如何在实际项目中使用AutoGen构建基本的多智能体对话系统？

AutoGen基础开发实践

使用AutoGen构建基本的多智能体系统可分为以下关键步骤：

1. 环境准备

通过pip安装核心包及扩展组件：

<code>pip install -U "autogen-agentchat" "autogen-ext[openai]"
export OPENAI_API_KEY='your-api-key-here'</code>

2. 创建智能体

• 定义AssistantAgent作为AI助手
• 创建UserProxyAgent代理用户输入
• 配置LLM模型参数和执行环境

<code>from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent
assistant = AssistantAgent("assistant", 
  llm_config={
    "config_list": [{"model": "gpt-4", "api_key": os.environ["OPENAI_API_KEY"]}]
  })
user_proxy = UserProxyAgent("user_proxy", 
  code_execution_config={"work_dir": "coding", "use_docker": False})</code>

3. 启动对话

使用initiate_chat方法开启对话线程：

<code>user_proxy.initiate_chat(assistant, message="解释量子计算基础原理")</code>

4. 扩展功能

• 添加GroupChat实现群聊协作
• 通过register_handler定制消息处理逻辑
• 集成外部工具增强智能体能力

该基础架构可根据需求灵活扩展为更复杂的多智能体系统。

本答案来源于文章《AutoGen：微软开发的多智能体对话框架》