assistant=autogen.AssistantAgent(name="assistant",llm_config={"cache_seed":42,"config_list":config_list,"temperature":0})user_proxy=autogen.UserProxyAgent(name="user_proxy",human_input_mode="NEVER",max_consecutive_auto_reply=10,is_termination_msg=lambda x:x.get("content","").rstrip().end...
llm_config = {"request_timeout": 600,"seed": 42,"config_list": config_list,"temperature":0} # 创建一个用户代理,我们通过这个代理来作为输入我们需求的入口user_proxy = autogen.UserProxyAgent(name="User_proxy",system_message="A human admin.",code_execution_config={"last_n_messages": 3,"...
def calculator(operation, x, y): if operation == 'add': return x + y if operation == 'subtract': return x - y if operation == 'multiply': return x * yassistant = AssistantAgent( name="Math_Assistant", llm_config={ "config_list": [{"model": "gpt-4...
llm_config=llama3, #system_message="Your name is Emma and you are a comedian in two-person comedy show.", system_message="你的名字叫llama3,你的角色是一个高考作文阅卷老师。你的任务是针对你的同事qwen所写的文章评估并提出改进建议,每次对话你都要对文章作出评估并给出修改建议。", ) ...
llm_config=llm_config, ) 将函数注册到两个Agent上: register_function(search_arxiv,caller=assistant,executor=user_proxy,name="search_arxiv",description="Search the arxiv for the given query to get the paper",) 最后调用对话,其中自定义了message使用react_prompt_message方法构造Prompt输入。
llm_config: api配置 default_auto_reply: 默认自动回复,默认值为空串"", 2.3、助理智能体(Assistant Agent)和人类代理智能体(User Proxy Agent) 助理智能体(Assistant Agent)和人类代理智能体(User Proxy Agent)继承自可对话智能体(Conversable Agent),它们的差别只差一个系统提示信息,且代理可以使用工具。 助理智...
可以通过将参数设置为 False 来禁用代码执行code_execution_config。默认情况下禁用基于 LLM 的响应。可以通过设置与推理llm_config配置对应的字典来启用它。当设置为字典时,可以在不执行代码时使用LLM生成回复。llm_configUserProxyAgent自动回复功能ConversableAgent允许更自主的多代理通信,同时保留人工干预的可能性。人们...
安装后,需要设置你的 API 端点。在此阶段,将 AutoGen 链接到你首选的大型语言模型。该过程涉及导入 AutoGen 库并设置你的 LLM 配置。 import autogen config_list = autogen.config_list_from_json( "OAI_CONFIG_LIST", filter_dict={ "model": ["gpt-4", "gpt-4-0314", "gpt4", "gpt-4-32k", "...
assistant = AssistantAgent(name="assistant", llm_config=llm_config) 请确保将YOUR_API_KEY替换为你的OpenAI API密钥。 四、开始对话 1. 发起对话 使用用户代理的initiate_chat方法发起对话,并将消息发送给助理代理。 user_proxy.initiate_chat(assistant, message="List all the files in the sample_data folde...
autogen.AssistantAgent(assistantname="CTO",Illm_config=llm_config) autogen.AssistantAgent(assistantname="CEO", Illm_config=llm_config) 定义任务和说明:希望代理执行的特定任务。这可以是任何指令,从编码到数据分析。 这样代理将根据指示开始执行任务。Assistant代理使用结果或代码片段进行响应。