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Autogen

使用 Autogen 0.4 构建我自己的概念验证代理

使用 Autogen 0.4 构建我自己的概念验证代理

Autogen 0.4 — 使用代理创建和执行 Python 代码 我的目标是看看我是否可以让代理团队完成我的一些工作，并且我可以将工作委托给代理。目前这只是一个实验。需要更多的工作来创建一个可在生产规模使用的稳定版本。 概述创建一个由代理执行各种任务的协调 首先创建一个可以由代理执行的 Python 脚本 然后执行脚本并存储输出 基于之前的输出创建预测

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使用 Autogen 进行代理人工智能金融分析：比特币和特斯拉哪个更好？

使用 Autogen 进行代理人工智能金融分析：比特币和特斯拉哪个更好？

你是否曾经想过，NVidia 和特斯拉，哪个投资更好？但是如果你懒得自己去分析，或者甚至不知道该如何开始呢？ 这是个严肃的问题，我知道。如果我们能让 ChatGPT 来完成这个任务，那该多好，但如果你已经尝试过——你就知道它并不擅长这方面。你可以让它制定计划，但让它在多个步骤中坚持执行就很难。而且它在会计方面也不太擅长，所以分析财务数据并不是它的强项。有没有办法解决这个问题，还是说没有

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使用哪种人工智能代理框架？LangChain？AutoGen？9 种常用框架说明！

使用哪种人工智能代理框架？LangChain？AutoGen？9 种常用框架说明！

开发 AI 代理涉及选择合适的框架，以满足项目的需求，无论是基本任务、二次开发还是企业级集成。本指南探讨了多个框架——Coze、Dify、FastGPT、MetaGPT、AutoGen、Spring AI、Swarm、LangChain 和 LangGraph——以提供对它们的工作原理和使用案例的详细见解。 1. Coze Coze 是一个轻量级且用户友好的框架，旨在以尽可能少的

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轻松打造高效研究助手！AutoGen与Panel UI结合的神奇旅程

轻松打造高效研究助手！AutoGen与Panel UI结合的神奇旅程

🎉 新年快乐，大家好！在开始之前，衷心感谢大家对我们之前故事的支持和反馈——这对我们意义重大！🙌 现在，让我们以一个有趣的项目开始新的一年。在人工智能和数据科学的世界中，打造智能和动态的代理可以为自动化研究工作流程带来重大变化。利用 AutoGen 和 Panel UI，您可以构建一个研究代理，与多个子代理协作，每个子代理都设计用于特定任务，如编码、规划或批评。✨ 让我

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使用 AutoGen 构建人工智能个人助理 - 第 1 部分

使用 AutoGen 构建人工智能个人助理 - 第 1 部分

探索 AutoGen v0.4：构建具有 Gmail 和 Google Calendar 集成的 AI 助手 TL; DR 在这篇文章中，我构建了Aura的基础，这是一个个人AI助手，旨在使用AutoGen管理电子邮件和日历。以下是我所涵盖内容的快速概述：动机：Aura解决了生产力挑战，如收件箱过载、日程安排以及跟上技术趋势。 框架选择：选

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AutoGen：智能自动化的代理开放源码框架

AutoGen：智能自动化的代理开放源码框架

AutoGen是微软提供的一个开源框架，用于构建能够通过对话模式协作完成任务的智能体。AutoGen简化了AI开发和研究，支持多种大型语言模型（LLMs）、集成工具和先进的多智能体设计模式。您可以在本地开发和测试智能体系统，然后根据需求将其部署到分布式云环境中。 该框架允许开发者通过多个智能体构建LLM应用，这些智能体可以相互对话以完成任务。AutoGen智能体是可定制的、可对话的，并

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LLM 代理：多代理自生聊天

LLM 代理：多代理自生聊天

代理是经过定制的语言模型，通过系统提示使其以特定方式行为。提示通常详细说明任务类型、预期的任务解决行为和约束条件。通常情况下，代理由人类用户调用，每次交互都需要进行调节。但是，当代理 LLM 与其他代理互动时会发生什么？当代理能够访问额外工具时，例如读取额外数据源或执行程序代码时，代理又会如何表现？ 本文探讨了使用 Autogen 框架的多智能体对话。探讨了三个方面：首先，您将了解不同

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探索人工智能代理格局：深入分析 Autogen、CrewAI、LlamaIndex 和 LangChain...

