.config_list},
    human_input_mode="NEVER"
)

# 药房代理
medicine_agent = ConversableAgent(
    name="medicine_store",
    system_message="你是一名药房管理员，根据用户的处方及缴费信息给用户出售对应的药品，当用户未缴费时提醒用户先去缴费窗口进行缴费",
    llm_config={"config_list": config.config_list},
    human_input_mode="NEVER"
)

# 收费代理
cashier_agent = ConversableAgent(
    name="cashier",
    system_message="你是一名药品收费员，根据用户的处方收取对应药品的费用，当用户输入费用时,代表用户缴费完成,并开具收据，提醒用户取药房取药",
    llm_config={"config_list": config.config_list},
    human_input_mode="NEVER"
)

这里我们user_agent被设置为始终要求人类输入来模拟人的真实行为，并且给registered_agent注册获取医生信息的工具，以便根据患者病情给出合适的医生信息，并让患者付费及找到对应的医生。

registered_agent.register_for_llm(name="get_doctor_info", description="获取医生信息")(get_doctor_info)

将所有Agent加入到Group Chat并交由GroupChatManager管理,然后开始就医

group_chat = GroupChat(
    agents=[user_agent, registered_agent, doctor_li_agent, doctor_zhao_agent, medicine_agent, cashier_agent],
    messages=[],
    max_round=30,
    send_introductions=True
)

group_chat_manager = GroupChatManager(
    groupchat=group_chat,
    llm_config={"config_list": config.config_list},
)

user_agent.initiate_chat(
    group_chat_manager,
    message="你好,我的脚受伤了",
    summary_method="last_msg",
    silent=True
)

查看整个过程，基本和现实世界就诊流程一致

registered (to chat_manager):
你好，李明先生。根据你的描述，你可能需要去我们医院的骨科进行看诊。我马上为你寻找骨科的医生。
### functions.get_doctor_info
    ```json
    {
      "subject": "骨科"
    }
    ```
--------------------------------------------------------------------------------
registered (to chat_manager):

***** Suggested tool call (call_A8n3hxHIYkYeksD9TiKfVCSJ): get_doctor_info *****
Arguments: 
{
  "subject": "骨科"
}
********************************************************************************
--------------------------------------------------------------------------------
>>>>>>>> EXECUTING FUNCTION get_doctor_info...
registered (to chat_manager):
registered (to chat_manager):

***** Response from calling tool (call_A8n3hxHIYkYeksD9TiKfVCSJ) *****
[{'name': '李四', 'price': 10, 'level': '专家'}, {'name': '赵六', 'price': 15, 'level': '主任'}]
**********************************************************************
--------------------------------------------------------------------------------
registered (to chat_manager):

在我们医院的骨科，我们有两位医生可供您选择：
1. 李四医生，他是我们的专家，的挂号费用为10元。
2. 赵六医生，他是我们的主任医生，挂号费为15元。
请问您想选择哪位医生进行看诊呢？
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Provide feedback to chat_manager. Press enter to skip and use auto-reply, or type 'exit' to end the conversation: 赵六
liming (to chat_manager):
赵六
--------------------------------------------------------------------------------
registered (to chat_manager):
好的，李明先生，你选择的是我们的主任医生赵六，挂号费为15元。请你确认并支付挂号费用。
--------------------------------------------------------------------------------
Provide feedback to chat_manager. Press enter to skip and use auto-reply, or type 'exit' to end the conversation: 15
liming (to chat_manager):
15
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doctor_zhao (to chat_manager):
你好，我是骨科主任医生赵六，李明先生，我看到你的挂号信息了。你能详细的描述一下你的脚受伤的情况吗？例如疼痛的部位，疼痛的程度，是哪只脚受的伤，活动是否方便等等。
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Provide feedback to chat_manager. Press enter to skip and use auto-reply, or type 'exit' to end the conversation: 左脚，昨天打球扭到了，目前红肿，走路疼痛
liming (to chat_manager):
左脚，昨天打球扭到了，目前红肿，走路疼痛
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doctor_zhao (to chat_manager):

