autogen ui

Ui autógeno

Importante

Este repositorio se ha actualizado para usar la interfaz Autogen Agentchat basada en la nueva API Autogen 0.4x AgentChat. Además, la API podría cambiar, así que espere algunos cambios de ruptura en el futuro.

Hello World por construir una interfaz de UI con Autogen Agentchat API.

Ejemplo de interfaz de usuario para demostrar cómo construir interfaces utilizando la API Autogen Agentchat. La interfaz de usuario se construye con Next.js y API web construidas con FastAPI.

¿Qué hace la aplicación?

• autogenui.manager : proporciona un método de ejecución simple que toma un aviso y devuelve una respuesta de un equipo de agente predefinido. Eche un vistazo al archivo de configuración del agente equipo JSON para ver cómo se configuran los agentes. Da una idea general sobre qué tipos de agentes son compatibles, etc. Consulte el cuaderno de tutorial para obtener un ejemplo sobre cómo usar la clase Proporcionar para cargar una especificación del equipo.

• autogenui.web.app.py - Fastapi Backend que sirve un punto final simple /generate que toma un aviso y devuelve una respuesta de un equipo de agente predefinido.

  • Crea un gerente para ejecutar tareas
  • Transmite resultados de la tarea ejecutada a la interfaz de usuario del cliente

• frontend - next.js frontend que proporciona una interfaz de chat simple para interactuar con el backend.

¿Qué sigue?

Esta aplicación es claramente solo un punto de partida. Aquí hay algunas ideas sobre cómo extenderlo:

• Extienda el administrador para admitir múltiples configuraciones de equipo desde la interfaz de usuario
• Almacenamiento y carga del historial de interacción en una base de datos.
• Seguridad: agregar autenticación y autorización a la aplicación

[! Tip] Nota Autogen Studio se está reescribiendo en la API de Agentchat para abordar la mayoría de los puntos anteriores. Eche un vistazo a la implementación allí para un ejemplo más completo.

Empezando

Tenga en cuenta que tendrá que configurar su OpenAI_api_Key para ejecutar la aplicación.

 export OPENAI_API_KEY= < your key >

Instalar dependencias. Se requiere Python 3.9+. Puede instalar desde PYPI usando PIP.

pip install autogenui

o para instalar desde la fuente

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

Ejecute el servidor UI.

Establecer env vars OPENAI_API_KEY

 export OPENAI_API_KEY= < your_key > 

autogenui # or with --port 8081

Abra http: // localhost: 8081 en su navegador.

Para modificar los archivos de origen, realice cambios en los archivos de origen frontend y ejecute npm run build para reconstruir el frontend.

Desarrollo

Para ejecutar la aplicación en modo de desarrollo, deberá ejecutar el backend y frontend por separado.

Backend - con relieve caliente

autogenui --reload

[! Consejo] Continúa la interfaz de usuario cargada por esta CLI en una versión previa a la combinación ejecutando el comando de compilación frontend show show. Eso significa que si realiza cambios el código frontend o cambia el nombre de host o el puerto, el backend se ejecuta en el código frontend de frontend actualizado debe reconstruirse para que se cargue a través de este comando.

Interfaz

 cd frontend

Instalar dependencias

yarn install

Ejecutar en modo de desarrollo - con relieve caliente

Establezca NEXT_PUBLIC_API_SERVER en la línea de comando.

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

O cree un archivo .env en la carpeta Frontend con el siguiente contenido.

NEXT_PUBLIC_API_SERVER=http:// < your_backend_hostname > /api

Donde you_backend_hostname - es el nombre de host que Autogenui se está ejecutando en Eg localhost:8081

yarn dev

(Reconstruir

Recuerde instalar dependencias y establecer NEXT_PUBLIC_API_SERVER antes de construir.

yarn build

Hoja de ruta

Realmente no hay mucha hoja de ruta para este proyecto. Se entiende como un simple ejemplo para comenzar con la API Autogen Agentchat. Para un ejemplo más completo, eche un vistazo al proyecto Autogen Studio.

Referencias

• Estudio de autógeno.

 @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}
}

• Autógeno.

 @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}
}