chatGPT在今年火爆全球，引领了一波AI浪潮

全世界很多公司和机构都在研发AI大语言模型（LLM）

但是，LLM并不是万能的，它们也有自己的局限性和缺点。

比如，LLM可能会生成错误或不安全的内容，或者无法处理一些复杂或专业的任务。

为了克服这些问题，我们需要设计一些工作流程，来结合LLM、人类和其他工具的优势，从而实现更好的效果。

为了解决以上问题，帮助开发者创建基于LLM的复杂应用程序，微软推出了AutoGen框架

AutoGen是什么

它让你用很少的代码，就创建出多个有不同能力和角色的智能代理（agent），并让它们之间进行对话，来协同完成任务。

比如，你可以用AutoGen来构建一个代码问答系统，它可以根据用户的问题，自动编写和执行代码，并给出结果和解释。这样的系统可以用在很多领域，比如供应链优化、金融分析、教育辅导等。

AutoGen的AI助手可以根据你的需求进行定制，它们可以利用最先进的LLM，比如GPT-4，来实现强大的功能，同时也可以通过与人类和工具的集成来弥补LLM的局限性。

AutoGen支持多种对话模式，让你可以构建各种各样的对话系统。你可以选择对话的自主性、AI助手的数量、以及AI助手之间的对话拓扑结构。

这样，你就可以创建复杂的工作流程，来处理各种不同的任务。AutoGen还提供了一系列已经实现的系统，涵盖了不同领域和复杂度的应用。这些系统展示了AutoGen如何轻松地支持多样化的对话模式，并且满足不同的需求。

例如，如果你想要构建一个基于代码的问答系统，你可以设计如图1所示的AI助手和它们之间的交互。这样一个系统可以减少人工干预所需的次数，并且使用AutoGen可以节省超过4倍的编码工作量。

一个基于代码问答系统：指挥官（Commander）接收用户问题，并且协调写作者（Writer）和保护者（Safeguard）。写作者负责生成代码和解释，保护者负责确保安全性，指挥官负责执行代码。如果出现问题，过程可以重复直到解决。阴影圆圈表示可能重复多次的步骤。

如何使用？

AutoGen框架是AI领域的一个重大进步。通过实现多个AI助手之间的自动化对话，任务可以自主地或者在人类反馈下完成，包括需要通过代码使用工具的任务。AutoGen框架为AI应用开发带来了新的可能性和机遇。

https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/autogen-enabling-next-generation-large-language-model-applications/

文档地址：

https://microsoft.github.io/autogen/docs/Getting-Started

代码地址：

https://github.com/microsoft/autogen