Создание мультиагентной AI-системы с Microsoft AutoGen и Gemini API

Интеграция Microsoft AutoGen с Gemini API

В этом руководстве показано, как объединить Microsoft AutoGen с бесплатным Gemini API от Google с помощью LiteLLM, чтобы создать мощную мультиагентную разговорную AI-систему. Фреймворк работает безупречно в Google Colab, позволяя формировать специализированные команды агентов для исследований, бизнес-анализа и разработки программного обеспечения.

Настройка окружения

Для начала установите необходимые библиотеки: AutoGen, LiteLLM и Google Generative AI. Эти инструменты обеспечивают оркестрацию мультиагентных систем с моделями Gemini. Импортируются важные модули и настраивается логирование для отслеживания работы фреймворка.

!pip install AutoGen
!pip install pyautogen google-generativeai litellm
 
import os
import json
import asyncio
from typing import Dict, List, Any, Optional, Callable
from datetime import datetime
import logging
 
import autogen
from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent, GroupChat, GroupChatManager
from autogen.agentchat.contrib.retrieve_assistant_agent import RetrieveAssistantAgent
from autogen.agentchat.contrib.retrieve_user_proxy_agent import RetrieveUserProxyAgent
 
import google.generativeai as genai
import litellm
 
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

Класс GeminiAutoGenFramework

Основу системы составляет класс GeminiAutoGenFramework, который управляет мультиагентными беседами, интегрируя Gemini API. Он настраивает Gemini для совместимости с AutoGen, создает специализированных агентов и обеспечивает групповые чаты между ними.

Команды агентов

Исследовательская команда: включает исследователя, аналитика данных, писателя и исполнителя кода для выполнения комплексных исследовательских проектов с структурированными отчетами.
Бизнес-команда: состоит из бизнес-стратега, финансового аналитика, маркетингового исследователя и бизнес-исполнителя для проведения бизнес-анализа и разработки стратегий.
Команда разработки: включает старшего разработчика, инженера DevOps, инженера по качеству и исполнителя разработки для создания, развёртывания и тестирования программных проектов.

Групповые чаты и выполнение проектов

Фреймворк поддерживает создание групповых чатов с выбранными агентами и запуск проектов по исследованиям, бизнес-анализу и разработке программного обеспечения. Каждый проект следует определенному рабочему процессу с четким распределением ролей.

Пример использования

def demo_autogen_framework():
   print(" Microsoft AutoGen + Gemini Framework Demo")
   print("=" * 60)
 
   GEMINI_API_KEY = "your-gemini-api-key-here"
 
   framework = GeminiAutoGenFramework(GEMINI_API_KEY)
 
   print(" Framework initialized successfully!")
   print(f" Stats: {json.dumps(framework.get_framework_stats(), indent=2)}")
 
   return framework
 
async def run_demo_projects(framework):
   print("\n Запуск исследовательского проекта...")
   research_result = framework.run_research_project(
       "Влияние генеративного ИИ на разработку ПО в 2025 году"
   )
   print("Результат исследования (фрагмент):")
   print(research_result[:500] + "..." if len(research_result) > 500 else research_result)
 
   print("\n Запуск бизнес-анализа...")
   business_result = framework.run_business_analysis(
       "Средняя компания хочет внедрить AI-поддержку клиентов. "
       "Сейчас в службе поддержки 50 сотрудников, обрабатывают 1000 обращений в день. "
       "Бюджет – 500 тыс. долларов в год."
   )
   print("Результат бизнес-анализа (фрагмент):")
   print(business_result[:500] + "..." if len(business_result) > 500 else business_result)
 
   print("\n Запуск проекта разработки...")
   dev_result = framework.run_development_project(
       "Создать Python-скрейпер, который извлекает информацию о товарах с сайтов, "
       "сохраняет данные в базе и предоставляет REST API для доступа."
   )
   print("Результат разработки (фрагмент):")
   print(dev_result[:500] + "..." если len(dev_result) > 500 else dev_result)
 
if __name__ == "__main__":
   print("Microsoft AutoGen + Gemini Framework готов! ")
   print("\n Для Google Colab выполните:")
   print("!pip install pyautogen google-generativeai litellm")
   print("\n Получите бесплатный ключ Gemini API:")
   print("https://makersuite.google.com/app/apikey")
   print("\n Быстрый старт:")
   print("""
# Инициализация фреймворка
# framework = GeminiAutoGenFramework("your-gemini-api-key")
 
# Запуск исследовательского проекта
result = framework.run_research_project("AI Trends 2025")
print(result)
 
# Запуск бизнес-анализа
result = framework.run_business_analysis("Стратегия выхода на рынок для AI-стартапа")
print(result)
 
# Запуск проекта разработки
result = framework.run_development_project("Создать REST API для управления пользователями")
print(result)
   """)

Этот фреймворк предоставляет гибкий и модульный подход для организации специализированных AI-агентов в разговорных сценариях, позволяя автономно выполнять сложные рабочие процессы с минимальным участием человека.