AutoGen，它能够通过多智能体对话来开发大型语言模型（LLM）应用。并且AutoGen框架的Agent智能体是可用户定制的，并且支持多种模式应用，例如：结合了LLM、用户输入和工具的使用，它能够简化复杂LLM工作流的编排、自动化和优化，从而最大化LLM模型的性能与克服幻觉和不足的缺陷。微软推出了一款LLM智能Agent创新框架：AutoGen，它能够通过多智能体对话来开发大型语言模型（LLM）应用。并且AutoGen框架的Agent智能体是可用户定制的，并且支持多种模式应用，例如：结合了LLM、用户输入和工具的使用，它能够简化复杂LLM工作流的编排、自动化和优化，从而最大化LLM模型的性能与克服幻觉和不足的缺陷。
•github: https://github.com/microsoft/autogen
AutoGen的使用和定制或许相对复杂。也因为考虑到AutoGen的易用性，微软也同步推出了：AutoGen Studio 2.0，它是专注于将AutoGen框架复杂性转化为用户友好的UI界面体验。ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;margin: 1.5em 8px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">AutoGen Studio是一个由AutoGen驱动的界面，目的是简化创建和管理多Agent代理解决方案的过程。AutoGen Studio是一个用户友好的平台，即使是初学者也可以通过直观的界面声明性地定义和修改代理和多代理工作流。AutoGen Studio UI 2.0和AutoGen框架简化了基于LLM的多Agent应用，让大家可以轻松的更直观的体验AI Agent代理的强大。ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 1.2em;font-weight: bold;display: table;margin: 4em auto 2em;padding-right: 0.2em;padding-left: 0.2em;background: rgb(250, 81, 81);color: rgb(255, 255, 255);">AutoGen Studio安装ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 1.1em;font-weight: bold;margin-top: 2em;margin-right: 8px;margin-bottom: 0.75em;padding-left: 8px;border-left: 3px solid rgb(250, 81, 81);color: rgb(63, 63, 63);">环境要求• Python 3.11：AutoGen Studio UI 2.0运行在Python 3.11上。
• Conda环境：强烈建议使用Conda环境。Conda是一个开源的包管理和环境管理系统，可在各种操作系统上运行。它有助于为不同项目创建隔离的环境，确保每个项目都有自己的依赖集，不会相互干扰。
•LLM提供商和API密钥
• LLM提供商概述：AutoGen Studio利用LLM大语言模型来增强其AI能力。这些模型对于解释和生成类似人类的响应至关重要，LLMM模型是AutoGen框架工具的核心组成部分。
• API密钥：要访问LLM的功能，首先需要准备一个API密钥，可以是OPENAI_API_KEY或AZURE_OPENAI_API_KEY，或者其他使用OpenAIAPI标准协议的LLM语言。本文将使用月之暗面Kimi提供的免费API体验，具体配置参见后续UI界面配置。
•创建Conda环境：首先需要为AutoGen Studio创建一个虚拟环境。Conda创建了一个独立的环境，就像在本地计算机上设置一个专用的工作空间，保持一切有序，防止与其他项目发生环境冲突。创建环境和激活环境，请打开终端并输入以下命令：
condacreate-nautogenstudiopython=3.11condaactivateautogenstudio
注：-n autogenstudio将您的环境命名为'autogenstudio'，python=3.11确保它使用正确的Python版本。
安装AutoGen Studio UI 2.0过程很简单，只需要安装AutoGen Studio包。确保在刚创建的'autogenstudio' Conda环境下安装。在终端中键入以下命令：
pipinstallautogenstudio
安装完成后，就可以在终端中启动AutoGen Studio了。在终端中键入以下命令以启动AutoGen Studio用户界面：
autogenstudioui
启动AutoGen Studio UI后会默认在8081端口，只需打开浏览器访问：http://127.0.0.1:8081，就可以进入`AutoGen Studio`用户界面。
在界面中，可以看到整个AutoGen Studio UI分为Build、Playground、Gallery 3块功能区域。其中Build为AutoGen基础配置，Playground为引用对话聊天界面。在Build菜单下，分为：Skills（技能，执行Agent所需要的Function call函数）、Models（LLM模型配置）、Agents（AutoGen工作流依赖的Agent代理）、Workflows（聊天应用流程配置）。
在本文中笔者将使用月之暗面提供的AI来体验AutoGen Studio，因此需要在菜单栏Models中选择新增LLM模型，输入API名称、API URL，以及API Key即可。如下界面所示。
同时需要更新Agent对应的模型引用：
注：API Key可以从API管理菜单获取，目前注册新用户既送15元的免费体验额度，足够一段时间的体验。API秘钥地址：https://platform.moonshot.cn/console/api-keys
配置完LLM模型后，就可以直接到Playground页面开始体验了。首先需要新建一个General Agent Workflow的会话，输入输入下面提示语，既可以看见AutoGen的多Agent之间开始互相协作：分析规划问题，解决问题，直到问题解决。
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