AutoGen, Microsoft, 2024.10

[AkihikoWatanabe]

https://github.com/microsoft/autogen

[AkihikoWatanabe]

AutoGen is an open-source programming framework for building AI agents and facilitating cooperation among multiple agents to solve tasks. AutoGen aims to streamline the development and research of agentic AI, much like PyTorch does for Deep Learning. It offers features such as agents capable of interacting with each other, facilitates the use of various large language models (LLMs) and tool use support, autonomous and human-in-the-loop workflows, and multi-agent conversation patterns. AutoGen enables building next-gen LLM applications based on multi-agent conversations with minimal effort. It simplifies the orchestration, automation, and optimization of a complex LLM workflow. It maximizes the performance of LLM models and overcomes their weaknesses. It supports diverse conversation patterns for complex workflows. With customizable and conversable agents, developers can use AutoGen to build a wide range of conversation patterns concerning conversation autonomy, the number of agents, and agent conversation topology. It provides a collection of working systems with different complexities. These systems span a wide range of applications from various domains and complexities. This demonstrates how AutoGen can easily support diverse conversation patterns. AutoGen provides enhanced LLM inference. It offers utilities like API unification and caching, and advanced usage patterns, such as error handling, multi-config inference, context programming, etc. AutoGen was created out of collaborative research from Microsoft, Penn State University, and the University of Washington.

Translation (by gpt-4o-mini)

• AutoGenは、AIエージェントを構築し、複数のエージェント間の協力を促進してタスクを解決するためのオープンソースのプログラミングフレームワークです。AutoGenは、Deep LearningにおけるPyTorchのように、エージェントAIの開発と研究を効率化することを目指しています。エージェント同士の相互作用を可能にする機能や、さまざまな大規模言語モデル（LLMs）やツールの使用サポート、自律的なワークフローと人間が関与するワークフロー、マルチエージェントの会話パターンなどの機能を提供します。AutoGenは、最小限の労力でマルチエージェントの会話に基づく次世代LLMアプリケーションの構築を可能にします。複雑なLLMワークフローのオーケストレーション、オートメーション、最適化を簡素化し、LLMモデルの性能を最大化し、その弱点を克服します。複雑なワークフローに対応する多様な会話パターンをサポートしています。カスタマイズ可能で会話可能なエージェントを使用することで、開発者はAutoGenを利用して、会話の自律性、エージェントの数、エージェントの会話トポロジーに関するさまざまな会話パターンを構築できます。さまざまな複雑さを持つ作動システムのコレクションを提供し、これらのシステムはさまざまなドメインと複雑さのアプリケーションにわたります。これにより、AutoGenが多様な会話パターンを容易にサポートできることが示されています。AutoGenは、強化されたLLM推論を提供し、APIの統一やキャッシング、エラーハンドリング、マルチ構成推論、コンテキストプログラミングなどの高度な使用パターンといったユーティリティを提供します。AutoGenは、Microsoft、ペンシルベニア州立大学、ワシントン大学の共同研究から生まれました。

  Summary (by gpt-4o-mini)

• AutoGenは、AIエージェントの構築と協力を促進するオープンソースのプログラミングフレームワークで、エージェント間の相互作用や多様なLLMの使用をサポートします。これにより、次世代LLMアプリケーションの開発が容易になり、複雑なワークフローのオーケストレーションや最適化が簡素化されます。カスタマイズ可能なエージェントを用いて多様な会話パターンを構築でき、強化されたLLM推論や高度なユーティリティ機能も提供します。AutoGenは、Microsoftや大学との共同研究から生まれました。