Construisez des flux de travail plus intelligents avec Gémeaux + Autogène + noyau sémantique

Auteur (s): MD Rafsun Sheikh

Publié à l’origine sur Vers l’IA.

Source: https://medium.com/ai-simplified-in-plain-english/exploring-microsofts-autogen-framework-for-agentic-workflow-254b50620699

«Toute technologie suffisamment avancée est indiscernable de la magie.» – Arthur C. Clarke

L’IA ne veut plus répondre aux questions – il s’agit de créer des agents intelligents qui peuvent collaborer, se spécialiser et résoudre des tâches réelles. Dans ce tutoriel, je vous expliquerai comment j’ai combiné Gemini Flash de Google avec Autogen et le noyau sémantique pour créer un assistant d’IA multi-agents capable de tout, de l’analyse du texte et de la résumé des rapports à la révision du code et à la génération de solutions créatives.

Ce n’est pas seulement la théorie – vous verrez le code de travail, comment structurer vos invites et comment déployer tout pas à pas.

Nous travaillerons à Python, alors commençons par installer les bibliothèques de base et importez tout ce dont nous aurons besoin:

Configurons l’API Gemini à l’aide de votre clé API (prenez-le de Google AI Studio) et définissons les paramètres du modèle et de l’API:

https://www.youtube.com/watch?v=FS0T6SDODD8

Nous allons créer une classe de wrapper pour simplifier l’interaction avec les Gémeaux:

Ici, nous définissons les fonctions AI avancées à l’aide du décorateur @Kernel_Function. Ceux-ci alimenteront des tâches spécifiques comme l’analyse, le résumé et l’examen du code.

https://www.youtube.com/watch?v=160rzvzahhw

Ici, nous créons des agents spécialisés en utilisant l’interface de conversation d’Autogen.

Nous allons tout citer dans la classe AdvancedGeminiagent – maintenant capable à la fois d’une collaboration multi-agents et d’une exécution de tâches sémantiques.

« La technologie est un mot qui décrit quelque chose qui ne fonctionne pas encore. » – Douglas Adams

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Publié via Vers l’IA