对效率和优化的追求是我们不断的追求，但随着过去18个月左右人工智能的爆炸式增长，新的生产力方法现在比以往任何时候都更加可用。其中一种创新方法是使用AutoGen，这是一种用于构建多代理应用程序的框架。了解有关AutoGen的更多信息、其在构建多代理系统中的应用、其与Postgres的集成以进行数据分析，以及其使用的优缺点。它还探讨了AutoGen的未来改进和应用。

创建AutoGen多AI代理应用程序以更有效地解决问题

AutoGen是一个框架，支持使用多个可以相互对话来解决任务的代理来开发大型语言模型(LLM)应用程序。这些代理是可定制的、可对话的并且无缝地允许人类参与。他们可以采用法学硕士、人力投入和工具组合的各种模式运作。这种动态的模块化系统允许每个“代理”执行特定的任务，从而提高效率并允许更复杂的操作。

创建多AI代理应用程序

IndyDevDanYouTube频道创建了一个精彩的教程，展示了如何使用AutoGen为其核心创建多AI代理系统。

“在这段视频中，我们增强了由GPT-4支持的人工智能Postgres数据分析代理，并使其成为多代理。通过将我们的BI分析工具拆分为单独的代理，我们可以分配各个角色，就好像我们的AI是一家小型工作软件数据分析公司一样。我们构建了一个数据分析代理、一个高级数据分析代理和一个产品经理代理。每个代理都有特定的角色，我们可以为他们分配只有他们才能运行的特殊功能。”

在YouTube上观看此视频。

“当然，我们利用我们最喜欢的人工智能结对编程助手AIDER，在一些快速工程技术的帮助下立即生成我们的代码的第一遍。我们用python构建并使用诗歌作为我们的依赖管理器。我们的目标是更接近人工智能工程的未来，并以零代码构建功能齐全的人工智能驱动的数据分析工具。代理软件很可能是未来，所以让我们保持人工智能工程的前沿，并使用AutoGen构建多代理数据分析工具。”

在使用AutoGen构建的典型多代理应用程序中，有各种代理，例如Commander、Writer和Safeguard。每个代理都有专门的功能。例如，Commander生成SQL查询，Writer运行SQL并生成响应，Safeguard验证输出。这种角色专业化提高了系统的效率。

AutoGen的主要功能之一是它与PostgreSQL数据库和用于自然语言查询的OpenAIAPI集成。这种集成使用户能够通过自然语言提示运行SQL查询，从而简化了数据查询的过程。多个代理协作以确保生成的SQL查询正确并满足要求，从而增强数据验证。

提高生产力和解决问题的能力

AutoGen的设计具有灵活性和适应性。它可以适应不同的配置和问题，从而成为更强大和多功能的工具。这种适应性还有助于系统的可扩展性，使其能够处理更复杂的场景，例如连接表和生成报告。然而，与任何技术一样，AutoGen也面临着挑战。运行多个代理的相关成本可能会很高。此外，由于代理之间的相互依赖性，调试多代理系统可能会很复杂。

尽管存在这些挑战，AutoGen在未来的改进和应用方面仍具有巨大的潜力。它简化了复杂的LLM工作流程的编排、自动化和优化，从而最大限度地提高LLM模型的性能并克服其弱点。它支持复杂工作流程的多种对话模式，允许开发人员构建广泛的对话模式。AutoGen还提供增强的推理API，提供“openai.Completion”或“openai.ChatCompletion”的直接替代品。此功能允许轻松进行性能调整、API统一和缓存等实用程序以及高级使用模式，例如错误处理、多配置推理、上下文编程等。

AutoGen是用于构建多代理应用程序的强大工具。它提供了一个通用的多代理对话框架，集成了法学硕士、工具和人类，使他们能够自主地或根据人类反馈集体执行任务。尽管存在挑战，但AutoGen的潜在优势和未来应用使其成为追求效率和优化的有前途的技术。