Microsoft ได้ประกาศการเปิดตัว AutoGen v0.4 ซึ่งเป็นการอัพเกรดครั้งใหญ่ของเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สสำหรับเวิร์กโฟลว์ AI แบบหลายเอเจนต์ ควบคู่ไปกับการเปิดตัวระบบ Magentic-One ซึ่งบริษัทนำเสนอเมื่อเดือนพฤศจิกายนปีที่แล้ว
การอัปเดตนี้ออกแบบมาเพื่อตอบสนองความคิดเห็นของนักพัฒนา ช่วยเพิ่มความสามารถในการปรับขนาด โมดูลาร์ และเครื่องมือแก้ไขข้อบกพร่อง ช่วยให้ระบบ AI แข็งแกร่งและขยายได้มากขึ้น การทำซ้ำนี้ถือเป็นก้าวสำคัญในการพัฒนางานอัตโนมัติและแอปพลิเคชัน AI ที่ทำงานร่วมกัน
เฟรมเวิร์กที่ออกแบบใหม่สำหรับ Multi-Agent AI
AutoGen v0.4 นำเสนอระบบการรับส่งข้อความแบบอะซิงโครนัสที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ ซึ่งอำนวยความสะดวกในการสื่อสารที่ราบรื่นระหว่างตัวแทน การออกแบบนี้ช่วยให้ตัวแทนสามารถทำงานร่วมกันในเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน โดยใช้รูปแบบการโต้ตอบทั้งตามเหตุการณ์และการตอบสนองคำขอ
Microsoft อธิบายถึงการอัปเดตว่าเป็น “การออกแบบไลบรารี AutoGen ใหม่ทั้งหมด ซึ่งได้รับการพัฒนาแล้ว เพื่อปรับปรุงคุณภาพโค้ด ความคงทน ลักษณะทั่วไป และความสามารถในการปรับขนาดในเวิร์กโฟลว์ตัวแทน”
โครงสร้างโมดูลาร์ของเฟรมเวิร์กรองรับการบูรณาการเอเจนต์ เครื่องมือ และเวิร์กโฟลว์แบบกำหนดเอง ทำให้สามารถปรับให้เข้ากับแอปพลิเคชันที่หลากหลายได้สูง
เครื่องมือสังเกตการณ์ในตัว รวมถึงการสนับสนุน OpenTelemetry ให้ความสามารถในการตรวจสอบและแก้ไขจุดบกพร่องโดยละเอียด ช่วยให้นักพัฒนาสามารถติดตามข้อความ ติดตามตัวชี้วัด และจัดการเวิร์กโฟลว์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Magentic-One: แกนหลักของการทำงานอัตโนมัติขั้นสูง
บทนำ ของ Magentic-One เน้นย้ำถึงศักยภาพของ AutoGen v0.4 ในการควบคุมการทำงานร่วมกันแบบหลายตัวแทน Magentic-One อาศัยผู้ควบคุมที่ประสานงานทีมตัวแทนเฉพาะทางเพื่อดำเนินงานที่ซับซ้อนและมีหลายขั้นตอน ระบบประกอบด้วยเอเจนต์หลักสี่ตัว:
WebSurfer Agent: เอเจนต์นี้นำทางเว็บ ดำเนินการต่างๆ เช่น การค้นหา การคลิกลิงก์ และการโต้ตอบกับองค์ประกอบออนไลน์ เช่นเดียวกับเครื่องมือบนเบราว์เซอร์ เช่น ฟีเจอร์”การใช้คอมพิวเตอร์”ของ Anthropic WebSurfer สามารถรวบรวมและสังเคราะห์ข้อมูลในหลายเว็บไซต์ โดยให้ข้อมูลสรุปและข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็นสำหรับเป้าหมายโครงการที่กว้างขึ้น
FileSurfer Agent: มอบหมายให้สำรวจไดเร็กทอรีในเครื่องและวิเคราะห์เนื้อหาไฟล์ FileSurfer รองรับเวิร์กโฟลว์ที่เกี่ยวข้องกับการจัดการเอกสาร การดึงข้อมูล และการประมวลผลข้อมูลในเครื่อง โครงการโดยไม่ต้องมีการควบคุมดูแลด้วยตนเอง
Coder Agent: ด้วยความสามารถในการเขียนและประเมินโค้ด Coder agent จะทำหน้าที่เป็นโปรแกรมเมอร์เสมือน โดยสามารถร่างสคริปต์ใหม่ และแก้ไขข้อบกพร่องที่มีอยู่ได้ และทำงานร่วมกับตัวแทนอื่นๆ โดยการตีความอินพุตจาก WebSurfer หรือข้อมูลที่แยกวิเคราะห์โดย FileSurfer ความสามารถนี้ทำให้ Magentic-One เป็นเครื่องมืออเนกประสงค์ในสภาพแวดล้อมที่จำเป็นต้องมีการพัฒนาและการเขียนโค้ดอัตโนมัติ