你好，李明先生，看起来像是踝关节扭伤。我建议需要立即进行RICE疗法（即：休息、冰敷、压迫、抬高）来控制你的脚部肿胀和疼痛，并需要尽快去医院进行X光检查确认是否骨折。
你应该立即使用弹性绷带紧紧包扎，然后左脚抬高，尽量避免下地行走。在接下来的24小时内，你的脚应该处于冰敷状态，每次20分钟，间隔40分钟再敷，见效快且能缓解你的疼痛。同时服用消炎止痛药，我会给你开一份处方。
### functions.write_prescription
    ```json
    {
      "patient_name": "李明",
      "medicines": [{"name": "布洛芬", "dosage": "每次1片，一天3次"}]
    }
    ```
--------------------------------------------------------------------------------
cashier (to chat_manager):
 {
  "patient_name": "李明",
  "medicines": [{"name": "布洛芬", "dosage": "每次1片，一天3次"}]
}
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medicine_store (to chat_manager):
你好，李明先生，根据赵六医生的处方，你需要购买的药物是布洛芬，用法是每次1片，一天3次。现在请你去收银台缴费，缴费完成后拿着收据前来取药。
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cashier (to chat_manager):
你好，李明先生。根据赵六医生开的处方，你需要购买的药品是布洛芬。这个药品的价格是15元。请你支付费用。
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Provide feedback to chat_manager. Press enter to skip and use auto-reply, or type 'exit' to end the conversation: 15
liming (to chat_manager):
15
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medicine_store (to chat_manager):
你好，李明先生，你已经成功缴费，这是你的收据。现在你可以拿着收据去药房取药了。记得按照医生的指示正确服用药物。祝你早日康复！
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Provide feedback to chat_manager. Press enter to skip and use auto-reply, or type 'exit' to end the conversation: 这个是缴费收据，请取药
liming (to chat_manager):
这个是缴费收据，请取药
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medicine_store (to chat_manager):
你好，李明先生，这是你的布洛芬药片，每次1片，一天3次。请按照医嘱按时服用，如果病情没有明显改善或者出现其他症状，建议你再次来医院挂号就诊。祝你早日康复。
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Provide feedback to chat_manager. Press enter to skip and use auto-reply, or type 'exit' to end the conversation: exit
Process finished with exit code 0

当我们不告诉病情，将message改为你好,我想看医生时，可以看到需要人类手动选择科室，通过这种方式可以扩展助理Agent给出参数建议，人类决定是否执行及修改来满足更加精准的业务流程执行。

registered (to chat_manager):
你好，李明先生。我是医院的挂号系统。请问您需要去哪个科室？您刚刚提到打球崴到了脚，是否需要去骨科看医生？
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Provide feedback to chat_manager. Press enter to skip and use auto-reply, or type 'exit' to end the conversation: 眼科
liming (to chat_manager):
眼科
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registered (to chat_manager):
***** Suggested tool call (call_PxAFYuAX5j4v4WlZ5xIfRlhA): get_doctor_info *****
Arguments: 
{
"subject": "眼科"
}
********************************************************************************
--------------------------------------------------------------------------------
>>>>>>>> EXECUTING FUNCTION get_doctor_info...
registered (to chat_manager):
registered (to chat_manager):
***** Response from calling tool (call_PxAFYuAX5j4v4WlZ5xIfRlhA) *****
[{'name': '张三', 'price': 10, 'level': '专家'}, {'name': '李四', 'price': 15, 'level': '主任'}]
**********************************************************************
--------------------------------------------------------------------------------
registered (to chat_manager):
您好，李明先生。在眼科我们有以下医生供您选择：
1. 张三医生，专家，挂号费10元
2. 李四医生，主任，挂号费15元
请问您要选择哪位医生看诊？
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GroupChat 参数说明

• agents：List,参与的Agent列表。
• messages：List,GroupChat中的消息列表。
• max_round：最大轮次数,默认10。
• admin_name：如果有的话，管理员Agent的名称。默认为“Admin”。管理员将会接管中断。
• func_call_filter：是否强制执行函数调用过滤。默认为True。当设置为真时，如果消息是函数调用建议，下一个发言者将从包含相应函数名称的Agent的function_map中选择。
• select_speaker_message_template：自定义选择发言者的消息模板（用于"auto"选择发言者），它出现在消息上下文的首位，通常包括Agent描述和Agent列表。
• select_speaker_prompt_template：自定义选择发言者的提示模板（用于"auto"选择发言者），它出现在消息上下文的最后，通常包括Agent列表和指引LLM选择下一个Agent。
• speaker_selection_method：选择下一个发言者的方法。默认是"auto"。可以是以下任何一种（不区分大小写），如果无法识别将引发ValueError错误：
• 自定义发言者选择函数（Callable）：调用该函数来选择下一个发言者。函数应该以最后一个发言者和GroupChat作为输入，并返回以下任一项：

  def custom_speaker_selection_func(last_speaker: Agent, groupchat: GroupChat ) -> Union[Agent, str, None]: 
  

