multiagent systems with autogen

Multiagentensysteme mit AutoGen

Dieses Repository enthält Codebeispiele für die Erstellung von Multi-Agent-Anwendungen (unterstützt durch generative KI-Modelle) auf Basis des AutoGen-Frameworks und ist das offizielle Code-Repository für das Buch „Multi-Agent Systems with AutoGen“, veröffentlicht von Manning Publications.

Das Buch kann derzeit im Manning Early Access Program vorbestellt werden (derzeit sind nur die ersten Kapitel verfügbar).

Bestellen Sie das Buch jetzt unter https://mng.bz/eVP9 vor.

Tipp

Verwenden Sie den Code mldibia für 50 % Rabatt, gültig bis zum 5. August .

In Multi-Agent-Systemen mit AutoGen erfahren Sie mehr über die Kernkomponenten von Agenten (generative KI-Modelle, Tools, Speicher, Orchestrierung), wie Sie sie mithilfe des AutoGen-Frameworks in Python-Code implementieren und wie Sie sie bewerten, optimieren und bereitstellen Ihre Bewerbungen. Insgesamt umfasst das Buch Folgendes:

• Kernkomponenten für Multiagentensysteme und deren Implementierung
• UX-Designprinzipien für Multiagentensysteme
• Erstellen von Agenten für die Interaktion mit verschiedenen Schnittstellen (Web, Mobil, Desktop)
• Bewerten Sie Ihr Multiagentensystem anhand von Benchmarks wie GAIA, GPTQ, SWEBench und Ihren eigenen benutzerdefinierten Benchmarks
• Leistungsoptimierung (z. B. agentenspezifische Modelloptimierung und Parallelverarbeitung)
• Tiefe Einblicke in Anwendungsfälle wie Datenanalyse, Kundenservice und Kreativitätsworkflows.

Nützliche Links

• Link zum offiziellen Quellcode auf GiHub
• Link zum Buch auf Manning.com
• Link zur Buch-Website (interaktive Demos, über Autoren usw.) – https://multiagentbook.com/

Notiz

Wenn Sie das Codepaket von der Manning-Website heruntergeladen haben, besuchen Sie bitte das offizielle Code-Repository auf GitHub unter https://github.com/victordibia/multiagent-systems-with-autogen, um die neuesten Updates zu erhalten.

Um eine Kopie dieses Code-Repositorys herunterzuladen, klicken Sie auf die Schaltfläche „Zip herunterladen“ oder führen Sie den folgenden Code auf Ihrem Terminal aus.

git clone --depth 1 https https://github.com/victordibia/multiagent-systems-with-autogen.git

Jupyter Notebooks auf Ihrem Computer zum Laufen bringen

In diesem Abschnitt wird erläutert, wie Sie die erforderlichen Bibliotheken installieren, damit Sie die Notizbücher in diesem Buch verwenden können. Damit die Bibliotheken für den Kontext dieses Buches sicher installiert werden, verwenden wir das Konzept der virtuellen Python-Umgebung.

1. Installieren Sie Python auf Ihrem Computer. Empfohlene Versionen sind 3.9 bis 3.12
2. Klonen Sie das Repository: git clone https://github.com/victordibia/multiagent-systems-with-autogen.git
3. Gehen Sie in das Verzeichnis: cd multiagent-systems-with-autogen
4. Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung: python -m venv venv
5. Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung: . ./venv/bin/activate
6. Installieren Sie die erforderlichen Bibliotheken in dieser Umgebung: pip install -r requirements.txt
7. Führen Sie Jupyter Lab aus: jupyter lab
8. Wechseln Sie innerhalb von Jupyter Lab in das entsprechende Kapitel und öffnen Sie die Python-Notizbücher.

Inhaltsverzeichnis

Der Code in diesem Repo ist in Kapitel unterteilt (siehe Tabelle). Jedes Kapitel enthält Code für die verschiedenen im Buch behandelten Konzepte und Tools.

Kapitel	Beschreibung	Code
1	Multiagentensysteme verstehen	kein Code
2	Erstellen Sie Ihre erste Multi-Agent-Anwendung	- Ihre erste Multi-Agent-Anwendung - Orchestrierung von Agentengruppen
3	Die User Experience (UX) für Multi-Agent-Systeme	kein Code
4	Schnittstellenagenten	- Schnittstellenbibliothek (von Grund auf neu erstellt) - Implementierung eines Interface-Agent-Notebooks

Fragen und Feedback

Wenn Sie Fragen oder Feedback zum Buch oder zum Code in diesem Repository haben, können Sie gerne eine Ausgabe eröffnen.

Bei Fragen zum AutoGen-Framework können Sie auch das AutoGen-GitHub-Repository oder die AutoGen-Dokumentation besuchen.

Zitat

Wenn Sie dieses Buch oder diesen Code für Ihre Recherche nützlich finden, denken Sie bitte darüber nach, es zu zitieren:

 @book{multiagentsystems2024,
  author       = {Dibia, Victor and Wang, Chi},
  title        = {Multi-Agent Systems with AutoGen},
  publisher    = {Manning},
  year         = {2024},
  isbn         = {9781633436145},
  url          = {https://www.manning.com/books/multi-agent-systems-with-autogen},
  github       = {https://github.com/victordibia/multiagent-systems-with-autogen}
}