✨ 前言
如果說 GPT 就像是一位聰明的助手，那 AutoGen 就是讓你能夠組建一個小型 AI 團隊，彼此協作完成任務的框架。
就像我們真實的世界裡一般， 這個時代不再是單打獨鬥的時代了， 而是組成一個團隊， 針對共同的問題去解決， 團隊中各個成員具備不同的能力與思維， 我們驅動者要學會如何善用每個成員的能力去解決針對性問題， 在AutoGen的框架之中我們也要學會去整合各種不同Agent的能力， 我們會看到一個複雜的問題， 不再是一位專家來回答你， 而是會有不同領域/專業的代理Agent來協助回答。
甚至我們可以運用這些代理來設計一套工作流程， 打造我們虛擬AI的企業團隊，，像是「程式設計師代理」、「測試代理」、「資料分析代理」，彼此對話、協作，幫你完成複雜的工作流程。本文將帶你快速認識 AutoGen，並透過簡單程式碼示例，看看它能如何幫助你。 🚀
🔍 為什麼需要 AutoGen？
單一 LLM 的限制
• 容易陷入「單回合回答」，缺乏長期規劃。
• 無法自我檢查或跨角色分工。
• 任務越複雜，錯誤率越高。
AutoGen 的優勢
• 多代理協作：模擬不同角色，像一個小組合作。
• 自動化流程：可以互相溝通直到達成目標。
• 可結合工具：呼叫 API、執行 Python、存取資料庫。
• 應用廣泛：程式設計、文件處理、研究助理、客服等等。
🏗 AutoGen 的基本架構
在 AutoGen 中，我們可以建立不同的「代理人 (Agent)」，彼此之間可以互動：
• UserProxyAgent：模擬使用者，發出需求。
• AssistantAgent：扮演 AI 助手，回應需求。
• 自訂 Agent：可以是工具、測試員、資料庫查詢員等。
想像一下：你丟出需求，AutoGen 幫你分派給不同的「AI 角色」，最後再把答案彙整回來。 🎯
💻 程式碼示範
這個案例主要是設計軟體開發的最小組成團隊， 成員具有軟體工程師、測試員、演算法優化工程師， 最後再由使用者代理與使用者進行溝通， 彼此之間合作完成這樣的一個案子。
from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent
# 建立多個代理
coder = AssistantAgent(name="coder")
reviewer = AssistantAgent(name="reviewer")
optimizer = AssistantAgent(name="optimizer")
# 使用者代理
user = UserProxyAgent(name="user")
# 啟動多代理團隊合作
user.initiate_chat(
[coder, reviewer, optimizer],
message="請 coder 寫一個排序演算法，reviewer 檢查，最後 optimizer 嘗試改進效能"
)
🚀 如何開始？
• 安裝 AutoGen：pip install autogen
• 參考官方文件： AutoGen GitHub
• 注意：AutoGen 更新頻繁，建議固定版本，避免程式不相容。
🎯 結語
AutoGen 就像是一個 AI 小組協作框架，能幫助我們把單一 AI 的能力，拓展成一個「智慧團隊」。不管是軟體開發、文件處理、還是研究整理，都能用它來自動化。
👉 你希望 AI 幫你組成什麼樣的團隊呢？ 歡迎在留言區分享！ 😊
