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 ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2024-09-06 12:22 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: |
|