MS-AutoGen

AutoGen은 서로 대화하여 작업을 해결할 수 있는 여러 에이전트를 사용하여 LLM 애플리케이션을 개발할 수 있는 프레임워크이다.

AutoGen 에이전트는 사용자 정의가 가능하고 대화가 가능하며 인간의 참여를 원활하게 허용한다.

LLM, 인간 입력 및 도구의 조합을 사용하는 다양한 모드에서 작동할 수 있다.

• AutoGen은 최소한의 노력으로 다중 에이전트 대화에 기반한 차세대 LLM 애플리케이션을 구축할 수 있게 해준다. 복잡한 LLM 워크플로의 오케스트레이션, 자동화 및 최적화를 간소화한다. LLM 모델의 성능을 극대화하고 약점을 극복한다.

• 복잡한 워크플로에 대한 다양한 대화 패턴을 지원한다. 사용자 정의 가능하고 대화 가능한 에이전트를 통해 개발자는 AutoGen을 사용하여 대화 자율성, 에이전트 수 및 에이전트 대화 토폴로지에 관한 광범위한 대화 패턴을 구축할 수 있다.

• 다양한 복잡성을 가진 작업 시스템 모음을 제공한다. 이러한 시스템은 다양한 도메인과 복잡성의 광범위한 애플리케이션을 포괄한다. 이는 AutoGen이 다양한 대화 패턴을 쉽게 지원할 수 있는 방법을 보여준다.

Bert NER + 의도 분류
멀티턴 chatbot NLU + DST

Multi Agent Framework

• AutoGen, langgraph
• AutoGen (autogen Studio)
• AutoGen 플로우로 langchain 똑같이 agent를 만들어봐야 하지 않을까
• promptFlow ()
• AI Studio
• AI Agent Builder 등
• 의도 변환 리서치

AutoGen vs Langgraph