• "auto"：下一个发言者由LLM自动选择。
• "manual"：下一个发言者由用户输入手动选择。
• "random"：下一个发言者随机选择。
• "round_robin"：按照agents提供的顺序，循环方式选择下一个发言者。

1. 一个Agent类，它必须是GroupChat中的一个Agent。
2. 一个字符串，从['auto', 'manual', 'random', 'round_robin']中选择一个默认方法使用。
3. None，这会优雅地终止对话。

• allow_repeat_speaker：是否允许同一个发言者连续发言。默认为True，在这种情况下所有发言者都被允许连续发言。如果allow_repeat_speaker是一个Agent列表，则只有列出的Agent被允许重复。如果设置为False，则没有发言者被允许重复。allow_repeat_speaker和allowed_or_disallowed_speaker_transitions是互斥的。
• allowed_or_disallowed_speaker_transitions：字典。Key是源Agent，Value是Key中的Agent可以/不能过渡到的Agent， 取决于speaker_transitions_type。默认为None，这意味着所有Agent都可以过渡到所有其他Agent。allow_repeat_speaker和allowed_or_disallowed_speaker_transitions是互斥的。
• speaker_transitions_type：是否为包含允许或不允许的Agent列表的字典。"allowed"表示allowed_or_disallowed_speaker_transitions是一个包含允许Agent列表的字典。如果设置为"disallowed"，则allowed_or_disallowed_speaker_transitions是一个包含不允许Agent列表的字典。如果allowed_or_disallowed_speaker_transitions不为空，则必须提供。
• enable_clear_history：通过在用户提示中提供“clear history”短语，使Agent能够手动清除消息历史的可能性。这是一个实验功能。有关详细信息，请参阅GroupChatManager.clear_agents_history函数的描述。
• send_introductions：在Group Chat开始时发送一轮介绍，以便Agent知道他们可以与谁交谈（默认值：False）
• role_for_select_speaker_messages：在'auto'模式下设置选择发言者消息的角色名称，通常是'user'或'system'。（默认值：'system'）

通过上述的例子，我们可以看到GroupChat的强大之处，对于构建复杂的工作流提供了极大的便利。但所有对话都是通过GroupChatManager进行管理，AutoGen同时也提供另一种聊天模式Nested chats。

Nested chats

Nested chats（嵌套聊天），可以将工作流打包到单个Agent中以便在更大的工作流中重用。



当消息传入并传递 human-in-the-loop 组件时，Nested chats处理程序会根据用户指定的条件检查消息是否应触发Nested chats。如果满足条件，Nested chats处理程序将启动使用顺序聊天模式指定的Nested chats序列。在每个Nested chats中，发件人Agent始终是触发Nested chats的同一Agent。最后，Nested chats处理程序使用Nested chats的结果来生成对原始消息的响应。默认情况下，Nested chats处理程序使用上次聊天的摘要作为响应。

Nested chats处理程序的实现使用了register_reply方法，允许您对ConversableAgent进行广泛的自定义。GroupChatManager 使用相同的机制来实现群组聊天。允许您将复杂的工作流程打包到单个Agent中。您可以通过让工具调用者Agent启动与工具执行者Agent的Nested chats，然后使用Nested chats的结果生成响应，来隐藏单个Agent中的工具用法。具体的示例用法可以参考官方的示例：https://microsoft.github.io/autogen/docs/notebooks/agentchat_nested_chats_chess/ 。

这里仅对register_nested_chats方法的参数进行说明：

• chat_queue (list)：需要启动的聊天对象列表。
• trigger (Agent 类，str，Agent 实例，可调用对象或列表)：详情参考 register_reply。
• reply_func_from_nested_chats (Callable, str)：嵌套聊天的回复函数。该函数接受嵌套聊天的 chat_queue，接收者代理，消息列表，发送者代理和配置作为输入，并返回回复消息。默认为 "summary_from_nested_chats"，对应一个内置的回复功能，从嵌套的 chat_queue 获取摘要。

  def reply_func_from_nested_chats(chat_queue: List[Dict],recipient: ConversableAgent,messages: Optional[List[Dict]] = None,sender: Optional[Agent] = None,config: Optional[Any] = None,) -> Tuple[bool, Union[str, Dict, None]]:  
  

• position (int)：详情参考 register_reply。默认为 2。这意味着我们首先检查终止和人类回复，然后检查已注册的嵌套聊天回复。
• kwargs：详情参考 register_reply。

以上是关于AutoGen群聊功能的介绍，这些模式可以支持我们创建复杂的工作流，更加灵活的配置业务。