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AutoGen 入門ガイド

会話型マルチエージェントシステムの構築方法

AutoGenとは？

AutoGenは、Microsoft Researchが開発したマルチエージェントの会話フレームワークです。複数のAIエージェントが互いに会話しながら問題を解決する仕組みを提供します。特にコーディングや複雑な推論タスクに強みがあります。

基本的な概念

  • エージェント：特定の役割を持つAIアシスタント。例えば、コーディングアシスタント、数学者、ユーザープロキシなど。
  • 会話：エージェント間のメッセージのやり取り。これにより複雑な問題を協力して解決します。
  • ユーザープロキシ：人間のユーザーの代わりに行動するエージェント。人間の入力を受け取ったり、コードを実行したりできます。
  • グループチャット：複数のエージェントが参加する会話。各エージェントが専門知識を提供し、共同で問題を解決します。

インストール方法

AutoGenは以下のコマンドでインストールできます：

pip install pyautogen

基本的な実装例

以下は、AutoGenを使用した簡単な実装例です：

from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent

# アシスタントエージェントの定義
assistant = AssistantAgent(
    name="assistant",
    llm_config={
        "model": "gpt-4",
        "temperature": 0
    }
)

# ユーザープロキシエージェントの定義
user_proxy = UserProxyAgent(
    name="user_proxy",
    human_input_mode="TERMINATE",
    max_consecutive_auto_reply=10
)

# エージェント間の会話を開始
user_proxy.initiate_chat(
    assistant,
    message="Pythonで簡単なウェブスクレイピングのコードを書いてください。BeautifulSoupを使って、Wikipediaのページから見出しを抽出するプログラムが欲しいです。"
)

グループチャットの例

複数のエージェントによるグループチャットの例：

from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent, GroupChat, GroupChatManager

# エージェントの定義
user_proxy = UserProxyAgent(
    name="User",
    human_input_mode="TERMINATE",
    max_consecutive_auto_reply=0
)

engineer = AssistantAgent(
    name="Engineer",
    llm_config={"model": "gpt-4", "temperature": 0},
    system_message="あなたはソフトウェアエンジニアです。コードの実装を担当します。"
)

scientist = AssistantAgent(
    name="Scientist",
    llm_config={"model": "gpt-4", "temperature": 0},
    system_message="あなたはデータサイエンティストです。データ分析と統計的手法を担当します。"
)

product_manager = AssistantAgent(
    name="ProductManager",
    llm_config={"model": "gpt-4", "temperature": 0},
    system_message="あなたはプロダクトマネージャーです。要件の明確化と優先順位付けを担当します。"
)

# グループチャットの設定
groupchat = GroupChat(
    agents=[user_proxy, engineer, scientist, product_manager],
    messages=[],
    max_round=12
)

manager = GroupChatManager(groupchat=groupchat)

# グループチャットの開始
user_proxy.initiate_chat(
    manager,
    message="ユーザーの購買履歴からレコメンデーションを生成するシステムを設計したいです。どのように進めるべきでしょうか？"
)

実践的なユースケース

  • 複雑なコーディングタスクの自動化
  • データ分析と洞察の抽出
  • 複数の専門家による問題解決
  • 教育支援と学習ガイダンス
  • ソフトウェア設計と開発

高度なトピックについて

このチュートリアルでは基本的な概念のみを紹介しています。より高度なトピック（複雑なグループチャットの設計、カスタムエージェントの作成、人間とAIの協調的なワークフロー構築など）については、GitHubリポジトリや公式ドキュメントで詳しく学ぶことができます。実際のプロジェクトでAutoGenを活用する際は、公式ドキュメントを参照することをお勧めします。

次のステップ

このチュートリアルでは、AutoGenの基本的な概念と使い方を紹介しました。より詳細な情報や高度な使用方法については、以下のリソースを参照してください：

GitHub で詳細を見る公式ドキュメントを読む