autogen ui

Autogen UI

重要的

该存储库已更新以使用基于新的Autogen 0.4倍代理API的Autogen AgentChat界面。另外，API可能会发生变化，因此预计将来会发生一些破裂的变化。

Hello World使用Autogen AgentChat API构建UI界面。

示例UI演示了如何使用Autogen AgentChat API构建接口。 UI是使用Next.js和Web API构建的。

该应用程序做什么？

• autogenui.manager提供了一种简单的运行方法，该方法采取了提示，并返回了预定义代理团队的响应。查看Agent Team JSON配置文件，以查看如何配置代理。它对支持哪些类型的代理等有一个一般的想法。查看教程笔记本，以获取有关如何使用提供类加载团队规格的示例。

• autogenui.web.app.py FastApi后端提供一个简单/generate端点，该端点要提示并返回预定义代理团队的响应。

  • 创建一个经理来运行任务
  • 访问任务运行到客户端UI的结果

• frontend -Next.js Frontend提供了一个简单的聊天接口与后端交互。

接下来是什么？

这个应用显然只是一个起点。以下是有关如何扩展它的一些想法：

• 扩展管理器以支持UI的多个团队配置
• 在数据库中存储和加载交互历史记录。
• 安全性 - 将身份验证和授权添加到应用程序

[！提示]请注意，Autogen Studio已在AgentChat API上重写，以解决上述大多数点。看看那里的实现，以获取更完整的示例。

入门

请注意，您必须设置OpenAI_API_KEY才能运行该应用。

 export OPENAI_API_KEY= < your key >

安装依赖项。需要python 3.9+。您可以使用PIP从PYPI安装。

pip install autogenui

或从源安装

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

运行UI服务器。

设置env vars OPENAI_API_KEY

 export OPENAI_API_KEY= < your_key > 

autogenui # or with --port 8081

打开http：// localhost：8081在您的浏览器中。

要修改源文件，请在前端源文件中进行更改，然后运行npm run build以重建前端。

发展

要以开发模式运行该应用程序，您需要单独运行后端和前端。

后端 - 带热层

autogenui --reload

[！tip]通过运行前端构建命令显示blow，在预先符合的版本中加载了该CLI加载的UI。这意味着，如果您更改前端代码或更改主机名或端口，则需要对后端更新的前端代码运行，以通过此命令进行加载。

前端

 cd frontend

安装依赖项

yarn install

在开发模式下运行 - 带有热线电加载

在命令行上设置NEXT_PUBLIC_API_SERVER 。

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

或在前端文件夹中创建一个.env文件，其中包含以下内容。

NEXT_PUBLIC_API_SERVER=http:// < your_backend_hostname > /api

your_backend_hostname-是Autogenui在EG localhost:8081

yarn dev

（重建

请记住要安装依赖项并在构建前设置NEXT_PUBLIC_API_SERVER 。

yarn build

路线图

这个项目确实没有太多路线图。这是一个简单的例子，可以开始使用Autogen AgentChat API。有关一个更完整的例子，请查看Autogen Studio项目。

参考

• 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}
}

• 自动基因。

 @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}
}