标题： AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation
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
论文链接： arXiv:2308.08155
提交/修订日期： 首次提交 2023年8月16日；当前版本(v2) 2023年10月3日
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代理来构建 LLM 应用。AutoGen 的代理是可定制、可对话的，并且可以在多种模式下运行，这些模式结合使用了 LLM、人类输入和工具。利用 AutoGen，开发者还可以灵活地定义代理的交互行为。自然语言和计算机代码都可以用于为不同应用编程灵活对话模式。AutoGen 作为一个通用基础设施，用于构建具有不同复杂度和 LLM 能力的多样化应用。实证研究表明，该框架在许多示例应用中表现出有效性，应用领域涵盖数学、编程、问答、运筹学、在线决策、娱乐等。