multiagent systems with autogen

AutoGen을 갖춘 다중 에이전트 시스템

이 저장소에는 AutoGen 프레임워크를 기반으로 하는 다중 에이전트 애플리케이션(생성 AI 모델 기반)을 구축하기 위한 코드 예제가 포함되어 있으며 Manning Publications에서 출판한 Multi-Agent Systems with AutoGen 책의 공식 코드 저장소입니다.

이 책은 현재 Manning Early Access Program에서 선주문이 가능합니다(현재는 처음 몇 장만 사용 가능).

지금 https://mng.bz/eVP9에서 책을 선주문하세요.

팁

8월 5일 까지 유효한 mldibia 코드를 사용하여 50% 할인을 받으세요.

AutoGen이 포함된 다중 에이전트 시스템에서는 에이전트의 핵심 구성 요소(Generative AI 모델, 도구, 메모리, 오케스트레이션), AutoGen 프레임워크를 사용하여 Python 코드로 구현하는 방법, 평가, 최적화 및 배포 방법에 대해 알아봅니다. 당신의 응용 프로그램. 전반적으로 이 책은 다음을 다룰 것입니다:

• 다중 에이전트 시스템의 핵심 구성 요소 및 구현
• 다중 에이전트 시스템을 위한 UX 디자인 원칙
• 다양한 인터페이스(웹, 모바일, 데스크톱)와 상호작용하는 에이전트 구축
• GAIA, GPTQ, SWEBench와 같은 벤치마크와 사용자 정의 벤치마크를 사용하여 다중 에이전트 시스템 평가
• 성능 최적화(예: 에이전트별 모델 튜닝 및 병렬 처리)
• 데이터 분석, 고객 서비스, 창의성 워크플로우와 같은 심층적인 사용 사례를 살펴보세요.

유용한 링크

• GiHub의 공식 소스 코드 링크
• Manning.com 예약 링크
• 도서 웹사이트 링크(대화형 데모, 저자 정보 등) - https://multiagentbook.com/

메모

Manning 웹사이트에서 코드 번들을 다운로드한 경우 GitHub의 공식 코드 저장소(https://github.com/victordibia/multiagent-systems-with-autogen)를 방문하여 최신 업데이트를 확인하세요.

이 코드 저장소의 복사본을 다운로드하려면 Zip 다운로드 버튼을 클릭하거나 터미널에서 다음 코드를 실행하세요.

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

Jupyter Notebook을 컴퓨터에서 작동하게 하기

이 섹션에서는 이 책의 노트북을 사용할 수 있도록 사전 요구 사항 라이브러리를 설치하는 방법을 설명합니다. 이 책의 맥락에 맞게 라이브러리를 안전하게 설치하기 위해 Python 가상 환경 개념을 사용합니다.

1. 컴퓨터에 Python을 설치합니다. 권장 버전은 3.9~3.12입니다.
2. 저장소 복제: git clone https://github.com/victordibia/multiagent-systems-with-autogen.git
3. 디렉토리로 이동: cd multiagent-systems-with-autogen
4. 가상 환경 만들기: python -m venv venv
5. 가상 환경을 활성화합니다: . ./venv/bin/activate
6. 이 환경에 필수 라이브러리를 설치하십시오: pip install -r requirements.txt
7. Jupyter Lab 실행: jupyter lab
8. Jupyter Lab 내에서 디렉터리를 해당 장으로 변경하고 Python 노트북을 엽니다.

목차

이 저장소의 코드는 여러 장으로 구성되어 있습니다(표 참조). 각 장에는 책에서 논의된 다양한 개념과 도구에 대한 코드가 포함되어 있습니다.

장	설명	암호
1	다중 에이전트 시스템 이해	코드 없음
2	첫 번째 다중 에이전트 애플리케이션 구축	- 첫 번째 다중 에이전트 애플리케이션 - 에이전트 그룹 조정
3	다중 에이전트 시스템을 위한 사용자 경험(UX)	코드 없음
4	인터페이스 에이전트	- 인터페이스 라이브러리(처음부터 구축) - 인터페이스 에이전트 노트북 구현

질문과 피드백

책이나 이 저장소의 코드에 대해 질문이나 피드백이 있으면 언제든지 이슈를 열어주세요.

AutoGen 프레임워크에 대한 질문이 있는 경우 AutoGen GitHub 저장소 또는 AutoGen 설명서를 방문할 수도 있습니다.

소환

이 책이나 코드가 연구에 유용하다고 생각되면 인용해 보세요.

 @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}
}