Agentic AI with AutoGen

Agentic AI กำลังเป็นเทคโนโลยีที่ได้รับความสนใจอย่างมากในปัจจุบัน AutoGen เป็นหนึ่งในเฟรมเวิร์กที่ช่วยให้การพัฒนาแอปพลิเคชัน Agentic AI ง่ายขึ้น บทความนี้จะพาคุณไปทำความรู้จักกับ AutoGen ตั้งแต่พื้นฐาน การติดตั้ง ไปจนถึงการสร้าง Agent และทีม Agent ที่สามารถทำงานร่วมกันได้

AutoGen Overview

AutoGen คืออะไร? AutoGen เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สที่พัฒนาขึ้นเพื่อช่วยให้การสร้างแอปพลิเคชัน Agentic AI เป็นเรื่องง่ายขึ้น ด้วย AutoGen คุณสามารถสร้างระบบที่มี Agent หลายตัวทำงานร่วมกันเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้

Introduction to AutoGen and Agentic AI

Agentic AI คืออะไร? Agentic AI คือระบบ AI ที่มี Agent หลายตัวทำงานร่วมกัน Agent แต่ละตัวสามารถมีความสามารถและความเชี่ยวชาญที่แตกต่างกันไป Agent เหล่านี้สามารถสื่อสาร แลกเปลี่ยนข้อมูล และทำงานร่วมกันเพื่อบรรลุเป้าหมายที่กำหนดไว้

AutoGen ช่วยให้คุณสร้างระบบ Agentic AI ได้อย่างไร? AutoGen มีเครื่องมือและฟังก์ชันต่าง ๆ ที่ช่วยให้คุณสร้าง จัดการ และควบคุม Agent ได้ง่ายขึ้น คุณสามารถกำหนดบทบาท ความสามารถ และการสื่อสารระหว่าง Agent ได้อย่างยืดหยุ่น

Purpose of AutoGen

วัตถุประสงค์หลักของ AutoGen คือการลดความซับซ้อนในการสร้างระบบ Agentic AI โดย AutoGen จะช่วยให้คุณ:

• สร้าง Agent ได้ง่ายขึ้น
• จัดการการสื่อสารระหว่าง Agent
• ควบคุมการทำงานของ Agent
• ปรับแต่งระบบ Agentic AI ให้เหมาะสมกับความต้องการของคุณ

Key Features of AutoGen

AutoGen มีฟีเจอร์เด่น ๆ ดังนี้:

• รองรับการสร้าง Agent ที่หลากหลาย
• รองรับการสื่อสารระหว่าง Agent หลายรูปแบบ
• มีเครื่องมือสำหรับการจัดการและควบคุม Agent
• สามารถทำงานร่วมกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ต่าง ๆ ได้

Setting up the Environment

ก่อนที่คุณจะเริ่มใช้งาน AutoGen คุณต้องตั้งค่าสภาพแวดล้อมให้พร้อมเสียก่อน ขั้นตอนนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการพัฒนาแอปพลิเคชัน Agentic AI

Understanding AutoGen Versions and Compatibility

สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่า AutoGen มีหลายเวอร์ชัน และแต่ละเวอร์ชันอาจมีความเข้ากันได้กับไลบรารีและโมเดลต่าง ๆ ที่แตกต่างกัน ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณใช้เวอร์ชันที่เหมาะสมกับความต้องการของคุณและเข้ากันได้กับส่วนประกอบอื่น ๆ ที่คุณต้องการใช้

Installing Python and VS Code Extensions

ขั้นตอนแรกคือการติดตั้ง Python และ VS Code หากคุณยังไม่มี VS Code คุณสามารถดาวน์โหลดได้จากเว็บไซต์อย่างเป็นทางการ หลังจากติดตั้งแล้ว ให้ติดตั้งส่วนขยาย Python ใน VS Code เพื่อให้คุณสามารถเขียนและรันโค้ด Python ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Creating a Virtual Environment

การสร้าง Virtual Environment เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการจัดการ dependencies ของโปรเจกต์ของคุณ เพื่อป้องกันไม่ให้เกิดความขัดแย้งกับ dependencies ของโปรเจกต์อื่น ๆ หรือระบบของคุณเอง ใช้คำสั่ง `python -m venv .venv` เพื่อสร้าง Virtual Environment จากนั้นเปิดใช้งาน Virtual Environment โดยใช้คำสั่งที่เหมาะสมกับระบบปฏิบัติการของคุณ (เช่น `source .venv/bin/activate` สำหรับ Linux/macOS หรือ `.venv\Scripts\activate` สำหรับ Windows)

Installing AutoGen and Dependencies

เมื่อ Virtual Environment พร้อมแล้ว คุณสามารถติดตั้ง AutoGen และ dependencies อื่น ๆ ที่จำเป็นได้ ใช้คำสั่ง `pip install autogen` เพื่อติดตั้ง AutoGen และ `pip install -r requirements.txt` เพื่อติดตั้ง dependencies ที่ระบุไว้ในไฟล์ `requirements.txt`

Setting up OpenAI API Key

หากคุณต้องการใช้โมเดล OpenAI คุณจะต้องมี OpenAI API Key ไปที่เว็บไซต์ OpenAI และสร้าง API Key ของคุณเอง หลังจากนั้น ให้ตั้งค่า API Key ในสภาพแวดล้อมของคุณ เพื่อให้ AutoGen สามารถเข้าถึงโมเดล OpenAI ได้

