Многопроцессорный ИИ с AutoGen: агенты, групповые чаты, участие человека и план обучения.
Как фреймворк AutoGen от Microsoft создаёт многопроцессорные системы: агенты, групповые чаты, участие человека, инструменты, десятиэтапный план обучения и типичные сценарии применения.
Источники: A Complete Guide to Multi-Agent AI Development with AutoGen
Разработка в области ИИ постепенно уходит от концепции единственного чат-бота, основанного на одной модели. Теперь команды стремятся к системам, способным анализировать проблемы, вызывать инструменты, передавать задачи другим агентам и выполнять многоэтапные операции. Это привело к росту интереса к разработке многоагентных систем, в которых несколько специализированных ИИ-агентов совместно достигают одной цели. AutoGen — это фреймворк с открытым исходным кодом от Microsoft Research, являющийся одним из самых известных инструментов для создания таких систем. Суть его работы заключается в том, что приложение формируется из нескольких агентов, которые взаимодействуют друг с другом до завершения задачи.
Если технологии агентного ИИ будут продолжать развиваться до 2026 года, AutoGen стоит изучить всем, кто создаёт рабочие процессы, помощников или системы корпоративной автоматизации. Ниже приведено описание того, как он работает, функции его основных компонентов (агенты, групповой чат, инструменты и проверка человеком), рекомендуемый порядок изучения и факторы, определяющие его пригодность для конкретного проекта.
Что такое AutoGen
AutoGen — это фреймворк для создания агентов и многопроцессных систем на основе крупных языковых моделей. Вы можете определить настраиваемых агентов, которые обмениваются сообщениями друг с другом, а также с людьми или внешними инструментами. Microsoft Research представила его для того, чтобы упростить создание сложных рабочих процессов с использованием LLM. Вместо того чтобы сосредотачивать все задачи в одной ИИ-системе, вы определяете специализированных агентов и способы их взаимодействия.
Простое приложение может включать в себя:
- агента для исследований, собирающего информацию
- агента для обработки данных, анализирующего её
- агента-разработчика, пишущего код
- агента-рецензента, проверяющего результаты
- человеческого агента, подтверждающего результат при необходимости одобрения
Почему это важно сейчас
Агентные ИИ стали важной составляющей разработок в области генеративных ИИ. Организации хотят не просто генерируемых ответов — им нужны приложения, способные планировать действия, использовать инструменты, сотрудничать с другими системами и поддерживать бизнес-процессы. Дизайн AutoGen сосредоточен на сотрудничестве агентов и оркестрации рабочих процессов, что напрямую отвечает этим требованиям.
Формат проекта также изменился. Версия v0.4 ввела многоуровневую архитектуру, включающую ядро, слой AgentChat и дополнения, предназначенные для поддержки масштабируемых и надежных приложений. Кроме того, была обеспечена взаимодействия между Python и .NET.
Существует несколько причин, по которым люди обращаются к этому решению. Агентные ИИ-системы применяются всё шире, всё больше команд запрашивают многопроцессные решения, автоматизация на основе больших языковых моделей продолжает распространяться, рабочие процессы требуют оркестрации, ИИ должен взаимодействовать с инструментами и API, компании проявляют интерес к автоматизации, а практические навыки разработки генеративных ИИ востребованы.
Как это работает
AutoGen объединяет несколько агентов, которые взаимодействуют друг с другом для выполнения сложных задач. Разработчики назначают агентам разные роли, затем определяют способы их взаимодействия, инструменты, которые они могут использовать, и пути передачи информации. Рабочий процесс может сочетать в себе большие языковые модели, ввод данных от человека и внешние инструменты для планирования, выполнения действий и проверки результатов, что подходит как для многопроцессных решений, так и для автоматизированных цепочек обработки.
Основные составляющие
Агенты. Это основные единицы. Каждый агент имеет определённую роль, поведение и цель. К распространённым типам относятся агенты-ассистенты и агенты-прокси пользователей; их работа включает настройку поведения, управление памятью и контекстом, а также контроль жизненного цикла агента.
Коммуникация между агентами. Агенты обмениваются информацией и координируют задачи, что позволяет создавать совместные рабочие процессы, в которых каждый выполняет свои обязанности.
Групповой чат. Этот подход позволяет нескольким агентам участвовать в совместном рабочем процессе, что полезно, когда для решения проблемы требуется мнение нескольких специалистов.
Участие человека. Не каждое решение должно приниматься полностью автономно. Люди могут проверять или утверждать определённые действия, что особенно важно в корпоративных средах, где критически важны точность, безопасность и бизнес-контроль.
Инструменты и API. Агенты становятся гораздо более полезными, когда могут обращаться к внешним системам. Приложения AutoGen могут использовать вызовы функций, API, базы данных и другие инструменты.
