autogen ui

Autogen UI

Важный

Этот репо был обновлен для использования интерфейса Autogen Agentchat на основе нового API Autogen 0,4x Agentchat. Кроме того, API может измениться, поэтому ожидайте некоторых нарушающих изменений в будущем.

Hello World для создания интерфейса пользовательского интерфейса с Autogen Agentchat API.

Пример пользовательского интерфейса, чтобы продемонстрировать, как создавать интерфейсы с использованием API Autogen AgentChat. Пользовательский интерфейс создан с использованием Next.js и веб -API, созданных с использованием FastAPI.

Что делает приложение?

• autogenui.manager - предоставляет простой метод запуска, который требует подсказки и возвращает ответ от предопределенной команды агентов. Посмотрите на файл конфигурации команды агента JSON, чтобы увидеть, как настроены агенты. Это дает общее представление о том, какие типы агентов поддерживаются и т. Д. Проверьте учебную записную книжку, чтобы получить пример того, как использовать класс предоставления для загрузки команд.

• autogenui.web.app.py - Backend Fastapi, который обслуживает простую /generate конечную точку, которая требует подсказки и возвращает ответ от предопределенной команды агентов.

  • Создает менеджера для выполнения задач
  • Поток результатов задачи, запускающегося в пользовательский интерфейс клиента

• frontend - Next.js Frontend, который обеспечивает простой интерфейс чата для взаимодействия с бэкэнд.

Что дальше?

Это приложение явно просто отправная точка. Вот несколько идей о том, как его расширить:

• Расширить менеджер, чтобы поддержать несколько командных конфигураций из пользовательского интерфейса
• Хранение и загрузка истории взаимодействия в базе данных.
• Безопасность - Добавьте аутентификацию и авторизацию в приложение

[! Tip] Примечание Autogen Studio переписывается на API AgentChat для рассмотрения большинства вышеуказанных пунктов. Взгляните на реализацию там для более полного примера.

Начиная

Обратите внимание, что вам придется настроить свой openai_api_key для запуска приложения.

 export OPENAI_API_KEY= < your key >

Установить зависимости. Python 3.9+ требуется. Вы можете установить из PYPI с помощью PIP.

pip install autogenui

или установить из источника

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

Запустите пользовательский сервер.

Установить env vars OPENAI_API_KEY

 export OPENAI_API_KEY= < your_key > 

autogenui # or with --port 8081

Откройте http: // localhost: 8081 в вашем браузере.

Чтобы изменить исходные файлы, внесите изменения в исходных файлах Frontend и запустите npm run build для восстановления фронта.

Разработка

Чтобы запустить приложение в режиме разработки, вам нужно будет запустить бэкэнд и фронт отдельно.

Бэкэнд - с горячей нагрузкой

autogenui --reload

[! Совет] Наденьте пользовательский интерфейс, загруженный этим CLI в предварительной версии, запустив удар команды Frontend Build Show. Это означает, что если вы вносите изменения, код Frontend или измените имя хоста или порт, бэкэнд работает на обновленном обновлении кода Frontend, чтобы его загрузили через эту команду.

Внешний интерфейс

 cd frontend

Установить зависимости

yarn install

Запустить в режиме разработчика - с горячей загрузкой

Установите NEXT_PUBLIC_API_SERVER в командной строке.

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

Или создайте файл .env в папке Frontend со следующим содержанием.

NEXT_PUBLIC_API_SERVER=http:// < your_backend_hostname > /api

где your_backend_hostname - это имя хоста, которое Autogenui работает на EG localhost:8081

yarn dev

(Re) Строитель

Не забудьте установить зависимости и установить NEXT_PUBLIC_API_SERVER , прежде чем строить.

yarn build

Дорожная карта

Для этого проекта на самом деле не так много дорожной карты. Это предназначено как простой пример, чтобы начать работу с API Autogen AgentChat. Для более полного примера взгляните на проект Autogen Studio.

Ссылки

• 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}
}

• Автоген.

 @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}
}