探索人工智能代理格局：深入分析 Autogen、CrewAI、LlamaIndex 和 LangChain...

本文将为您提供清晰的可视化，帮助您在开发“代理应用程序”时选择适合您业务用例的框架或工具。 介绍 在快速发展的人工智能领域，一种新的范式正在出现，这种范式承诺将彻底改变我们与AI系统的互动和利用方式：AI代理。这些复杂的软件实体代表了从传统的单一目的AI模型到动态协作系统的根本转变，这些系统能够通过协调努力和专业知识解决复杂挑战。 本综合指南探讨了四个塑造AI代理未来的领先框架：A

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构建人工智能代理，实现企业级软件开发自动化：实用视角

构建人工智能代理，实现企业级软件开发自动化：实用视角

Randy Zhang 和 Shamin Aggarwal Agentic AI 是一款基于大型语言模型（LLMs）的软件应用，通过模拟类人推理和决策来自动化任务。它在自动化小型和简单脚本的软件开发方面显示出了显著的能力 [1]。AI 代理能否用于自动化企业级软件开发？在大型复杂的软件开发环境中，我们会遇到什么样的挑战？ 企业级软件项目通常是旨在满足复杂业务需求的大规模软件开发计划。这

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我应该使用哪种人工智能代理框架？(CrewAI、Langgraph、Majestic-one 和 pure code）。

我应该使用哪种人工智能代理框架？(CrewAI、Langgraph、Majestic-one 和 pure code）。

随着大型语言模型的进步，人工智能模型现在能够对问题进行推理。起初，我们认为这些模型无法完成我们的工作，因为它们似乎只是搜索引擎的聊天机器人版本，我们能够用简单的推理来欺骗这些模型，但这变得越来越困难。这些大型语言模型现在能够逐步思考，并完成比简单回答问题更复杂的任务。 大型语言模型是通过预测前一个标记的下一个标记进行训练的。标记可以是单词、字符或称为子词的字符组。从这个结构，OpenA

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Magentic-One、AutoGen、LangGraph、CrewAI 或 OpenAI Swarm：哪种多人工智能代理框架最好？

Magentic-One、AutoGen、LangGraph、CrewAI 或 OpenAI Swarm：哪种多人工智能代理框架最好？

流行的多智能体编排框架的优缺点 生成式人工智能中的多智能体话题正在升温，每个主要科技巨头都发布了一些相关框架。 但是，应该选择哪个多智能体框架呢？选择实在太多了！！随着OpenAI发布Swarm和微软的Magentic-One，这个领域变得非常拥挤。因此，为了消除任何疑虑，我将尝试解释每个框架的关键特性、优缺点，让您决定哪个最适合您。我们将讨论：AutoG

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用于构建多代理系统的 LangGraph、Autogen 和 Crewai 比较研究

用于构建多代理系统的 LangGraph、Autogen 和 Crewai 比较研究

随着我们进入多智能体系统（MAS）的领域，了解专门为此目的设计的各种编程语言至关重要。在本文中，我们将通过比较 LangGraph、Autogen 和 Crewai —— 该领域的三大重要参与者，深入探讨 MAS 开发的世界。 介绍 多智能体系统（MAS）在各个行业中变得越来越重要。MAS是由多个智能体组成的系统，这些智能体相互之间以及与环境进行交互，以实现特定目标。在可用于构建M

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智能代理：Langchain、CrewAI 和 AutoGen 比较

智能代理：Langchain、CrewAI 和 AutoGen 比较

1. AI代理框架概述 在人工智能快速发展的领域，选择合适的框架是每个数据科学家和开发者必须做出的关键决策。AI代理生态系统正在迅速演变，提供越来越复杂的解决方案来自动化和优化复杂的流程。 智能代理革命带来了几种框架，每种框架都有其独特的特点。Langchain、CrewAI、AutoGen和Swarm在这个场景中脱颖而出，各自提供了管理和协调AI代理的独特方法。 本次基准

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在软件应用程序中使用 AutoGen 的实用指南

在软件应用程序中使用 AutoGen 的实用指南

更新：虽然这篇文章是在四个月前写的，但 AutoGen 自那时以来变化很大。对于我代码示例中可能过时的内容，我深感歉意。 如果您想了解 AutoGen，可以查看 文档、Colab 笔记本 和 [博客

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