Интеграция с LLM. Приложения подключаются к языковым моделям и управляют поведением агентов с помощью настройки моделей и проектирования запросов.
План самостоятельного обучения
Разумный путь ведет от основ до готового проекта в десяти этапах. Провайдеры обучения структурируют свои курсы примерно так же, хотя вы можете следовать ему самостоятельно с использованием официальной документации.
- Знакомство с фреймворком. Узнайте, что такое агенты, многокомпонентные системы и их архитектура, настройте среду и ознакомьтесь с экосистемой и типичными сценариями использования.
- Основы Python. Этот язык лежит в основе всего, поэтому рассмотрите виртуальные среды, вызов API, обработку JSON, обработку ошибок и отладку.
- Работа с большими языковыми моделями. Изучите поведение моделей, подключитесь к провайдерам вроде OpenAI и Azure OpenAI, настройте модели, пишите запросы, управляйте токенами и следите за затратами.
- Создание агентов. Создайте агентов-ассистентов и прокси-агентов для пользователей, а также изучите их поведение, память, контекст и жизненный цикл.
- Сотрудничество. Практикуйтесь в обмене сообщениями между агентами, групповых чатах, планировании задач, делегировании, работе с участием человека и совместном принятии решений.
- Инструменты и автоматизация. Добавьте возможности вызова функций, интеграции с API, подключения к базам данных и использования внешних инструментов.
- Расширенная разработка. Переход к созданию пользовательских агентов, оркестрации, рабочих процессов, управляемых событиями, управлению состоянием и настройке производительности.
- Отладка, мониторинг и безопасность. Формирование привычек, связанных с ведением журналов, отслеживанием производительности агентов, обработкой исключений, обеспечением безопасности и ответственным использованием ИИ.
- Бизнес-приложения. Попробуйте реализовать системы поддержки клиентов, обработку документов, помощников для исследований, разработку программного обеспечения и автоматизацию процессов.
- Заключительный проект. Завершите обучение, спроектировав и создав полноценное многопроцессное решение, протестировав агентов, оценив производительность и представив результаты.
Почему несколько агентов вместо одного
AutoGen позволяет различным агентам сотрудничать над сложными задачами. Вместо использования одной модели вы создаете специалистов для исследований, программирования, анализа, планирования или проверки и определяете, как они будут взаимодействовать. В результате получается гибкий рабочий процесс, сочетающий в себе большие языки моделирования, внешние инструменты и участие человека для автоматизации процессов с множеством этапов.
Эта гибкость имеет свою цену. Чем больше агентов, тем больше вызовов, задержек и точек отказа, поэтому разделение на агентов должно быть обоснованным. Разбиение работы должно соответствовать реальному распределению задач.
По сравнению с традиционной автоматизацией
Традиционная автоматизация следует заранее определенным правилам и фиксированным процессам. AutoGen позволяет более свободный подход, при котором агенты сотрудничают и реагируют на изменяющиеся требования.
| Традиционная автоматизация | Автоматизация в стиле AutoGen |
|---|---|
| Рабочие процессы, основанные на правилах | Рабочие процессы на основе агентов |
| Фиксированный процесс | Гибкая совместная работа |
| Ограниченные возможности принятия решений | Мышление с поддержкой больших языковых моделей |
| Заранее определённые действия | Действия, выполняемые с помощью инструментов |
| Обычно один рабочий процесс | Несколько агентов, работающих вместе |
| Менее адаптируемость | Большая адаптируемость |
| Участие человека может быть ручным | Возможна встроенная проверка человеком |
Ничто из этого не делает традиционную автоматизацию устаревшей. Во многих компаниях наиболее эффективные решения сочетают детерминистическую автоматизацию с ИИ-агентами.
Где она применяется
- Обслуживание клиентов. Несколько агентов могут классифицировать запросы, получать информацию и составлять ответы, причём человек-агент проверяет дела с конфиденциальной информацией перед отправкой любого сообщения.
- Разработка программного обеспечения. Агенты могут помочь с анализом требований, написанием кода, тестированием, отладкой и проверкой кода.
- Исследования. Одни агенты собирают материалы, другие организуют полученные результаты, а третьи готовят структурированные отчеты.
- Анализ данных. Агенты обрабатывают наборы данных, выявляют закономерности и создают отчеты для удовлетворения бизнес-требований.
- Обработка документов. Рабочие процессы извлекают информацию из документов, подводят их итоги и организуют результаты.
- Бизнес-процессы. Повторяющиеся операции, требующие нескольких этапов рассуждений и взаимодействия, хорошо подходят для многокомпонентных систем.
- Помощники на основе знаний. Агенты могут помогать людям находить и обрабатывать собственные знания организации из связанных источников.
