使用 AutoGen Studio 2.0 简化 AI 开发
如果您被 AutoGen 的承诺所吸引,但发现自己因其看似复杂的设置而犹豫不决,那么您并不孤单。数字助理和 AI 工作流程领域的许多初学者都面临着类似的挑战。
但不要害怕,最新版本的 AutoGen Studio UI 旨在将这种复杂性转化为用户友好的体验。在之前的文章中,我们探讨了 AutoGen 和 AutoGen Rag 的深度,为这一激动人心的新旅程奠定了基础。
现在,让我们深入了解 AutoGen Studio UI 2.0 的简化和创新世界,在这里,创建 AI 代理变得既直观又强大。
什么是 AutoGen Studio
AutoGen Studio 是由 AutoGen 提供支持的界面,旨在简化创建和管理多代理解决方案的过程。这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以声明方式定义和修改代理和多代理工作流程。
这种易用性改变了游戏规则,特别是对于那些发现原始 AutoGen 设置具有挑战性的人。
安装先决条件
系统要求
- Python 3.11:AutoGen Studio UI 2.0 在 Python 3.11 上运行。安装此版本以避免任何兼容性问题至关重要。Python 3.11 带来了增强功能和改进的性能,使其成为运行 AutoGen Studio 等复杂应用程序的理想选择。
- 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。它有助于为不同的项目创建隔离的环境,确保每个项目都有自己的一组相互干扰的依赖项。对于 AutoGen Studio,设置特定的 Conda 环境意味着您可以有效地管理依赖项,而不会影响其他项目或系统范围的设置。
LLM 提供程序和 API 密钥
- LLM 提供商概述:AutoGen Studio 利用语言学习模型 (LLM) 来支持其 AI 功能。这些模型对于解释和生成类似人类的响应至关重要,使其成为该工具的核心组件。
- API 密钥:要访问这些 LLM 的功能,您需要一个 API 密钥。an 或 .这些密钥用作您对 OpenAI 或 Azure 提供的语言模型的访问通行证。
OPENAI_API_KEY
AZURE_OPENAI_API_KEY
设置环境
创建和激活 Conda 环境
- 创建 Conda 环境:首先,我们需要专门为 AutoGen Studio 创建一个虚拟环境。这就是 Conda 派上用场的地方。这就像在你的电脑上设置一个专用的工作区,让一切井井有条,并防止与你可能有的其他项目发生任何冲突。要创建此环境,请打开终端并输入以下命令:
conda create -n autogenstudio python=3.11
在这里,将您的环境命名为 ‘autogenstudio’,并确保它使用正确的 Python 版本。-n autogenstudio
python=3.11
- 激活 Conda 环境:创建环境后,下一步是激活它。此步骤就像步入您的新工作区,您所做的一切都包含在此环境中。要激活它,请键入:
conda activate autogenstudio
配置 LLM 提供程序
- 获取 API 密钥:要使用 AutoGen Studio,您需要来自 OpenAI 或 Azure 的 API 密钥,该密钥的作用类似于特殊密码,允许您访问高级语言模型。如果您还没有,请访问 OpenAI 或 Azure 的网站注册并获取您的 API 密钥。
- 在您的环境中设置 API 密钥:获取 API 密钥后,您需要在 Conda 环境中提供该密钥。这是通过将其设置为环境变量来完成的,以确保 AutoGen Studio 可以在需要与语言模型通信时使用它。要设置 API 密钥,请在您的终端中键入:
export OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
或
export AZURE_OPENAI_API_KEY=your_azure_api_key_here
- 将 或 替换为您获得的实际密钥。此步骤将您的环境与语言模型提供程序联系起来,为您将要探索的令人兴奋的 AI 功能奠定基础。
your_openai_api_key_here
your_azure_api_key_here
就是这样!您已成功为 AutoGen Studio UI 2.0 设置环境。当您深入研究创建和管理 AI 代理的世界时,此基础对于获得流畅的体验至关重要。
安装 AutoGen Studio
