AutoGen Studio：构建多智能体工作流解决方案

前一阵子写了一篇关于如何调用多个大模型协作完成工作流，链接：

挑战GPT4?？Kimi+Qwen多模型协作Agent

当时介绍的是命令行版本的AutoGen，虽然也是能很方便快捷的构建一个流程，但对大部分没有编程基础的小伙伴不太友好。

恰巧昨天又有几个小兄弟聊了起来能不能推荐一个不用写代码的多智能体应用框架，马上想到了今天主角AutoGen Studio

AutoGen Studio 是微软推出的一个开源工具，它让用户能够通过图形界面快速搭建和管理多个智能体（agents）协作的工作流。简单来说，它就像是多个智能体的“总指挥”，帮助用户通过点击和拖拽来定义智能体的任务和协作方式。用户可以在这个平台上创建聊天会话，观察智能体如何解决问题。

这个工具特别适合没有编程基础又需要开发和测试智能体协作方案的兄弟们。AutoGen Studio 支持自定义智能体的技能，意味着可以根据不同的任务需求来增强智能体的能力。此外，它还提供了一个 Python API，使得编码基础好一点开发者可以编写脚本来控制智能体工作流的运行。

开源地址：

https://github.com/microsoft/autogen/tree/main/samples/apps/autogen-studio

下面就简单演示一下安装使用过程，建议使用虚拟环境（例如，conda），以避免与现有的Python包冲突。

pip install autogenstudio

安装完成后输入以下命令启动图形界面：

autogenstudio ui --port 8081

命令行出现登陆网址http://127.0.0.1:8081就可以复制到浏览器打开了

下面配置大模型参数

点击New Model，新建一个模型

填写参数，然后点击Test Model测试是否正常连接，然后保存。

我这里添加了两个ollama的本地模型phi3和llama3

这一步添加模型就替代了之前写代码设置大模型

今天我们就使用图形界面0代码实现之前的功能，两个大模型协作写一段科幻小说。

新建一个Agent

用我们的设置替换掉默认设置

依次创建两个agent，相当于两个角色，每个角色绑定一个大模型

模型和agent都已经就绪，下面最后一步创建工作流

填写工作流的名字和简介，然后点击groupchat_assistant

然后保存工作流返回

去到palygound页面，创建新会话来执行工作流

选择工作流点击创建

现在就可以通过这里的聊天窗口运行工作流了

然后稍候片刻就能看到输出的结果

这里使用的两个原生大模型没有经过中文微调，所以一直在飙英文，偶尔夹杂几句中文。

到这里，我们没有写一行代码就实现了两个大模型的互相对话，共同完成工作流的任务。

只做简单演示之用，此外还可以通过添加python代码插件增强工作流处理复杂任务的能力。具体细节可以参考项目文档。