Что вы получите, изучив это
Работа с AutoGen развивает ряд связанных навыков: проектирование многопроцессорных приложений, координация действий агентов, интеграция больших языков моделей, автоматизация сложных рабочих процессов, работа с инструментами и API, более эффективное использование генеративных ИИ-технологий, создание реалистичных проектов, применение подходов с участием человека и разработка решений корпоративного уровня. Эти навыки также соответствуют новым возможностям в карьере.
Для кого это подходит
Целевая аудитория довольно широка. Больше всего пользы из этого получат инженеры, работающие над ИИ и машинным обучением или генеративными ИИ-технологиями, а также разработчики на Python и общие программисты, специалисты в области науки о данных и инженерии данных, специалисты по автоматизации и RPA, архитекторы решений, технические консультанты, инженеры облачных технологий и DevOps, исследователи, команды по инновациям и студенты. Профессионалы в бизнесе, заинтересованные в автоматизации с помощью ИИ, также могут ознакомиться с этими концепциями.
Практические предпосылки довольно просты: базовые знания Python и некоторое понимание генеративного ИИ или больших языков моделей. Знание API и Git полезно, но не является обязательным.
Должности, к которым это может привести
Навыки в области разработки многокомпонентных агентов, интеграции больших языков моделей и автоматизации рабочих процессов открывают перспективы для нескольких должностей по мере того, как компании начинают использовать агентов для решения сложных задач:
- Разработчик ИИ-агентов — специалист, создающий и запускающий интеллектуальных агентов
- Инженер генеративного ИИ — специалист, разрабатывающий приложения на основе больших языков моделей
- Разработчик многокомпонентных систем — специалист, проектирующий совместные рабочие процессы агентов
- Инженер автоматизации с использованием ИИ — специалист, автоматизирующий бизнес-процессы с помощью ИИ
- Архитектор решений на основе ИИ — специалист, проектирующий масштабируемые корпоративные архитектуры
Тренды, на которые стоит обратить внимание
Агенты, управляемые событиями. Современные агентные системы переходят к проектированию, основанному на событиях, что позволяет им реагировать на события и динамически выполнять задачи. Выпуск версии v0.4 заложил основу для такого подхода.
Разработка межъязыковых решений. Этот же выпуск обеспечил взаимодействие агентов, написанных на Python и .NET, причем в работе находятся решения для дополнительных языков.
Дизайн, ориентированный на человека. Агенты всё чаще создаются для работы рядом с людьми и не без их контроля. Работа Microsoft над Magentic-UI отражает такой же подход.
Инструменты с низким уровнем программирования. AutoGen Studio представляет собой интерфейс с низким уровнем программирования для создания и отладки рабочих процессов с участием нескольких агентов, призванный сделать процесс разработки более доступным.
Управление. По мере того как агенты могут выполнять всё больше действий, безопасность, мониторинг, управление и человеческий контроль становятся всё более важными в производственной среде.
Куда движется развитие
Разработка ИИ движется в направлении систем, которые выполняют задачи, а не просто генерируют ответы. Многоагентные архитектуры способствуют этому, разделяя большую цель на специализированные задачи. Стремление AutoGen к расширяемости, структуре, основанной на событиях, взаимодействию между разными языками и инструментарию для агентов показывает, куда движется эта платформа.
Однако для создания качественных агентов требуется нечто большее, чем просто соединение автономных компонентов. Разработчикам также необходимо понимать аспекты безопасности, оценки, мониторинга, контроля затрат, человеческого надзора и ответственной практики. Те, кто сочетает AutoGen с навыками работы на Python, использования LLM, API и общей инженерии в области ИИ, находятся в более выгодном положении для создания практически эффективных агентных приложений.
Вывод
AutoGen предлагает практический способ входа в мир разработки многопроцессорных систем и автоматизации интеллектуальных рабочих процессов. Он позволяет создавать настраиваемых агентов, которые могут обмениваться информацией, сотрудничать, использовать инструменты и работать с людьми над сложными задачами. Навыки, необходимые для работы с агентами, их интеграции с большими языками моделирования, обмена сообщениями между агентами, подключения к API, автоматизации, отладки, обеспечения безопасности и реализации корпоративных решений, применимы в самых разных современных проектах искусственного интеллекта. По мере того как организации продолжают исследовать возможности агентов, умение проектировать и управлять совместными системами искусственного интеллекта может стать настоящим профессиональным преимуществом.
Связанные материалы
- Как сабагенты и многобагентные системы делят работу и токены стоимости: простое объяснение различий между сабагентами и многобагентными системами, концепции оркестратора и рабочих элементов, четырех типов топологий, стоимости токенов и ситуаций, когда один агент является более подходящим выбором.
- Пять уровней структуры агентного харнеса с примерами кода, который не будет работать без них: практический обзор пяти мест, в которых агентный харнес применяет правила в коде, от границ выполнения до потоков контекста, а также того, что исследования могут и не могут доказать.