Microsoft Research AutoGen Studio: Low-Code интерфейс для быстрого прототипирования агентов LLM

МЕНЮ


Главная страница
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


Microsoft Research обновил AutoGen Studio — Low-Code инструмент для разработчиков , предназначенный для создания, отладки и оценки многоагентных рабочих процессов.

AutoGen Studio разработан для повышения доступности среды управления локальным AI, позволяя разработчикам прототипировать и внедрять многоагентные системы без необходимости обширных знаний в области ML.

AutoGen Studio это веб-интерфейс и API Python. Он гибкий в использовании и его легко можно интегрировать его в различные среды разработки. Простой и понятный дизайн позволяет быстро собирать многоагентные системы с помощью удобного интерфейса drag-n-drop.

AutoGen Studio поддерживает API всех популярных онлайн-провейдеров LLM (OpenAI, Antрropic, Gemini, Groq, Amazon Bedrock, Corehe, MistralAI, TogetherAI ) и локальные бэкэнды :

vLLM, Ollama, LM Studio.

Возможности :

Создание / настройка агентов (пока поддерживаются 2 рабочих процесса агентов на основе UserProxyAgent и AssistantAgent), изменение их конфигурации (например, навыки, температура, модель, системные сообщения агента, модель и т.д.) и объединение их в рабочие процессы;

Чат с агентами по рабочим процессам и определение для них задач;

Просмотр сообщений агента и выходных файлов в пользовательском интерфейсе после запуска агента;

Поддержка сложных рабочих процессов агентов (например, групповой чат и последовательные рабочие процессы);

Улучшение качества работы пользователей (например, потоковая передача промежуточных ответов LLM, лучшее обобщение ответов агентов и т. д.);

AutoGen Studio использует SQLModel (Pydantic + SQLAlchemy). Это обеспечивает связь между сущностями (навыки, модели, агенты и рабочие процессы связаны через таблицы ассоциаций) и поддерживает несколько диалектов бэкенда базы данных, которые есть в SQLAlchemy (SQLite, PostgreSQL, MySQL, Oracle, Microsoft SQL Server).

Roadmap для отслеживания новых функций, решенных проблем и запросов от сообщества разработчиков можно найти в Issues репозитория AutoGen Studio на Github (https://github.com/microsoft/autogen/issues/737).

Примечания от разработчика:

AutoGen Studio не предназначен для использования в качестве готового к продакшену приложения. Это среда прототипирования и разработки процессов и агентов.

AutoGen Studio находится в стадии активной разработки с частыми итерациями коммитов. Документация (https://microsoft.github.io/autogen/docs/autogen-studio/getting-started/) проекта обновляется синхронно с кодом.

Системные требования к установке: Python 3.10+ и Node.js => 14.15.0.

Лицензирование : CC-BY-NC-SA-4.0 License & MIT License

Страница проекта (https://microsoft.github.io/autogen/)

Документация (https://microsoft.github.io/autogen/docs/autogen-studio/getting-started/)

Arxiv (https://arxiv.org/pdf/2308.08155)

Сообщество в Discord (https://aka.ms/autogen-dc)

Github (https://github.com/microsoft/autogen) [ Stars: 30.2K | Issues: 493 | Forks: 4.4K]


Источник: github.com

Комментарии: