这个仓库是微软的 AutoGen 框架的官方代码库，主要用于构建多智能体 AI 应用程序。以下是对该仓库的详细介绍：
AutoGen 是一个支持多智能体协作的框架，允许智能体自主行动或与人类协同工作，适用于构建复杂的 AI 应用。其核心特点包括：
涵盖多智能体协作、代码执行、工具调用等关键场景，均来自官方示例并附加解析：
关键解析：
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这些示例覆盖了 AutoGen 最核心的功能，可根据实际需求扩展（如添加更多智能体、集成自定义工具等）。
本课程是一门专注于AI智能体开发的实战教程，旨在引导学习者从基础入门逐步进阶至能够独立完成企业级项目的水平。课程内容涵盖系统架构设计、开发环境配置、核心业务逻辑实现及生产环境部署的全流程。您将通过实践掌握大模型深度集成、向量数据库构建、多工具动态调度、对话记忆管理等关键技术，并亲手打造具备智能对话、知识检索与任务处理能力的AI助手。课程包含钉钉智能助手与知识库系统等完整项目案例，帮助您系统化地构建可落地的AI应用开发能力，为应对市场需求打下坚实基础。
随着人工智能大模型时代的到来，LLM大语言模型、RAG增强检索、Graph知识图谱、Prompt提示词工程等技术的发展日新月异，也让各行各业更加期待技术带来的产业变革。比如，法律行业，虽然通用大模型已经能够适配一些法律场景，但考虑到法律行业对专业知识储备和法律文件规范性、准确性等要求较高，单一技术的弊端已经显现，法律行业客户更多的关心人工智能技术融合所能实现的业务创新。LLM大语言模型技术，提供人
TinyTroupe包含两个核心组件：TinyPerson和TinyWorld。TinyPerson用于创建具有独特性格的虚拟角色，而TinyWorld则负责构建这些角色互动的环境。这两个组件的协同工作为模拟提供了基础。
cathy,以上只是使用代理构建对话的基本示例。在接下来的课程中，我们将学习其他对话模式和一些代理设计模式，包括工具使用、反思、规划和代码执行等。
本篇讲述了AutoGen实现多代理之间按照顺序对话的过程，并最终根据上下文产生输出结果。体现了多代理之间协作的设计模式。
# Java多智能体开发入门指南多智能体系统（MAS）是一种包含多个相互作用的智能体的系统。这些智能体各自拥有独立的行为和目标，可以通过通信和协调来实现共同目标。在Java中开发多智能体系统是一个富有挑战且有趣的过程，本指南将帮助你了解如何进行Java多智能体开发。## 开发流程以下是创建Java多智能体系统的基本流程：| 步骤 | 描述
Composio 是一个 AI 智能体开发工具，集成了超过 100 种工具，简化开发和部署。支持一行代码调用多种工具和框架，适用于多种编程语言和场景。
2025年，AI编程助手正经历着从单智能体向多智能体协作的革命性转变。在这一浪潮中，AutoGen框架凭借其独特的智能体交
作者：卢建晖 - 微软高级云技术布道师「极客说」 是一档专注 AI 时代开发者分享的专栏，我们邀请来自微软以及技术社区专家，带来最前沿的技术干货与实践经验。在这里，您将看到深度教程、最佳实践和创新解决方案。关注「极客说」，与行业顶尖专家一起探索科技的无限可能！在 Microsoft Ignite 2024 上，微软发布了 Azure AI Agent Service，我们可以在 Azur
微软的新低代码工具简化了 AI 代理的创建，承诺在仍处于积极研究阶段的同时彻底改变多代理工作流的开发。译自Microsoft Builds AutoGen Studio for AI Agent Prototyping，作者 Darryl K Taft。微软研究院推出了AutoGen Studio, 这是一款新的低代码接口，旨在彻底改变开发人员原型设计 AI 代理的方式。该公司表示，该工具建立在开
本文旨在探讨如何利用多智能体AI技术，构建一个全新的价值投资范式，以实现投资组合的优化和风险控制。通过详细
我们已迈入 AI 智能体时代。随着推理能力和记忆机制的突破性进展，AI 模型如今已变得更强大和高效，我们正在见证着 AI 系统如何以全新的方式帮助人们解决问题。例如，已有 1,500 万开发者在使用智能GitHub Copilot 副驾驶®（国际版），借助智能体模式和代码审查等功能，他们在编写、检查、部署和排查代码时变得更加精简。数以万计的客户正在使用智能 Microsoft 365 Copilo
一个优秀的智能体具备六个要素：1. 角色扮演：给 LLM 设定一个角色，可以让 LLM 生成的结果和这个角色的能力更相关。比如你告诉 LLM 现在是一个资深金融分析师，那么得到的结果会金融分析更相关。越是能力强的模型，这个影响可能会越小，但是对于能力没那么强的模型，这个影响相对比较大。2. 专注这其实和人执行任务有些类似，越是专注某个特定领域，需要选择的工具越少，需要处理的数据集也越少，上下文内
在现代AI应用开发中，将智能体（Agent）能力通过RESTful API暴露已成为企业级应用的标准需求。AutoGen WebAPI模块正是为此而生，它允许开发者将任何AutoGen智能体快速转换为标准的AI服务兼容API端点，实现：- ???? **标准化接口**：遵循AI服务 Chat Completion API规范- ???? **跨平台调用**：支持任何HTTP客户端调用- ⚡ **实...