现在,您的环境已全部设置完毕,让我们继续安装 AutoGen Studio UI 2.0。这个过程很简单,我将指导您完成视频脚本中概述的每个步骤。无论您是初学者还是高级用户,这些步骤都将确保顺利安装。
安装 AutoGen Studio 软件包:
- 首先,我们需要安装 AutoGen Studio 包。确保您在“autogenstudio”Conda 环境中。
- 在终端中,键入以下命令:
pip install autogenstudio
- 此命令将安装 AutoGen Studio 软件包,这对于运行应用程序至关重要。
启动 AutoGen Studio:
- 安装完成后,就可以启动 AutoGen Studio 了。
- 在终端中,键入以下命令以启动 AutoGen Studio 用户界面:
autogenstudio ui
- 此命令在指定端口(在本例中为 8081)上运行 AutoGen Studio UI。
访问 AutoGen Studio:
- 打开您首选的 Web 浏览器。
- 导航到 。这是运行 AutoGen Studio 的 URL。
http://localhost:8081/
- 访问此 URL 后,您将进入 AutoGen Studio 用户界面。
安装过程设计为尽可能无缝,确保您可以毫不费力地开始探索 AutoGen Studio 的功能。请记住,这只是您使用 AutoGen Studio 的旅程的开始。在接下来的部分中,我们将深入探讨如何使用其各种功能来创建和管理 AI 代理和工作流程。
探索 AutoGen Studio 功能
一个。Build 部分
AutoGen Studio UI 2.0 为创建和管理 AI 代理和工作流开辟了一个充满可能性的世界。让我们深入研究 Build 部分,这是您制定有效 AI 解决方案的起点。
创建技能:
在 Build (构建) 部分中,您有机会创建新技能。这些技能是为完成特定任务而量身定制的功能,构成了 AI 代理能力的支柱。
假设您要创建一个名为“Cat aski generator”的技能。此过程涉及定义函数的作用、用途以及它如何执行任务。这类似于为您的 AI 代理编程特定操作。
这个创作过程用户友好且直观,即使您刚刚开始使用 AI,也可以访问它。
创建代理:
在 Agents (代理) 选项卡中,您可以让 AI 代理栩栩如生。在这里,您可以创建项目所需的任意数量的代理,每个代理都有独特的特征和技能。
例如,您可以创建一个示例代理,并使用特定模型(如 “gp4 turbo”)对其进行自定义。此自定义包括定义代理的行为、响应和功能。
为您的代理添加技能是一个简单的过程。您可以从您创建的技能中进行选择,例如“Cat aski 生成器”,也可以使用 AutoGen Studio 中提供的预定义技能。
创建工作流:
工作流是 AI 生态系统中交互的本质。它们定义不同的代理如何协作执行任务。
设置工作流涉及指定代理之间的交互模式。例如,您可以建立一个工作流,其中两个代理一起工作,交换信息和决策以完成任务。
当前版本的 AutoGen Studio 允许两个代理之间进行交互,但视野正在扩大,未来的更新有望实现更复杂的交互。
“构建”部分是 AutoGen Studio UI 2.0 中的画布。在这里,您可以试验、创建和微调构成 AI 解决方案的元素。无论是制作复杂的技能、让不同的代理栩栩如生,还是编排他们的互动,构建部分都能提供无缝且引人入胜的体验。
Playground 部分
在 AutoGen Studio UI 2.0 中,Playground 部分是执行操作的地方。在这里,您可以查看正在运行的代理和工作流程,与它们进行交互,并从 Build (构建) 部分观察配置的结果。让我们探索如何充分利用 Playground 部分。
-
与代理工作流交互:
- Playground 的核心是交互。在这里,您将使用您在 Build (构建) 部分中定义的代理工作流程。
- 这种互动不仅仅是执行任务;这是一个动态过程,您可以在其中了解座席如何协作、使用他们的技能并适应不同的场景。
- 例如,作为用户任务的一部分,您可能让代理协作生成图像或编译 PDF 文档。The Playground 是这种合作的实现之处。
-
运行示例任务:
- Playground 非常适合测试和实验。您可以运行示例任务来查看代理和工作流程的执行情况。
- Playground 中的每个会话都是与代理工作流的持续交互或参与。它的特点是一系列旨在实现特定目标的活动或操作。
- 当您运行这些任务时,您将看到代理如何互动,他们如何利用自己的技能,以及他们如何有效地完成既定目标。
-
会话和聊天视图:
- Playground 中的会话是指与代理工作流程交互的整个时间段。这包括配置工作流程、您与座席之间的交互以及这些交互的结果。
