Masashi Okumura

コンポーネントガイドから、モデル・コンテキストはチャット生成メッセージの保存 (storage) と取得をサポートします。それは常にモデルクライアントと共に使用されて LLM ベースのレスポンスを生成します。 AutoG … 続きを読む

コンポーネントガイドに移行します。AutoGen は ChatCompletion API を使用するための組み込みモデルクライアント群を提供しており、すべてのモデルクライアントは ChatCompletionClien … 続きを読む

AutoGen コンポーネントは汎用的な方法で宣言的に設定できます。これは AutoGen studio のような設定ベースのエクスペリエンスをサポートするためですが、多くの他のシナリオでも有用です。 AutoGen C … 続きを読む

AutoGen は Python の組み込み logging モジュールを使用し、2 つの種類のロギングがあります。 AutoGen Core : フレームワークガイド : ロギング 作成 : クラスキャット・セールスイ … 続きを読む

AutoGen のエージェントはメッセージに反応し、メッセージを送信しそして発行することができて、メッセージはエージェントが相互に通信できる唯一の手段です。 AutoGen Core : フレームワークガイド : メッセ … 続きを読む

このガイドと次のセクションでは、AutoGen の基本概念: エージェント、エージェント・ランタイム、メッセージと通信 – マルチエージェント・アプリケーション用の基礎的なビルディングブロック – … 続きを読む

AutoGen Core ランタイムがメッセージを配信するには 2 つの方法があります、直接メッセージ送信とブロードキャストです。このセクションはブロードキャストの中核概念: トピックとサブスクリプションにフォーカスしま … 続きを読む

AutoGen Core の基本概念から App スタックです。AutoGen core は広範囲なマルチエージェント・アプリケーションを構築するために使用できる柔軟なフレームワークとして設計されています。エージェントラ … 続きを読む

AutoGen Core の基本概念に進みます。エージェントはメッセージを通して通信し、自身の状態を保持し、受信したメッセージや状態の変化に応じてアクションを実行するソフトウェア・エンティティです。AI エージェントは通 … 続きを読む

AutoGen core はイベント駆動型、分散型、スケーラブル、そして耐障害性の高い AI エージェント・システムを迅速に構築する簡単な方法を提供します。エージェントはアクターモデルを使用して開発されます。 AutoG … 続きを読む