本文探讨了大语言模型驱动的多智能体系统架构设计。首先分析了单智能体系统的局限性，如工具过多、上下文复杂等问题，进而提出通过多智能体分解任务以提升效率。文章详细介绍了七种主要的多智能体架构模式：并行模式（独立执行任务）、顺序模式（链式处理）、循环模式（迭代改进）、路由模式（按类别分发）、聚合模式（结果合成）、网络模式（去中心化协作）和监督者模式（集中控制）。针对每种模式提供了Python代码示例和适用场景分析，并比较了不同架构的优缺点。此外，文章还深入讨论了智能体间的通信机制选择，包括状态共享与工具调用的权衡
1. 简介近些年，多个移动智能体的运动规划问题成为一个越来越受关注的问题。无论在机器人领域，还是在视频游戏等多个其他领域，该问题都有很多的影响。解决这类问题的一个普遍思路是进行持续的导航。这些方法通常包括一个持续的“感知——行动”循环，在每个循环中，智能体通过感知模块观察周边环境，并通过行动模块进行移动。在这个过程中，全局路径规划和局部碰撞避让往往是解耦的。因此，局部避障技术成为解决这类问题的关键
1 背景多智能体系统（MAS）在解决复杂问题中具有重要地位，然而大多数的MAS内部agent的通讯都是通过定义实现的，即if-else的规则集，这样不仅对于不同的MAS要重新定义，而且也难以获得最优的通讯定义方式。利用“万物皆可one layer”的思想，Sainbayar Sukhbaatar提出了针对完全合作任务的CommNet网络，实现了通过训练的方式进行定义agent间的通讯过程。 论文原
人类对未知领域总是充满好奇和敬畏。因为好奇，所以不断探索，因为敬畏，所以小心谨慎。 谈到人工智能，已经不仅仅是停留在智能手机、家用电器这个层次，要知道，人工智能的作用，不仅仅是为了方便生活，它还有一个重要的使命，那就是，帮助人类，完成对未知领域的探索。 随着人工智能的不断发展，机器人对于人类来说已经不再是一个稀奇的事务，商场里、银行中，随处都可能见到机器人的身影，但是，一个机器
多智能体协作框架通过专业化智能体协同处理复杂任务。AutoGen采用对话驱动模式，支持动态协商，适合代码审查等灵活交互场景。CrewAI基于角色分工，明确定义职责目标，适合内容创作等结构化任务。GraphRAG利用知识图谱增强检索，擅长从数据中提取深层洞察。三大框架各有侧重：AutoGen强在动态协作，CrewAI长于分工明确，GraphRAG专精知识推理。选择需考虑任务特性，共同推动智能体协作技术发展。
目录前言技术选型与环境配置：避坑式搭建开发基础1、核心技术栈选型逻辑2、环境配置避坑指南（1）Unity开发环境搭建（2）Rokid SDK导入与环境修复（3）硬件连接与调试准备图像数据库构建：从源头提升识别精度1、识别图像的选择与预处理原则2、数据库创建与参数配置实操（1）创建数据库目录结构（2） ...
作者｜寒斜（阿里云智能技术专家）本篇章是阿里云函数计算部署stablediffusion系列的第三篇，如果说第一篇是尝试使用云服务来解决用户本地部署sd的问题（显卡成本，部署技术复杂），第二篇是面向技术同学解决云服务sd的实用性问题（自定义模型，扩展），那么本篇则是以更大众的方式实现本地电脑的平替，使得人人皆可拥有一套实用的sd服务，不管你是普通用户，或者是技术同学，皆可适用。大家不用通费用的问题
红外遥控（Infrared Remote Control）是一种常见的无线遥控技术，通过使用红外线来传输命令和控制信息。它广泛应用于消费电子产品（如电视、音响、空调等）以及家庭自动化设备中。便携性：红外遥控设备通常是小巧轻便的，方便携带和使用。简单易用：红外遥控通常具有直观的按钮布局和标记，用户... ...
ElasticSearch安装和简单配置（Windows安装、Linux安装、生产模式启动 ES 服务常见错误总结）、安装ES浏览器插件、可视化Kibana安装、安装中文分词插件（在线安装analysis-icu、离线安装IK中文分词插件）