- 在会话中,还有 Chat View (聊天视图)。此功能允许您与代理之间进行一系列交互,从而构成会话的一部分。这就像与您的 AI 代理进行对话、指导它并实时接收反馈。
AutoGen Studio UI 2.0 中的 Playground 部分是您的交互式 Playground。在这里,您可以测试代理和工作流,观察它们在真实场景中的性能,并根据结果对其进行优化。
C.画廊部分
在 AutoGen Studio UI 2.0 中,“图库”部分作为您的个人展示柜脱颖而出,您可以在这里存储和重新审视您的创意作品。它就像一本数字剪贴簿,通过 AI 辅助的创造力记录您的旅程。让我们深入了解一下是什么让 Gallery 成为您体验中不可或缺的一部分:
保存您的创意对话
想象一下,您刚刚参加了一场引人入胜的会议,通过 AI 生成的图像和文本将您的想法具体化。你不希望这些时刻被遗忘。这就是 Gallery 的切入点。只需单击发布图标,即可在此数字保险库中保护您的交互。这不仅仅是关于储蓄;这是关于珍惜您在会议期间点燃的那些创造力火花。
访问和查看过去的交互
您的 AutoGen Studio 之旅不仅仅是当下。Gallery 确保这一点。您保存的每个已发布的对话或互动都会整齐地隐藏在此部分。通过导航到 Gallery 选项卡,您可以重新访问过去的探索,回顾您创建的内容,并可能为您的下一个项目找到灵感。此功能不仅仅是一个存储解决方案;它是您个人的创意里程碑档案。
使用 AutoGen Studio API
AutoGen Studio 虽然主要是一个 Web 界面,但拥有强大的模块化 Python API 来支持其功能。对于那些希望更深入地了解 AutoGen Studio 的可编程方面的人来说,此 API 是一个基石,可提供对代理工作流程的更精细级别的控制。
- 声明性工作流规范:API 允许以 JSON 格式以声明方式指定代理工作流。此功能对于喜欢以编程方式定义工作流的开发人员特别有用,使他们能够灵活地在更大程度上自定义和自动化流程。
- 工作流管理:通过 API,您可以加载和运行这些 JSON 定义的工作流。该过程涉及从您的代理规范创建工作流配置,然后利用它来管理和执行这些工作流。
AutoGenWorkFlowManager
AutoGen Studio 的局限性
虽然 AutoGen Studio 是创建和管理 AI 代理和工作流的强大工具,但重要的是要承认其当前的局限性和未来增强的路线图。
- 复杂的机器人工作流程:目前,AutoGen Studio 支持相对简单的机器人工作流程,主要涉及两个机器人之间的交互。但是,更复杂的工作流(例如具有多个代理和动态拓扑的 GroupChat)即将出现。
- 用户体验改进:该平台不断发展以提供更好的用户体验。未来的更新旨在包括通过流式中间模型输出提供实时反馈、更好地总结代理响应以及有关每次交互成本的详细信息等功能。
- 增强代理技能:开发团队专注于改进编写、编写和重用代理技能的工作流程。这将使用户能够为他们的代理构建更复杂和多样化的技能。
- 社区功能:AutoGen Studio 的一个主要目标是在用户中培养社区意识。未来的计划包括促进 AutoGen Studio 用户社区内更轻松的共享和协作,包括共享会话和结果,以及为技能、代理和工作流程的共享存储库做出贡献。
结论
AutoGen Studio 站在 AI 创新的前沿,为创建和管理 AI 代理和工作流提供了一个可访问但功能强大的平台。其用户友好的界面,加上强大的底层 API,提供了简单性和复杂性的独特融合。
无论您是初学者还是经验丰富的开发人员,AutoGen Studio 都邀请您轻松进入 AI 世界。
我们鼓励您探索它的功能,试验它的功能,并利用它的潜力将您的 AI 愿景变为现实。
常见问题
如何更改 AutoGen Studio 中的默认技能和配置?
通过 UI 修改代理配置或编辑“autogentstudio/utils/dbdefaults.json”文件以进行数据库初始化。
我应该采取哪些步骤来重置与 AutoGen Studio 中代理的对话?
删除 ‘database.sqlite’ 文件以重置对话历史记录。对于特定用户数据,请删除 ‘autogenstudio/web/files/user/<user_id_md5hash>’ 文件夹。
我是否可以在 AutoGen Studio 中查看座席交互的输出和消息?
是的,在 Web UI 的调试控制台中查看消息或检查“database.sqlite”文件以获取详细记录。
数据统计
数据评估
关于AutoGen Studio特别声明
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