ComputerTerminal Agent: ส่วนสุดท้ายในกลุ่มผลิตภัณฑ์ Agent คือ ComputerTerminal ซึ่งเป็น Agent เฉพาะทางที่รันโค้ดที่สร้างโดย Coder ด้วยการรันโปรแกรมโดยตรง จะเป็นการปิดลูปในโครงการที่ต้องมีการทดสอบหรือการปรับใช้ทันที โดยทำหน้าที่เป็นสภาพแวดล้อมการดำเนินการแบบเรียลไทม์ที่สามารถปรับได้ตามคำติชมจาก Orchestrator
รูปภาพ Microsoft
ส่วนกลางถึง ฟังก์ชันการทำงานของ Magentic-One คือ”บัญชีแยกประเภทงาน”และ”บัญชีแยกประเภทความคืบหน้า”ของผู้จัดทำ
บัญชีแยกประเภทงานทำหน้าที่เป็นพิมพ์เขียวโดยสรุปแต่ละขั้นตอนของโครงการ ในขณะที่บัญชีแยกประเภทความคืบหน้าจะตรวจสอบความสมบูรณ์และปรับขั้นตอนการทำงานแบบไดนามิก ความสามารถในการปรับตัวนี้ช่วยให้แน่ใจว่าระบบสามารถปรับเทียบใหม่และเอาชนะความท้าทายโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงด้วยตนเอง
AutoGen v0.4 แนะนำเครื่องมือใหม่เพื่อทำให้การพัฒนาระบบ AI ง่ายขึ้น AutoGen Studio ซึ่งเป็นสภาพแวดล้อมที่ใช้โค้ดน้อย ช่วยให้สามารถสร้างต้นแบบได้อย่างรวดเร็วด้วยฟีเจอร์ต่างๆ เช่น การอัปเดตเอเจนต์แบบเรียลไทม์ การควบคุมการดำเนินการระหว่างกลาง และการลาก-และวางอินเทอร์เฟซสำหรับการสร้างทีม
อินเทอร์เฟซยังรวมการแสดงภาพการไหลของข้อความ ซึ่งให้วิธีที่ใช้งานง่ายในการติดตามเส้นทางการสื่อสารของตัวแทน
รูปภาพ: Microsoft
AutoGen Bench เป็นอีกหนึ่งส่วนเสริมที่สำคัญ โดยมีเครื่องมือเปรียบเทียบสำหรับการประเมิน ประสิทธิภาพของตัวแทนข้ามงานและสภาพแวดล้อม เครื่องมือทั้งสองได้รับการออกแบบมาเพื่อลดความซับซ้อนในการพัฒนาและส่งเสริมการทดลองกับระบบหลายตัวแทน
บริบทการแข่งขันสำหรับ Multi-Agent AI
AutoGen v0.4 และ Magentic-One มาถึงช่วงเวลาที่การแข่งขันในระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังทวีความรุนแรง Agentforce 2.0 ของ Salesforce และ Agentspace ของ Google นำเสนอแนวทางที่ไม่ซ้ำใครในการทำให้เวิร์กโฟลว์เป็นอัตโนมัติ อย่างไรก็ตาม การมุ่งเน้นของ Microsoft ในด้านโมดูลาร์ ความสามารถในการปรับขนาด และการพัฒนาที่ขับเคลื่อนโดยชุมชนทำให้แนวทางของตนแตกต่าง
Magentic-One ผสานรวมกับ GPT-4o ของ OpenAI เพื่อเพิ่มความสามารถในการให้เหตุผลที่ได้รับการปรับปรุง แต่ยังคงไม่เชื่อเรื่องพระเจ้าแบบ LLM ช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับแต่งระบบเพื่อ ความต้องการเฉพาะโดยการเลือกรุ่นภาษาที่แตกต่างกัน ความยืดหยุ่นนี้ทำให้ AutoGen เป็นเฟรมเวิร์กที่หลากหลายสำหรับธุรกิจและนักพัฒนาที่กำลังมองหาโซลูชัน AI ขั้นสูง
การโยกย้ายและการพัฒนาในอนาคต
Microsoft ได้ดำเนินการตามขั้นตอนเพื่อทำให้การโยกย้ายง่ายขึ้น กระบวนการจาก AutoGen เวอร์ชันก่อนหน้า AgentChat API ใหม่ยังคงรักษานามธรรมที่คุ้นเคย ในขณะเดียวกันก็นำเสนอฟังก์ชันใหม่ๆ เช่น การสตรีมข้อความ การประหยัดงานที่ได้รับการปรับปรุง และความสามารถในการหยุดชั่วคราวและดำเนินการเวิร์กโฟลว์ต่อ
บริษัทยังวางแผนที่จะขยายการสนับสนุนภาษาการเขียนโปรแกรม แนะนำส่วนขยายเฉพาะโดเมน และส่งเสริมการมีส่วนร่วมของชุมชนผ่านการพัฒนาโอเพ่นซอร์ส
แผนงานของ Microsoft สะท้อนให้เห็นถึงความมุ่งมั่นในการพัฒนา Agentic AI เน้นความสามารถในการขยายขนาด ความแข็งแกร่ง และการพัฒนาด้านจริยธรรม ในขณะที่ภูมิทัศน์ของ AI พัฒนาขึ้น AutoGen v0.4 และ Magentic-One ทำให้ Microsoft อยู่ในแถวหน้าของนวัตกรรม AI แบบหลายตัวแทน ซึ่งเป็นการวางรากฐานสำหรับความก้าวหน้าในอนาคตในด้านระบบอัตโนมัติและการทำงานร่วมกัน
