AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation Framework

要約

この技術レポートでは、相互に対話してタスクを解決できる複数のエージェントを使用して LLM アプリケーションの開発を可能にする新しいフレームワークである AutoGen について説明します。
AutoGen エージェントはカスタマイズ可能で会話可能で、人間の参加をシームレスに許可します。
これらは、LLM、人間による入力、およびツールの組み合わせを使用するさまざまなモードで動作できます。
AutoGen の設計には複数の利点があります。a) これらの LLM の強力だが不完全な生成および推論能力を適切にナビゲートします。
b) 人間の理解と知性を活用しながら、エージェント間の会話を通じて価値のある自動化を提供します。
c) 複雑な LLM ワークフローの実装を自動化されたエージェント チャットとして簡素化し、統合します。
開発者が AutoGen を簡単に使用して、コーディング、数学、オペレーションズ リサーチ、エンターテイメント、オンライン意思決定、質問応答などに至るまで、タスクを効果的に解決したり、アプリケーションを構築したりする方法を示す多様な例を多数提供します。

要約(オリジナル)

This technical report presents AutoGen, a new framework that enables development of LLM applications using multiple agents that can converse with each other to solve tasks. AutoGen agents are customizable, conversable, and seamlessly allow human participation. They can operate in various modes that employ combinations of LLMs, human inputs, and tools. AutoGen’s design offers multiple advantages: a) it gracefully navigates the strong but imperfect generation and reasoning abilities of these LLMs; b) it leverages human understanding and intelligence, while providing valuable automation through conversations between agents; c) it simplifies and unifies the implementation of complex LLM workflows as automated agent chats. We provide many diverse examples of how developers can easily use AutoGen to effectively solve tasks or build applications, ranging from coding, mathematics, operations research, entertainment, online decision-making, question answering, etc.

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