Building a Simple Chatbot with AutoGen

หลังจากตั้งค่าสภาพแวดล้อมแล้ว เราจะมาสร้าง Chatbot ง่าย ๆ ด้วย AutoGen กัน

Importing Libraries

เริ่มต้นด้วยการนำเข้าไลบรารีที่จำเป็น เช่น `autogen` และไลบรารีอื่น ๆ ที่คุณต้องการใช้

Creating Model Clients

สร้าง Model Client สำหรับโมเดลที่คุณต้องการใช้ เช่น OpenAI Model Client

Implementing a Chat Loop

สร้าง Chat Loop เพื่อรับอินพุตจากผู้ใช้และส่งต่อไปยัง Agent

Testing the Chatbot

ทดสอบ Chatbot ของคุณโดยการป้อนข้อความและตรวจสอบว่า Chatbot ตอบสนองตามที่คุณคาดหวังหรือไม่

Creating an Agent with AutoGen

การสร้าง Agent เป็นหัวใจสำคัญของการใช้ AutoGen Agent คือหน่วยงานอิสระที่สามารถทำงานเฉพาะอย่างได้

Importing Agent and Message Types

นำเข้าคลาสและประเภทที่เกี่ยวข้องกับ Agent และข้อความจากไลบรารี AutoGen

Creating an Assistant Agent

สร้าง Assistant Agent โดยระบุบทบาทและความสามารถของ Agent

Creating Text Messages

สร้างข้อความเพื่อส่งไปยัง Agent

Using the Agent’s ‘on_message’ Method

ใช้เมธอด `on_message` ของ Agent เพื่อจัดการข้อความที่ได้รับ

Testing the Agent

ทดสอบ Agent ของคุณโดยการส่งข้อความและตรวจสอบว่า Agent ตอบสนองตามที่คุณคาดหวังหรือไม่

Storing Agent State with R

การจัดเก็บสถานะของ Agent เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการรักษาบริบทและข้อมูลระหว่างการสนทนา

Saving Agent State to a File

บันทึกสถานะของ Agent ลงในไฟล์

Loading Agent State from a File

โหลดสถานะของ Agent จากไฟล์

Implementing R for State Management

ใช้ R เพื่อจัดการสถานะของ Agent

Testing State Persistence

ทดสอบการคงอยู่ของสถานะโดยการบันทึกสถานะ เรียกใช้แอปพลิเคชันใหม่ และตรวจสอบว่าสถานะถูกโหลดกลับมาอย่างถูกต้อง

Building a Weather Agent

เราจะมาสร้าง Weather Agent ที่สามารถดึงข้อมูลสภาพอากาศได้

Defining a Weather Function

สร้างฟังก์ชันที่สามารถดึงข้อมูลสภาพอากาศได้

Adding Tools to the Agent

เพิ่มฟังก์ชันสภาพอากาศเป็นเครื่องมือให้กับ Agent

Testing the Weather Agent

ทดสอบ Weather Agent โดยการส่งคำขอสภาพอากาศและตรวจสอบว่า Agent สามารถดึงข้อมูลได้อย่างถูกต้อง

Building a Vision Agent

เราจะมาสร้าง Vision Agent ที่สามารถประมวลผลรูปภาพได้

Importing Vision-Related Libraries

นำเข้าไลบรารีที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลรูปภาพ

Creating Multi-Model Messages

สร้างข้อความที่สามารถมีทั้งข้อความและรูปภาพ

Testing the Vision Agent

ทดสอบ Vision Agent โดยการส่งรูปภาพและข้อความและตรวจสอบว่า Agent สามารถประมวลผลได้อย่างถูกต้อง

Building a Code Executor Agent

เราจะมาสร้าง Code Executor Agent ที่สามารถรันโค้ดได้

Importing Code Executor Libraries

นำเข้าไลบรารีที่เกี่ยวข้องกับการรันโค้ด

Using Local Command Line Code Executor

ใช้ Code Executor ที่ทำงานบน Command Line

Using Docker Code Executor

ใช้ Code Executor ที่ทำงานบน Docker

Starting and Stopping Docker

เริ่มต้นและหยุด Docker

Testing Code Execution

ทดสอบ Code Executor Agent โดยการส่งโค้ดและตรวจสอบว่า Agent สามารถรันโค้ดได้อย่างถูกต้อง

Building a Team with AutoGen

การสร้างทีม Agent เป็นหนึ่งในคุณสมบัติที่ทรงพลังที่สุดของ AutoGen

Creating Writer and Editor Agents

สร้าง Writer Agent และ Editor Agent ที่มีบทบาทและความรับผิดชอบที่แตกต่างกัน

Understanding Team Dynamics and Termination Conditions

ทำความเข้าใจเกี่ยวกับพลวัตของทีมและเงื่อนไขการสิ้นสุดการทำงาน

Implementing Text Mention Termination

ใช้ Text Mention Termination เพื่อควบคุมการทำงานของทีม

Implementing Max Message Termination

ใช้ Max Message Termination เพื่อควบคุมการทำงานของทีม

Creating a Round Robin Group Chat

สร้าง Round Robin Group Chat เพื่อให้ Agent สามารถสื่อสารและทำงานร่วมกันได้

Testing the Team

ทดสอบทีม Agent โดยการส่งคำขอและตรวจสอบว่าทีมสามารถทำงานร่วมกันเพื่อตอบสนองคำขอได้อย่างถูกต้อง

💬 ปรึกษาการเงินฟรีกับผู้เชี่ยวชาญ คลิกเพื่อแอดไลน์

👉 แอดไลน์เพื่อปรึกษาฟรี

หรือสแกน QR เพื่อแอด