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AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation

  • 前言
  • Abstract
  • Motivation
  • Framework
    • Conversable Agents
    • Conversation Programming
  • Application
  • A1: Math Problem Solving
  • A2: Retrieval-Augmented Code Generation and Question Answering
  • A3: Decision Making in Text World Environments
  • Conclusion

前言

微软在智能体方面的又一重大工作，通过对话式多智能体协作的方式构建智能体系统，以解决各种应用场景下的问题。相对于文章本身，我更希望读者关注其在github上项目的工作，毕竟智能体的工作本质上都是工程化的内容，只有实际参与了项目本身你才能真正理解AutoGen的意义并感受其实用性。

Paper https://arxiv/pdf/2308.08155.pdf
Code https://github/microsoft/autogen
From ICLR 2024 WorkShop

Abstract

AutoGen是允许开发者通过多智能体的形式构建LLM应用的开原框架，这些智能体通过对话完成任务。AutoGen可定制化、可对话，并且可以在各种LLMs、用户输入和工具组合的模式下运行。使用AutoGen，开发者可以灵活定义智能体交互行为。自然语言和计算机代码都可以用于为不同的应用程序编写灵活的对话形式。AutoGen是构建各种复杂且融合LLM能力的应用程序的通用框架，实验证明该框架在各种领域的有效性。

本文标签： 论文 enabling Gen LLM AutoGen

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