序文
最近很长段时刻没有更新AIGC文章了，可是始终在学习着、更新着自己的AIGC知识库，今日呢，咱们来搞一个很有意思的体会。各位一起来尝试下咱们自己造一个AI管家和一个AI助理，然后咱们只需要派发命令，于是两个AI开端谈天，欸~，聊着聊着呢，就把使命办完了！不信？请看！
前奏（准备工作）
咱们最重要的是咱们可以获取一个还有Tokens（余额）的api_key，然后便是要用到的Colab网站。
怎么获取APIkeys？
首要咱们进入到OPENAI的官网而且登入，然后咱们会看到两个选项框 点击API框
进入API页面后 鼠标移动到左边选项栏并点击API keys创立一个APIkey
然后点击创立一个新的APIkey
Create secret key创立(随便给个名字) 然后点击复制按钮
到这儿你就获取到了你的API_key啦，于是咱们准备工作就做完了，下一步直接进入咱们今日的主题——把使命交给Autogen！
运用Colab进行编写
1、首要咱们需要创立一个新的笔记本
2、装置pyautogen包
点击+代码输入以下指令：
!pip install pyautogen~=0.1.0 -q -U
然后点击运转 作用和我相同则说明你的包已经装置成功了
解说下代码：
-
!符号是Colab中用于履行系统命令的标志。 -
pip install是Python包管理器pip的命令，用于装置Python包。 -
pyautogen~=0.1.0指定要装置的pyautogen包的版别为0.1.0。~=0.1.0是一种版别约束，表明装置0.1.0版别及其向后兼容的版别，但不包括下一个首要版别。 -
-q选项表明“安静”模式，即在装置过程中削减输出信息。 -
-U选项表明晋级已装置的包到最新版别。
总的来说呢，这行代码的意图是在Colab中装置
pyautogen包的特定版别，并保证装置过程中的输出信息较少。
装备多个大模型
点击+代码输入以下指令：
config_list = [{
'model': 'gpt-3.5-turbo',
'api_key': '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'
}]
llm_config = {
"timeout": 600,
"config_list": config_list,
"temperature": 0
}
然后点击运转 作用和我相同则说明你的包已经装置成功了
解说下代码：
-
'model': 指定要运用的模型，咱们这儿挑选运用的是'gpt-3.5-turbo'模型 -
'api_key': 指定 OpenAI API 的密钥，博主的这个API Key已失效不用忧虑哈，但请注意，API 密钥通常是灵敏信息，应当妥善处理。
接下来，咱们界说了一个名为
llm_config的字典，用于进行一些信息的装备：
-
'timeout': 设置恳求的超时时刻为 600 秒，即假如恳求在 600 秒内没有完结，就会超时。 -
'config_list': 键值便是之前咱们界说的config_list这个变量，用于指定运用的模型和 API 密钥。 -
'temperature': 设置生成文本时的温度参数为 0。用于控制生成文本的随机性，值越低自由度更低，值越高则反之。
总的来说，咱们这段代码是为了装备一个 OpenAI 言语模型的运用环境，其中包括挑选模型、设置 API 密钥以及其他生成文本的参数。
实例化用户署理agent目标 管家
装置完包和装备完环境后，咱们就开端约请咱们今日的两位主角登场了~
点击+代码输入以下指令：
import autogen
# 实例化用户署理agent目标 管家
# 授权
user_proxy = autogen.UserProxyAgent(
name="user_proxy",
human_input_mode="TERMINATE",
max_consecutive_auto_reply=10,
# 代码的履行目录是？当时目录
code_execution_config={"work_dir":"."},
system_message="Reply TERMINATE if the task has been solved at full satisfaction.Otherwise, reply CONTINUE, or the reason why the task is not solved yet."
)
# 助理Agent
assistant = autogen.AssistantAgent(
name="assistant",
# 由大模型给予
llm_config=llm_config
)
然后点击运转 作用和我相同则说明你的包已经装置成功了
解说下代码：
-
首要导入
autogen库。 -
然后创立一个
管家目标，命名为user_proxy，咱们实例化这个署理首要负责处理用户的输入和指令。后面便是一些基本的语法格式，用于给这个署理装备了一些参数，如署理的名称(name)、人工输入模式(human_input_mode)等等。 -
最终创立一个
助理署理目标，命名为assistant，装备该署理运用咱们之前界说的llm_config装备，表明运用 OpenAI 言语模型进行文本生成。
总的来说，咱们是在设置一个自动生成文本的
环境，包括管家和助理，管家负责处理用户输入和交互，助理运用 OpenAI 言语模型生成文本回复。
开端派发使命 进行对话
点击+代码输入以下指令：
user_proxy.initiate_chat(
assistant,
message="""
List all the files in the sample_data folder
"""
)
然后咱们点击运转，查看作用：
这儿咱们派发使命给管家让它执行一下使命给助理，使命内容（message）便是：List all the files in the sample_data folder,然后点击运转，咱们可以看见它完成了咱们的使命，而且还犹如实在的生命般给予作用反馈：
总结
今日的内容就到此完毕啦，总的来说便是体会一下脱手当一回老板，派发使命给部属，感受一下坐收其成的Feeling！是不是感觉很风趣？当然今日要完成的使命并不是很复杂，首要带着大家一起来感受一下AIGC的力量，在未来的发展中，我信任通过更多丰富强壮的大模型和轻盈的AI结构可以让更多的人触摸并轻松运用AI的强壮力量，让咱们一起信任、奉献、学习着。
