AutoGen多Agent教程：微软开源的对话式Agent框架怎么用？

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🩺 摘要

AutoGen让多个AI Agent像群聊一样对话协作。微软出品，GitHub 59k+ Stars。这篇从实际案例出发教你用好AutoGen。

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AutoGen为什么特别？

大多数Agent框架是"一个Agent调用多个工具"，而AutoGen是"多个Agent互相对话"。这种设计让它可以处理需要多轮协商的任务。

核心概念

Agent（代理） — 基本通信单元，可以是一个人、一个LLM或一个工具 ConversableAgent — 能对话的Agent基类 AssistantAgent — 使用LLM的助手Agent UserProxyAgent — 代表人类的代理，可以执行代码

一个实际例子：代码审查系统

假设你要搭一个自动代码审查系统，一个Agent负责检查代码质量，一个负责测试覆盖率，一个负责总结结果。

from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent

# 代码审查Agent
reviewer = AssistantAgent(
    name="Reviewer",
    system_message="你是一个资深代码审查员",
    llm_config={"config_list": [{"model": "gpt-4", "api_key": "..."}]}
)

# 测试Agent
tester = AssistantAgent(
    name="Tester",
    system_message="你负责检查测试覆盖率",
    llm_config={"config_list": [{"model": "gpt-4", "api_key": "..."}]}
)

AutoGen vs CrewAI vs LangChain

维度 AutoGen CrewAI LangChain
核心模式 对话驱动 任务驱动 链式调用
多Agent 原生支持 原生支持 需额外配置
上手难度 中等 低 高

总结

AutoGen最适合需要多轮协商和Agent间对话的场景。如果你的任务涉及多个Agent互相讨论、辩论、协作，AutoGen是最自然的选择。