随着大型语言模型技术的快速发展，在很多工程化落地场景中，单一的AI代理已经无法满足客户快速增长的业务需求。恰逢其时 AutoGen 横空出世，它开启了一个新的可能性，让多个AI代理能够协同工作，共同完成复杂的任务。今天我们就要来深入探讨一下它的工作原理和应用方式。

一、Autogen的概念和应用   

Autogen 是一个由 Microsoft 推出的框架，它允许用户创建和管理多个自主代理，以协同完成复杂的任务。这个框架的灵活性极高，你可以根据自己的需求定义不同的代理和它们的角色，然后让它们一起工作。这种多代理协作的方式不仅提高了任务完成的效率，还提高了结果的质量，特别是在编程、规划和创意写作等领域。

AutoGen 能够以最小的工作量构建基于多代理对话的下一代 LLM 应用程序。它简化了复杂 LLM 工作流程的协调、自动化和优化。它能最大限度地提高 LLM 模型的性能并克服其弱点。它支持复杂工作流程的各种对话模式。通过可定制和可对话的代理，开发人员可以使用 AutoGen 构建与对话自主性、代理数量和代理对话拓扑有关的各种对话模式。它提供了一系列具有不同复杂性的工作系统。这些系统涵盖了不同领域和不同复杂度的广泛应用。这展示了 AutoGen 如何轻松支持各种对话模式。AutoGen 提供增强型 LLM 推断。它提供 API 统一和缓存等实用工具，以及错误处理、多配置推理、上下文编程等高级使用模式。    

人工参与：AutoGen允许人类无缝参与。这意味着人类可以根据需要向代理提供输入和反馈。

二、Autogen内置代理  

图1-AutoGen内置代理    

AssistantAgent被设计为充当人工智能助手，默认使用LLMs，但不需要人工输入或代码执行。它可以编写 Python 代码（在 Python 编码块中）供用户在收到消息（通常是需要解决的任务的描述）时执行。在底层，Python 代码是由 LLM（例如 GPT-4）编写的。它还可以接收执行结果并建议更正或错误修复。可以通过传递新的系统消息来更改其行为。LLM推理配置可以通过 进行配置llm_config。

         
图3-AutoGen应用场景示例

三、Autogen应用场景

代码解释器、问答系统、创意写作、翻译工具、研究工具。

使用AutoGen的主要缺点之一是它仍在开发中。这意味着它可能不像其他LLM开发框架那样稳定或功能丰富。

AutoGen可能配置和使用起来较为复杂。对于不熟悉LLMs和基于代理的系统的用户来说，这一点尤为棘手。

AutoGen和LangChain都是用于开发基于LLM（Large Language Model）的应用程序的框架。然而，它们之间存在一些关键差异。

AutoGen是一个多代理框架，而LangChain是一个单代理框架。这意味着AutoGen允许开发人员创建由多个代理组成、可以相互交互的应用程序。这对于创建需要多个代理之间进行复杂协作的应用程序非常有用。    

AutoGen更侧重于代码生成，而LangChain更侧重于通用自然语言处理（NLP）任务。这意味着AutoGen更适用于需要生成代码的应用程序，如代码完成和代码重构工具。LangChain更适用于需要执行通用NLP任务的应用程序，如问答和文本摘要。

AutoGen是开源的，而LangChain是专有的。这意味着AutoGen可以免费使用和修改，而LangChain则在专有许可下运行。

选择哪个框架将取决于您的具体需求。如果您需要开发一个需要多个代理之间进行复杂协作或需要生成代码的应用程序，那么AutoGen是一个不错的选择。如果您需要开发一个需要执行通用NLP任务的应用程序，那么LangChain是一个不错的选择。