开发框架教程(6)：AutoGen —— 微软的黑科技

1. 什么是 AutoGen？

AutoGen 是由微软 (Microsoft) 研究院推出的多智能体框架。与 CrewAI 类似，它也主打"多 Agent 对话"，但它的技术底蕴更深，甚至支持 Agent 之间互相写代码、运行代码。

最酷的特性：Human Proxy (人类代理)

AutoGen 有一个独特的 Agent 叫 UserProxyAgent。

• 它可以代表屏幕前的你。
• 当其他 AI 遇到困难（比如代码运行报错），它会暂停，请求你输入指令。
• 如果代码运行成功，它甚至可以自动把运行结果反馈给写代码的 AI，让 AI 继续做下一步。这实现了完全自主的编程闭环。

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2. 核心工作流：Conversable Agent

在 AutoGen 里，一切都是对话 (Conversation)。

• 两个 AI 之间的 API 调用 = 对话。
• 人和 AI 的交互 = 对话。
• 代码执行器的反馈 = 对话。

常见的双人转模式

通常我们需要两个 Agent：

1. AssistantAgent (助手)：负责动脑子，写代码，出方案。
2. UserProxyAgent (执行者)：负责作为"替身"，在本地环境执行助手写的代码，或者询问真人的意见。

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3. 实战：让 AutoGen 帮你画图

这个例子会让 AutoGen 自动写一个 Python 脚本画一张股票走势图，并保存下来。

# pip install pyautogen

from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent

config_list = [{"model": "gpt-4", "api_key": "YOUR_KEY"}]

# 1. 创建助手 (它负责写代码)
assistant = AssistantAgent(
    name="coder",
    llm_config={"config_list": config_list}
)

# 2. 创建用户代理 (它负责执行代码)
# human_input_mode="NEVER": 全自动模式，不问人，自己跑。
# code_execution_config: 允许在本地 Docker 或环境中跑代码。
user_proxy = UserProxyAgent(
    name="user_proxy",
    human_input_mode="NEVER",
    max_consecutive_auto_reply=10,
    code_execution_config={"work_dir": "coding", "use_docker": False} 
)

# 3. 发起任务
user_proxy.initiate_chat(
    assistant,
    message="请帮我写一个 Python 脚本，画出 NVDA (英伟达) 和 TSLA (特斯拉) 今年以来的股价对比图，并保存为 plot.png。"
)

运行过程：

1. coder 会写一段 python 代码。
2. user_proxy 收到代码，自动在本地执行。
3. 如果报错（比如没安装库），user_proxy 会把报错信息发回给 coder。
4. coder 看到报错，自我修正代码，再发过来。
5. user_proxy 再次执行，成功生成图片。
6. 任务结束。

4. 总结

AutoGen 是目前代码生成与自动执行领域最强的框架。如果你想做一个全自动写代码的项目（类似于 Devin 的简易版），AutoGen 是最佳起步点。