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2.0 AutoGen 微软发布代码优先的Agent框架TaskWeaver

进入大模型时代,微软在推动大模型应用落地动作频频,先后发布了Semantic Kernel,PromptFlow,AutoGen等框架,最近又发布了一款Agent框架:TaskWeaver。它被作为一个代码优先框架,用于构建LLM Agent。它将用户需求转换为可执行代码,并将用户定义的插件视为可调用函数。TaskWeaver 支持丰富的数据结构(支持本地 Python 数据结构,如>

TaskWeaver 由三个主要组件组成:计划器、代码生成器和代码执行器。这些组件共同创建了一个双层计划系统。首先,高阶计划概述了总体战略。然后,详细执行计划指导框架完成每项任务,确保效率和准确性。

下面是该框架的工作流程。

它还可以很方便的应用在mutiagent场景中,不仅可以将agent作为插件被集成,也可以把它放到AutoGen等多agent框架中使用。

官方提到的亮点特性:

笔者认为,它还有一个比较大的亮点是,它易于集成,可以把它当作一个library使用,方便的、渐进式地集成到现有的系统。

app_dir = "/path/to/project/"app = TaskWeaverApp(app_dir=app_dir)session = app.get_session()user_query = "hello, what can you do?"response_round = session.send_message(user_query,event_handler=lambda _type, _msg: print(f"{_type}:\n{_msg}"))print(response_round.to_dict())

这将带来很大的编程范式改变,开发者不用花心思去具体进行数据处理等琐碎需求,交给agent帮你实现,这样既提高灵活性,又减少了工作量,这算不算是AI时代的高阶“策略模式”呢?

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