用法#

AutoGen Studio (AGS) 提供了一个团队构建器界面，开发人员可以在其中定义多个组件和行为。用户可以创建团队，向团队添加代理，将工具和模型附加到代理，并定义团队终止条件。定义团队后，用户可以直接在团队构建器视图中进行测试，或将其附加到会话中以在 Playground 视图中使用。

观看 AutoGen Studio v0.4 (02/25) 的视频教程 - https://youtu.be/oum6EI7wohM

设置 API 密钥#

大多数代理都需要 API 密钥。您可以设置一个环境变量 OPENAI_API_KEY（假设您正在使用 OpenAI 模型），AutoGen 将自动将其用于您为代理或团队指定的任何 OpenAI 模型客户端。或者，您也可以将 API 密钥指定为团队或代理配置的一部分。

请参阅以下部分，了解如何使用可视化构建器或直接编辑 JSON 配置来构建代理团队。

构建代理团队#

AutoGen Studio 与 AutoGen AgentChat 提供的所有组件抽象紧密集成，包括团队、代理、模型、工具和终止条件。

AGS 中的团队构建器视图提供了一个可视化团队构建器，允许用户通过拖放功能或直接编辑团队的 JSON 配置来定义组件。

使用可视化构建器#

可视化构建器默认启用，允许用户将组件从提供的组件库拖放到团队构建器画布中。团队构建器画布代表一个团队，由一个主团队节点和一组连接的代理节点组成。它包含一个组件库，其中包含可添加到画布中团队或代理节点的一系列组件。

Team Builder

支持的核心行为包括

创建一个新团队。可以通过单击团队构建器视图中的“新团队”按钮或选择随默认 AGS 图库提供的任何现有默认团队来完成。一旦完成此操作，将在画布中创建一个新团队节点和代理节点。
将组件从库拖放到画布中的团队或代理节点。
- 团队：将代理和终止条件拖到团队节点（这些组件有特定的放置区）
- 代理：将模型和工具拖到代理节点（这些组件有特定的放置区）
编辑团队/代理节点：单击节点（右上角）的编辑图标以查看和编辑其属性。这将弹出一个面板，允许您编辑节点的字段。在某些情况下，您需要向下滚动并单击特定部分，例如，对于具有模型客户端的代理，您需要单击模型客户端部分以编辑模型客户端属性。编辑完成后，单击保存按钮以保存更改。

使用 JSON 编辑器#

JSON Editor

AGS 还允许您直接修改团队的 JSON 配置。这可以通过关闭可视化构建器模式来完成。一旦完成此操作，您将看到团队的 JSON 配置。然后，您可以直接编辑 JSON 配置。

您知道您可以在 Python 中定义代理，将其导出为 JSON，然后将其粘贴到 JSON 编辑器中吗？以下部分将展示如何实现这一点。

组件的声明性规范#

AutoGen Studio 基于 AutoGen AgentChat 的声明性规范行为构建。这允许用户在 Python 中定义团队、代理、模型、工具和终止条件，然后将其转储到 JSON 文件中以在 AutoGen Studio 中使用。

这是一个代理团队的示例以及如何将其转换为 JSON 文件

from autogen_agentchat.agents import AssistantAgent
from autogen_agentchat.teams import RoundRobinGroupChat
from autogen_ext.models.openai import OpenAIChatCompletionClient
from autogen_agentchat.conditions import  TextMentionTermination

agent = AssistantAgent(
        name="weather_agent",
        model_client=OpenAIChatCompletionClient(
            model="gpt-4o-mini",
        ),
    )

agent_team = RoundRobinGroupChat([agent], termination_condition=TextMentionTermination("TERMINATE"))
config = agent_team.dump_component()
print(config.model_dump_json())

{
  "provider": "autogen_agentchat.teams.RoundRobinGroupChat",
  "component_type": "team",
  "version": 1,
  "component_version": 1,
  "description": "A team that runs a group chat with participants taking turns in a round-robin fashion\n    to publish a message to all.",
  "label": "RoundRobinGroupChat",
  "config": {
    "participants": [
      {
        "provider": "autogen_agentchat.agents.AssistantAgent",
        "component_type": "agent",
        "version": 1,
        "component_version": 1,
        "description": "An agent that provides assistance with tool use.",
        "label": "AssistantAgent",
        "config": {
          "name": "weather_agent",
          "model_client": {
            "provider": "autogen_ext.models.openai.OpenAIChatCompletionClient",
            "component_type": "model",
            "version": 1,
            "component_version": 1,
            "description": "Chat completion client for OpenAI hosted models.",
            "label": "OpenAIChatCompletionClient",
            "config": { "model": "gpt-4o-mini" }
          },
          "tools": [],
          "handoffs": [],
          "model_context": {
            "provider": "autogen_core.model_context.UnboundedChatCompletionContext",
            "component_type": "chat_completion_context",
            "version": 1,
            "component_version": 1,
            "description": "An unbounded chat completion context that keeps a view of the all the messages.",
            "label": "UnboundedChatCompletionContext",
            "config": {}
          },
          "description": "An agent that provides assistance with ability to use tools.",
          "system_message": "You are a helpful AI assistant. Solve tasks using your tools. Reply with TERMINATE when the task has been completed.",
          "model_client_stream": false,
          "reflect_on_tool_use": false,
          "tool_call_summary_format": "{result}"
        }
      }
    ],
    "termination_condition": {
      "provider": "autogen_agentchat.conditions.TextMentionTermination",
      "component_type": "termination",
      "version": 1,
      "component_version": 1,
      "description": "Terminate the conversation if a specific text is mentioned.",
      "label": "TextMentionTermination",
      "config": { "text": "TERMINATE" }
    }
  }
}

此示例展示了一个具有单个代理的团队，使用 RoundRobinGroupChat 类型和 TextMentionTermination 条件。您还将注意到模型客户端是 OpenAIChatCompletionClient 模型客户端，其中只指定了模型名称。在这种情况下，API 密钥被假定为已设置为环境变量 OPENAI_API_KEY。您也可以将 API 密钥指定为模型客户端配置的一部分。

要了解模型客户端的完整配置，您可以参考 AutoGen 模型客户端文档。

请注意，您可以类似地在 Python 中定义模型客户端，并对其调用 dump_component() 以获取 JSON 配置，并用它来更新团队或代理配置的模型客户端部分。

最后，您可以使用 load_component() 方法从 JSON 文件加载团队配置

import json
from autogen_agentchat.teams import BaseGroupChat
team_config = json.load(open("team.json"))
team = BaseGroupChat.load_component(team_config)

交互式运行团队#

AutoGen Studio Playground 允许用户

测试特定任务的团队
审查生成的工件（图像、代码、文本）
在任务执行期间监控团队的“内心独白”
查看性能指标（轮次计数、令牌使用情况）
跟踪代理操作（工具使用、代码执行结果）

导入和重用团队配置#

AutoGen Studio 的图库视图提供了一个默认组件集合并支持导入外部配置

通过“图库”->“新建图库”->“导入”创建/导入图库
通过侧边栏图钉图标设置默认图库
通过“侧边栏”->“从图库”访问团队构建器中的组件

Python 集成#

团队配置可以使用 TeamManager 类集成到 Python 应用程序中

from autogenstudio.teammanager import TeamManager

tm = TeamManager()
result_stream = tm.run(task="What is the weather in New York?", team_config="team.json") # or tm.run_stream(..)

要导出团队配置，请使用团队构建器中的导出按钮生成 JSON 文件以供 Python 应用程序使用。

用法#