README.md · NanGePlus/AutoGenV04Test

# 1、项目介绍
## 1.1、本次分享介绍       
**(第一期)[2025.1.12]AutoGen v0.4稳定版本框架介绍及AgentChat应用接口功能测试**                                       
https://www.bilibili.com/video/BV17WcVeZERm/                                                            
https://youtu.be/7H00xQK8rDM                                          
**(第二期)[2025.1.13]AutoGen v0.4稳定版本Studio低代码平台使用**                               
https://www.bilibili.com/video/BV1qTcUe4EQx/                      
https://youtu.be/eH65c1bfM3Q

## 1.2 AutoGen介绍
AutoGen是微软发布的一个用于构建AI Agent系统和应用程序的开源框架                                                              
github地址:https://github.com/microsoft/autogen                                                         
文档地址:https://microsoft.github.io/autogen/stable/index.html                                         
最新架构AutoGen v0.4正式发布第一个稳定版本                                              
v0.4版本是对AutoGen的一次从头开始的重写，目的是为构建Agent创建一个更健壮、可扩展、更易用的跨语言库                                           
AutoGen v0.4的应用接口采用分层架构设计，存在多套软件接口用以满足不同的场景需求                                                             
**(1)Magentic-One CLI**                        
基于控制台的多Agent助手，用于执行基于 Web 和文件的任务。 基于 AgentChat 构建                
**(2)Studio**                         
一款无需编写代码即可进行原型设计和管理Agent的应用程序。基于 AgentChat 构建                  
**(3)Core:事件驱动型接口，核心接口，autogen-core**         
用于构建可扩展的多Agent人工智能系统的事件驱动编程框架                      
**(4)AgentChat:任务驱动型应用接口，autogen-agentchat**              
用于构建会话式单Agent和多Agent应用程序的编程框架，建立在Core核心层之上，抽象了许多底层系统概念                      
**(5)Extensions:第三方系统接口，扩展包，autogen-ext**                    
与外部服务或其他库交互的 Core 和 AgentChat 组件的实现。可以查找并使用社区扩展或创建自己的社区扩展                                   
如OpenAI模型客户端接口等，除内置扩展外，该扩展包还容纳社区贡献的扩展接口

## 1.3 AgentChat:任务驱动型应用核心概念      
### 1.3.1 Models 大模型
Agent需要访问LLM模型服务                                       
由于有许多不同的提供者具有不同的API,autogen-core为模型客户端实现了一个协议                         
而autogen-ext为流行的模型服务实现了一组模型客户端,如OpenAI、本地模型

### 1.3.2 Messages  消息通信
在AgentChat中，消息促进与其他Agent、orchestrators和applications的通信和信息交换                        
AgentChat支持各种消息类型，每种消息类型均针对特定目的而设计               
**(1)Agent-Agent Messages**                          
此消息类型允许文本和多模式通信，并包含其他消息类型，例如TextMessage或MultiModalMessage                             
**(2)Internal Events**                           
这些消息用于传达Agent本身内的事件和操作信息

### 1.3.3 Agents 智能体
**AgentChat提供了一组预设Agents，每个Agent在响应消息的方式上都有所不同:**                                            
AssistantAgent:是一个内置的Agent，使用大语言模型，并且具有使用工具的能力                       
UserProxyAgent:接受用户输入的Agent将其作为响应返回                               
CodeExecutorAgent:可以执行代码的Agent                      
OpenAIAssistantAgent:由 OpenAI Assistant 支持的Agent，能够使用自定义工具                           
MultimodalWebSurfer:一种多模式Agent，可以搜索网络并访问网页以获取信息                    
FileSurfer:可以搜索和浏览本地文件以获取信息的Agent                      
VideoSurfer:可以观看视频以获取信息的Agent                              
**(1)所有Agent共享以下属性和方法**                                                       
**name**                   
指定Agent的唯一名称                        
**description**            
Agent的描述信息            
**model_client**                  
指定Agent使用的大语言模型              
**on_messages()**                  
向Agent发送一系列ChatMessage并获取Response               
**on_messages_stream()**                    
与on_messages()相同，但返回AgentEvent或ChatMessage的迭代器，后跟Response作为最后一项                              
**on_reset()**                    
将Agent重置为其初始状态                       
**run()和run_stream()**             
分别调用on_messages()和on_messages_stream()的便捷方法，但提供与Teams相同的接口                           
**(2)AssistantAgent是一个内置的Agent,其相关额外属性**                   
**tools**                      
提供给Agent使用的工具集合                    
**system_message**                         
Agent的系统提示词               
**model_context**                               
使用模型上下文

