
AutoGen Docs: https://microsoft.github.io/autogen/0.2/docs/tutorial/introduction/AutoGen을 활용해서 애플리케이션을 개발하기 위해서 AutoGen를 제대로 이해해보고자 document에 있는

AutoGen Docshttps://microsoft.github.io/autogen/0.2/docs/Getting-StartedAutoGen은 AI 에이전트를 구축하고, 여러 에이전트 간의 협업을 통해 과제를 해결할 수 있도록 지원하는 오픈소스 프로그래밍 프
AutoGen > Tutorial > Chat Terminationhttps://microsoft.github.io/autogen/0.2/docs/tutorial/chat-termination\-이번 챕터에서는 AutoGen 에이전트 간의 대화를 어떻게 종료할

AutoGen > Tutorial > Allowing Human Feedback in Agentshttps://microsoft.github.io/autogen/0.2/docs/tutorial/human-in-the-loop지난 두 챕터에서는 Conversab

AutoGen > Tutorial > Code Executorshttps://microsoft.github.io/autogen/0.2/docs/tutorial/code-executors지난 장에서는 LLM(Large Language Model) 기반의 두 에이
AutoGen > Tutorial > Tool Usehttps://microsoft.github.io/autogen/0.2/docs/tutorial/tool-use이번 장에서는 에이전트에게 프로그래밍의 기능을 부여한 code executors(코드 실행기)에

AutoGen > Tutorial > Conversation Patternshttps://microsoft.github.io/autogen/0.2/docs/tutorial/conversation-patterns이전 챕터에서는 두 개의 에이전트가 대화하는 Two
AutoGen > Tutorial > What Next?https://microsoft.github.io/autogen/0.2/docs/tutorial/what-next이제 AutoGen의 기본을 익혔으니, 직접 에이전트를 만들어볼 차례이다.아직 고급 주제로

AutoGen > Use Cases > Multi-agent Conversation Frameworkhttps://microsoft.github.io/autogen/0.2/docs/Use-Cases/agent_chatAutoGen은 파운데이션 모델 사용을 위한

AutoGen > Use Cases > Enhanced Inferencehttps://microsoft.github.io/autogen/0.2/docs/Use-Cases/enhanced_inferenceautogen.OpenAIWrapper는 opnai>=1
AutoGen > User Guide > Using Non-OopenAI Models > vLLMhttps://microsoft.github.io/autogen/0.2/docs/topics/non-openai-models/local-vllmvLLM은 로컬에서

AutoGen > Old Blog (Archived) > StateFlowhttps://microsoft.github.io/autogen/0.2/blog/2024/02/29/StateFlow/복잡한 작업을 해결하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하는 것

AutoGen > User Guide > GroupChat > Customize Speaker Selectionhttps://microsoft.github.io/autogen/0.2/docs/topics/groupchat/customized_speaker_se
AutoGen > Notebooks > StateFlowhttps://microsoft.github.io/autogen/0.2/docs/notebooks/agentchat_groupchat_stateflow/AutoGen은 LLM(대형 언어 모델), 도구 또는