AutoGen示例說明
- AI Agnet僅限GPT4支援，請完成一次請求Token不可預估，請留意費用消耗。
- 免費會員GPT4配額，很可能不足以支撐完成DEMO演示，建議付費會員測試體驗。
- 部分示例程式碼參考AutoGen官方文件，重點驗證白菜GPT對AutoGen的支撐能力，詳細程式碼說明，請參考官方文件。
- 所有示例程式碼均在colab上除錯透過，僅需替換白菜GPT的API_KEY即可
更新日誌
20240307 AutoGen示例
1、agentchat_stream
- 互動LLM代理處理資料流
AutoGen提供由LLM、工具或人類驅動的可對話代理，可透過自動聊天進行任務執行。該框架透過多代理對話允許工具使用和人類參與。請在此處找到關於此功能的文件。在本示例中，我們演示如何使用定製代理持續從網路獲取新聞並請求投資建議。
- AutoGen官方文件
https://github.com/microsoft/autogen/blob/main/notebook/agentchat_stream.ipynb
- 白菜GPT示例程式碼
https://gist.github.com/baicaigpt/66510b611cb337b86aa3472786ae5c11
2、agentchat_function_call
- 這段程式碼的主要功能是利用谷歌搜尋 API 搜尋新聞，並透過自動生成的代理進行對話式互動。
該程式碼段是一個簡單的 Python 指令碼，用於建立一個自動獲取谷歌新聞並撰寫新聞稿的功能。以下是程式碼中各部分的功能說明：
search_google_news(keyword): 這個函式使用 SerpApi 模組來搜尋谷歌新聞。它接受一個關鍵詞作為引數，並返回相關新聞的連結列表。
autogen: 這是一個模組，用於建立對話式代理。它建立了兩個代理物件：assistant 和 user_proxy。
llm_config: 這是配置引數，用於設定語言模型的行為。其中包含了模型、超引數等配置資訊。
system_message: 這是一個系統提示訊息，用於向使用者介紹其在對話中的角色和任務。
user_proxy.initiate_chat: 這個方法啟動了代理之間的對話，並向 assistant 傳送了一條訊息，請求搜尋關於“哈馬斯”的谷歌新聞並撰寫一篇新聞。
- 白菜GPT示例程式碼
https://gist.github.com/baicaigpt/1770d02b855c773b9a71ed44562ce629
白菜GPT旨在提供穩定高效且免費的OpenAI API轉發服務,幫助國內GPT應用學習相關愛好者及從業者，提供便捷、低成本、長期穩定的GPT中轉服務，免費提供中轉API_KEY，從而降低各位學習成本，提高OpenAI學習應用效率，國內暢享AI。
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