作者： Qingyun Wu, Gagan Bansal, Jieyu Zhang, Yiran Wu, Beibin Li, Erkang Zhu, Li Jiang, Xiaoyun Zhang, Shaokun Zhang, Jiale Liu, Ahmed Hassan Awadallah, Ryen W White, Doug Burger, Chi Wang
提交/修订日期： 2023年8月16日提交，2023年10月3日修订（版本v2）
主题/分类： 人工智能 (cs.AI); 计算与语言 (cs.CL)
摘要：
AutoGen 是一个开源框架，允许开发者通过多个可以相互对话以完成任务的智能体来构建大语言模型（LLM）应用。AutoGen 智能体是可定制的、可对话的，并且可以在多种模式下运行，这些模式结合了 LLM、人工输入和工具。使用 AutoGen，开发者还可以灵活地定义智能体之间的交互行为。自然语言和计算机代码均可用于为不同的应用程序编程灵活的对话模式。AutoGen 作为一个通用基础设施，可用于构建具有不同复杂性和 LLM 能力的多样化应用。实证研究证明了该框架在许多示例应用中的有效性，应用领域涵盖数学、编码、问答、运筹学、在线决策、娱乐等。
备注： 论文共43页（正文10页，参考文献3页，附录30页）。