Masashi Okumura

前のセクションでは、エージェントのチームを作成し、観察し、そして制御する方法を見てきました。このセクションは、アプリケーションからチームと相互作用し、人間のフィードバックをチームに提供する方法に焦点を当てていきます。 A … 続きを読む

このセクションでは AutoGen を使用してマルチエージェント・チームを作成する方法を学習します。チームは、共通の目標を達成するために協力して作業するエージェントのグループです。 AutoGen AgentChat : … 続きを読む

AutoGen AgentChat は、メッセージに応答する様々な方法を備えた、プリセットされたエージェントのセットを提供しています。ここでは Assistant Agent について詳細を説明します。 AutoGen … 続きを読む

AutoGen AgentChat では、メッセージは他のエージェント、オーケストレーター、アプリケーションとの通信や情報交換を容易にします。AgentChat はそれぞれ特定の目的のために設計された、様々なメッセージタ … 続きを読む

エージェントは OpenAI, Azure OpenAI や ローカルモデルのような LLM モデルサービスへのアクセスが必要です。autogen-core はモデルクライアント用のプロトコルを実装し、autogen-e … 続きを読む

AgentChat を介して、プリセットされたエージェントを使用してアプリケーションを迅速に構築することができます。AgentChat はマルチエージェント・アプリケーションを構築するための高水準 API で、autog … 続きを読む

ツールはアクションを遂行するためにエージェントにより実行できるコードです。ツールは、電卓のような単純な関数や、株価検索や天気予報のようなサードパーティのサービスへの API 呼び出しです。 AutoGen Core : … 続きを読む