### 1.3.4 Teams 团队
在AgentChat中Team由一个或多个Agent组成，定义了Agent组如何协作完成任务                      
Team通过接收任务和返回任务结果与应用程序交互                   
Team是有状态的，并在多个任务中保持上下文，需要终止条件来决定何时停止处理当前任务                       
**AgentChat提供了一组预设Teams:**     
**BaseGroupChat**                    
Team的基类，其他4中Team预设类别均继承该基类                                      
**RoundRobinGroupChat**                   
该预设Team中的参与者(Agent)以顺序循环的方式轮流向所有参与者发布信息                   
该预设Team允许所有的Agent共享上下文，并以循环方式轮流做出响应            
其属性如下:         
participants:设置Team的参与者(Agent) ,List列表                           
termination_condition:Team终止条件，默认None则无限期运行              
max_turns:Team支持的最大会话回合数，默认None则无限制            
**SelectorGroupChat**                   
该预设Team中的参与者(Agent)以推荐选择的方式轮流向所有参与者发布信息                    
每次消息发布后，都会使用ChatCompletionClient(LLM)选择下一个发言者(Agent)                      
其属性如下:            
participants:设置Team的参与者(Agent) ,List列表                 
model_client:设置LLM，ChatCompletionClient             
termination_condition:Team终止条件，默认None则无限期运行                  
max_turns:Team支持的最大会话回合数，默认None则无限制                 
selector_prompt:用于选择下一个发言者(Agent)的prompt模版                   
allow_repeated_speaker:是否允许连续选择同一个发言者(Agent)，默认False则不允许                     
selector_func:自定义选择器函数，用于获取对话历史记录并返回下一个发言者(Agent),若启动该功能则LLM选择会失效，若该函数返回None,则LLM会主动接管进行下一位发言者(Agent)的选择                   
**Swarm**                   
该预设Team中的参与者(Agent)以移交方式向所有参与者发布信息                   
参与者列表中的第一个参与者是初始发言者，下一位发言者是根据HandoffsMessage消息中指定的参与者。若无移交信息，则当前发言者继续发言              
其属性如下:         
participants:设置Team的参与者(Agent) ,List列表                           
termination_condition:Team终止条件，默认None则无限期运行              
max_turns:Team支持的最大会话回合数，默认None则无限制    
**MagenticOneGroupChat**                   
一个通用的多Agent系统，用于解决各种领域的开放式网络和基于文件的任务              
它代表了多Agent系统向前迈出的重要一步，在多项Agent基准测试中取得了极具竞争力的性能            
其属性如下:         
participants:设置Team的参与者(Agent) ,List列表                           
termination_condition:Team终止条件，默认None则无限期运行              
max_turns:Team支持的最大会话回合数，默认None则无限制                  
**(1)Team管理**                 
**run()**               
处理任务并返回任务结果             
**run_stream()**               
类似于run()，处理任务并返回异步生成器消息内容和最终任务结果             
**reset()**               
将清除Team的状态，包括所有Agent。它将调用每个Agent的on_reset()方法来清除Agent的状态                           
**set()**                 
将停止Team。将在当前Agent的轮次结束时停止Team。因此，Team可能不会立即停止。这允许当前Agent完成其轮次，并在Team停止之前向Team广播最终消息，从而保持Team状态一致            
**中止Team 传递给cancellation_token参数**
可以中止对run()或run_stream()的调用 在执行期间，通过设置传递给cancellation_token参数的CancellationToken

### 1.3.5 Human-in-the-Loop 人类反馈
通过应用程序与Team交互的主要方式有两种:
**(1)在运行期间提供反馈:**                    
在Team运行期间,通过UserProxyAgent提供反馈          
UserProxyAgent是一个特殊的内置Agent，充当用户向Team提供反馈的Agent                                 
当UserProxyAgent在运行期间被调用时，它会阻止Team的执行，直到用户提供反馈或出错为止。这会使Team处于无法挽救或恢复的不稳定状态                       
由于此方法的阻止性质，建议仅将其用于需要用户立即反馈的简短交互，例如通过单击按钮请求批准或不批准                            
**(2)为下一次运行提供反馈**                              
Team运行终止后，应用程序或用户提供反馈，Team带着反馈再次运行                                    
这种方法在Team和应用程序/用户之间进行异步通信的持久会话中非常有用:一旦Team完成运行，应用程序就会保存Team的状态，将其放入持久存储中，并在反馈时恢复Team           
提供两种方式:                    
设置最大回合数，以便Team始终在指定回合数后停止                                                                    
使用TextMentionTermination和HandoffTermination等终止条件，让Team根据Team的内部状态决定何时停止并交回控制权

