微軟推出了AutoGen，旨在簡化大型語言模型(LLM) 應用程式的編排、最佳化和自動化的新穎框架。 AutoGen 透過多代理對話實現複雜的工作流程，提供基於法學碩士、工具、人類或其組合的可自訂代理混合體，從而脫穎而出。微軟技術研究員 Doug Burger 表示:「像 AutoGen 這樣的功能將從根本上改變和擴展大型語言模型的能力。」
簡化複雜的工作流程
在研究論文中，微軟研究院解釋說，AutoGen 簡化了複雜的多代理對話系統的創建，使得代理涉及可重複使用和可組合。開發人員可以定義一組具有專門功能和角色的代理，以及它們之間的交互行為。這種方法對於供應鏈優化等應用程序特別有益，AutoGen 已經證明在這些應用程式中減少了手動操作互動和編碼工作量提高了數倍。AutoGen 中的代理可以利用OpenAI 的GPT-4 等高級LLM 的功能，並與人員和工具集成以解決其局限性。
多功能應用程式和使用者參與
該框架以代理對話為中心的設計帶來了許多好處，包括有效處理歧義、反饋、進度和協作。它使用戶能夠透過聊天中的代理商無縫地選擇加入或退出，並允許多個專家合作以實現集體目標。 AutoGen 支援各種通訊模式和應用程序，例如對話式國際象棋和動態群聊，展示了其在編排複雜、動態工作流程方面的多功能性。
開源和社群驅動的開發
AutoGen 是作為開源 Python 套件提供，鼓勵多元化社群做出貢獻。該項目是 FLAML 的衍生項目，並得到了賓州州立大學和華盛頓大學等學術機構以及微軟產品團隊的貢獻。該框架旨在為開發人員提供構建下一代應用程式的有效工具，開闢創新途徑。
對於有興趣探索AutoGen 的人，該框架的 GitHub 頁面和 「獲取Started」指南是寶貴的資源。有關AutoGen 背後研究的更多詳細信息，請參閱研究論文 由微軟發佈。
