autogen ui

Autogen UI

Wichtig

Dieses Repo wurde aktualisiert, um die Autogen AgentChat -Schnittstelle basierend auf der neuen API von Autogen 0.4X AgentChat zu verwenden. Außerdem könnte sich die API ändern. Erwarten Sie daher einige brechene Veränderungen in der Zukunft.

Die Hello World zum Aufbau einer UI -Schnittstelle mit Autogen Agentchat -API.

Beispiel UI, um zu demonstrieren, wie Schnittstellen mithilfe der Autogen AgentChat -API erstellt werden. Die Benutzeroberfläche wird mit Next.js und Web -APIs erstellt, die mit Fastapi erstellt wurden.

Was macht die App?

• autogenui.manager - Bietet eine einfache Laufmethode, die eine Eingabeaufforderung annimmt und eine Antwort von einem vordefinierten Agententeam zurückgibt. Schauen Sie sich die Agent -Team JSON -Konfigurationsdatei an, um zu sehen, wie die Agenten konfiguriert sind. Es gibt eine allgemeine Vorstellung davon, welche Arten von Agenten unterstützt werden

• autogenui.web.app.py - Fastapi -Backend, das einem einfachen /generate Endpunkt dient, der eine Eingabeaufforderung annimmt und eine Antwort von einem vordefinierten Agententeam zurückgibt.

  • Erstellt einen Manager, um Aufgaben auszuführen
  • Streams Ergebnisse der Aufgabe, die zur Benutzeroberfläche ausgeführt wird

• frontend - Next.js Frontend, das eine einfache Chat -Schnittstelle für die Interaktion mit dem Backend bietet.

Was kommt als nächstes?

Diese App ist eindeutig nur ein Ausgangspunkt. Hier sind einige Ideen, wie man es erweitert:

• Erweitern Sie den Manager, um mehrere Teamkonfigurationen aus der Benutzeroberfläche zu unterstützen
• Speichern und Laden von Interaktionsverlauf in einer Datenbank.
• Sicherheit - Authentifizierung und Autorisierung zur App hinzufügen

[! TIPP] Hinweis Autogen Studio wird in der AgentChat -API umgeschrieben, um die meisten der oben genannten Punkte anzugehen. Schauen Sie sich die Implementierung dort für ein vollständigeres Beispiel an.

Erste Schritte

Beachten Sie, dass Sie Ihren OpenAI_API_KEY einrichten müssen, um die App auszuführen.

 export OPENAI_API_KEY= < your key >

Abhängigkeiten installieren. Python 3.9+ ist erforderlich. Sie können von PYPI mit PIP installieren.

pip install autogenui

oder aus der Quelle zu installieren

git clone [email protected]:victordibia/autogen-ui.git
cd autogenui
pip install -e .

UI -Server ausführen.

Setzen Sie Env Vars OPENAI_API_KEY

 export OPENAI_API_KEY= < your_key > 

autogenui # or with --port 8081

Öffnen Sie http: // localhost: 8081 in Ihrem Browser.

Um die Quelldateien zu ändern, Änderungen in den Frontend -Quelldateien vorzunehmen und npm run build um die Frontend wieder aufzubauen.

Entwicklung

Um die App im Entwicklungsmodus auszuführen, müssen Sie das Backend und Frontend separat ausführen.

Backend - mit heißem Relad

autogenui --reload

[! Tipp] Tipp Die von dieser CLI geladene Benutzeroberfläche in einer vorgeführten Version, indem Sie den Blow der Frontend Build-Show ausführen. Das heißt, wenn Sie den Frontend -Code ändert oder den Hostnamen oder den Port ändern, muss das Backend im Frontend aktualisierten Frontend -Code wieder aufgebaut werden, damit er diesen Befehl geladen hat.

Frontend

 cd frontend

Abhängigkeiten installieren

yarn install

Im Dev -Modus ausführen - mit heißem Relada

Setzen Sie in der Befehlszeile NEXT_PUBLIC_API_SERVER .

 export NEXT_PUBLIC_API_SERVER=http:// < your_backend_hostname > /api

Oder erstellen Sie eine .env -Datei im Frontend -Ordner mit den folgenden Inhalten.

NEXT_PUBLIC_API_SERVER=http:// < your_backend_hostname > /api

wo your_backend_hostname - ist der hostname, den autogenui auf z. B. localhost:8081 läuft

yarn dev

(Re) bauen

Denken Sie daran, Abhängigkeiten zu installieren und vor dem Erstellen NEXT_PUBLIC_API_SERVER zu setzen.

yarn build

Roadmap

Es gibt nicht wirklich eine Roadmap für dieses Projekt. Es ist ein einfaches Beispiel für den Einstieg mit der Autogen AgentChat -API. Für ein vollständigeres Beispiel finden Sie einen Blick auf das Autogen Studio -Projekt.

Referenzen

• Autogen Studio.

 @inproceedings{dibia2024autogen,
  title={AutoGen Studio: A No-Code Developer Tool for Building and Debugging Multi-Agent Systems},
  author={Dibia, Victor and Chen, Jingya and Bansal, Gagan and Syed, Suff and Fourney, Adam and Zhu, Erkang and Wang, Chi and Amershi, Saleema},
  journal={EMNLP 2024},
  year={2024}
}

• Autogen.

 @inproceedings{wu2023autogen,
      title={AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation Framework},
      author={Qingyun Wu and Gagan Bansal and Jieyu Zhang and Yiran Wu and Shaokun Zhang and Erkang Zhu and Beibin Li and Li Jiang and Xiaoyun Zhang and Chi Wang},
      year={2023},
      eprint={2308.08155},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.AI}
}