### 1.3.6 Termination 终止条件
Team运行后可以一直运行下去，在很多情况下需要知道何时停止运行，这就是终止条件的作用                 
终止条件是有状态的，但在每次运行run()或run_stream()结束后会自动重置              
多个终止条件支持使用AND或OR运算符进行组合                
目前支持如下8种终止条件:           
**MaxMessageTermination**
在生成指定数量的消息，包括Agent和Task消息后则终止                        
**TextMentionTermination**           
当在消息中提到特定的文本或字符串则终止                    
**TokenUsageTermination**             
当使用了一定数量的tokens时则终止                
**TimeoutTermination**           
在指定的持续时间(以秒为单位)后终止             
**HandoffTermination**          
在请求移交至特定目标后终止。特别适合需要用户干预的场景               
**SourceMatchTermination**                         
在特定的Agent做出响应之后终止                            
**ExternalTermination**                                 
允许从运行外部对终止进行控制。特被适合用户界面集成(如聊天中的停止按钮)场景                                        
**StopMessageTermination**                                  
当Agent发出StopMessage时终止

# 2、前期准备工作
## 2.1 开发环境搭建:anaconda、pycharm
anaconda:提供python虚拟环境，官网下载对应系统版本的安装包安装即可                                      
pycharm:提供集成开发环境，官网下载社区版本安装包安装即可                                               
**可参考如下视频:**                      
集成开发环境搭建Anaconda+PyCharm                                                          
https://www.bilibili.com/video/BV1q9HxeEEtT/?vd_source=30acb5331e4f5739ebbad50f7cc6b949                             
https://youtu.be/myVgyitFzrA

## 2.2 大模型相关配置
(1)GPT大模型使用方案(第三方代理方式)                               
(2)非GPT大模型(阿里通义千问、讯飞星火、智谱等大模型)使用方案(OneAPI方式)                         
(3)本地开源大模型使用方案(Ollama方式)                                             
**可参考如下视频:**                                   
提供一种LLM集成解决方案，一份代码支持快速同时支持gpt大模型、国产大模型(通义千问、文心一言、百度千帆、讯飞星火等)、本地开源大模型(Ollama)                       
https://www.bilibili.com/video/BV12PCmYZEDt/?vd_source=30acb5331e4f5739ebbad50f7cc6b949                 
https://youtu.be/CgZsdK43tcY

# 3、项目初始化
## 3.1 下载源码
GitHub或Gitee中下载工程文件到本地，下载地址如下：                
https://github.com/NanGePlus/AutoGenV04Test                                                                          
https://gitee.com/NanGePlus/AutoGenV04Test

## 3.2 构建项目
使用pycharm构建一个项目，为项目配置虚拟python环境               
项目名称：AutoGenV04Test                    
虚拟环境名称保持与项目名称一致

## 3.3 将相关代码拷贝到项目工程中           
直接将下载的文件夹中的文件拷贝到新建的项目目录中

## 3.4 安装项目依赖          
命令行终端中执行如下命令安装依赖包                         
pip install -U "autogen-agentchat"                                                
pip install "autogen-ext[openai]"                           
pip install asyncio==3.4.3

# 4、测试
## 4.1 AgentChat框架基本功能测试
相关测试代码在BasicTest文件夹下

## 4.2 AutoGen Studio低代码平台使用
(1)运行如下命令安装依赖包                                      
pip install -U autogenstudio                               
(2)命令行终端启动服务，运行如下命令                                                         
autogenstudio ui --port 8081                    
支持修改相关参数自定义应用程序如下:                   
**--host <host>** 指定主机地址，默认为localhost                           
**--appdir <appdir>** 指定存储应用程序文件（如数据库和生成的用户文件）的文件夹。默认为用户主目录中的.autogenstudio文件夹                                                 
**--port <port>** 指定端口号。默认为8080                                    
**--upgrade-database** 升级数据库架构。默认为False                                 
**--reload** 启用在对代码进行更改时自动重新加载服务器。默认为 False                      
**--database-uri** 指定数据库URI                        
(4)登录平台使用                     
http://localhost:8081/

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