AutoGen은 Microsoft에서 개발한 도구로, 복잡한 작업을 위한 여러 에이전트(agents)를 만들고 관리할 수 있도록 설계되었습니다. 이 도구는 특히 대화형 시스템과 관련된 프로젝트에서 유용합니다. AutoGen을 사용하면 다양한 역할을 하는 에이전트들을 구성하고, 이들 간의 상호작용을 관리하며, 그룹 채팅 시나리오를 구현할 수 있습니다.
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소개
- AutoGen에 대한 간단한 소개.
- AutoGen의 중요성과 현재 응용.
- AutoGen의 기본 개념.
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AutoGen이란?
- AutoGen의 주요 구성 요소.
- LLM(Large Language Model)과의 연결.
- AutoGen의 주요 기능.
- 기본 AutoGen 설정을 보여주는 코드 스니펫의 예입니다.
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에이전트 생성 및 관리
- AutoGen을 이용한 그룹 채팅 시뮬레이션.
- 사용자 입력 및 시스템 메시지를 처리합니다.
- 에이전트 관리에 있어 AutoGen의 실제 사용 사례.
- 에이전트 작성 및 상호 작용에 대한 예제 코드입니다.
-
데이터 분석 및 처리
- AutoGen으로 자동 코드 생성.
- 창의적인 글쓰기와 콘텐츠 제작.
- 데이터 처리에 있어 AutoGen의 장점과 한계.
- AutoGen을 이용한 데이터 분석을 나타낸 샘플 코드.
-
효율성 및 정확성
- AutoGen의 사용 편의성.
- 현재의 한계와 향후 개선 사항.
- 실제 사례: AutoGen을 사용한 블로그 게시물 작성.
- AutoGen의 효율성을 보여주는 예제 코드입니다.
-
프로세스 설명
- AutoGen에서 에이전트의 역할 및 상호 작용.
- 출력 분석.
- 결론.
- 프로세스 흐름을 강조하는 코드 예제입니다.
-
AutoGen의 미래 전망
- AutoGen을 사용할 때 고려해야 할 사항.
- 마무리 생각: AutoGen의 잠재적 가치.
- 독자들을 위한 행동 촉구입니다.
1. 오토젠 소개: 인공지능을 이용한 대화의 미래
인공지능(AI)이 빠르게 진화하는 시대에 오토젠(AutoGen)으로 알려진 혁명적인 기술이 각광을 받고 있습니다. 거대 기술 회사 마이크로소프트(MS)에 의해 개발된 정교한 프레임워크인 오토젠(AutoGen)은 우리의 일상 생활에서 인공지능과 그 응용에 대한 생각하는 방식을 바꾸고 있습니다.
오토젠의 부상
오토젠은 또 다른 AI 도구일 뿐만 아니라 AI 비서와 LLM(Large Language Model) 영역의 판도를 바꾸는 도구입니다. AI 에이전트의 생성과 관리를 단순화하고 향상하도록 설계되어 보다 직관적이고 효과적인 멀티 에이전트 대화와 협업을 위한 길을 열어줍니다.
중요도 및 현재 애플리케이션
복잡한 AI 프로세스를 효율화하는 데 오토젠의 중요성이 있습니다. 오토젠은 에이전트 생성, 데이터 처리, 대화 관리 등을 위한 고급 플랫폼을 제공함으로써 다양한 분야에서 중요한 자산이 되고 있습니다. 오토젠의 범용성은 이미 자동화된 코드 생성에서 창의적인 콘텐츠 생성에 이르기까지 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
기본 사항 이해
그것의 핵심인 AutoGen은 서로 그리고 인간 사용자들과 매끄럽게 상호작용할 수 있는 인공지능 에이전트 네트워크를 만드는 것입니다. LLM에 의해 구동되는 이 에이전트들은 다양한 작업을 수행할 수 있으며, 복잡하고 다각적인 과제를 처리하는 데 매우 귀중합니다.
다음 절에서는 AutoGen의 구성 요소, 기능 및 실제 애플리케이션에 대해 자세히 알아보겠습니다.
2. 오토젠이란?
AI 기술의 풍경에서 오토젠은 눈에 띄는 혁신으로 부상합니다. 그러나 AutoGen이 정확히 무엇이며 AI 및 LLM 영역에서 AutoGen이 그토록 중추적인 이유는 무엇일까요?
AutoGen의 주요 구성 요소
오토젠(AutoGen)은 고급 인공지능 원리의 기반 위에 구축되었습니다. 주요 구성 요소는 각각 전문화된 능력과 역할을 가진 디지털 에이전트 네트워크를 포함합니다. 이 에이전트는 서로 그리고 사용자와 상호 작용하도록 설계되어 인공지능 대화를 관리하는 프로세스를 더 직관적이고 효과적으로 만듭니다.
대용량 언어 모델과의 연계
오토젠의 기능의 핵심은 GPT-3 및 GPT-4와 같은 Large Language Models와의 통합에 있습니다. 이러한 LLM은 에이전트가 간단한 쿼리에서 복잡한 문제 해결 시나리오에 이르기까지 광범위한 작업을 처리할 수 있도록 하는 지능 및 학습 기능을 제공합니다.
주요 특징
AutoGen은 유연성과 적응력이 돋보입니다. 간단한 인공지능 비서부터 복잡한 업무를 위한 복잡한 멀티 에이전트 시스템까지 모든 것을 구축하는 데 사용될 수 있습니다. 주요 기능 중 일부는 다음과 같습니다:
- 자동 채팅: AI 에이전트와 사용자 간의 대화를 용이하게 합니다.
- 사용자 정의 가능한 에이전트: 사용자가 에이전트의 역할과 기능을 특정 필요에 맞게 조정할 수 있습니다.
- 원활한 통합: AI, 인간 입력 및 도구를 응집력 있게 결합합니다.
예제 코드 조각 - AutoGen 환경을 설정하는 기본 예를 살펴보겠습니다:
예제
AutoGen 환경을 설정하는 기본 예를 살펴보겠습니다.
from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent
# Initialize agents
assistant = AssistantAgent("assistant")
user_proxy = UserProxyAgent("user_proxy")
# Define the interaction
user_proxy.initiate_chat(assistant, message="Hello, AutoGen!")이 간단한 코드 조각에서는 두 개의 에이전트를 생성하고 이들 사이의 대화를 시작하여 AutoGen을 쉽게 구현할 수 있음을 보여줍니다.
다음 섹션에서는 AutoGen 내 에이전트 생성 및 관리에 대해 알아보겠습니다.
3. AutoGen에서 에이전트 생성 및 관리
AutoGen의 진정한 강점은 고급 AI 애플리케이션의 백본을 형성하는 AI 에이전트를 생성하고 관리하는 능력에 있습니다. 이것이 어떻게 달성되는지, 그리고 이것이 AI 지원 작업의 미래에 어떤 의미를 갖는지 살펴보겠습니다.
그룹 채팅 시뮬레이션
AutoGen의 뛰어난 기능 중 하나는 그룹 채팅을 시뮬레이션하는 기능입니다. 각각 고유한 역할과 기능을 가진 여러 에이전트를 생성함으로써 AutoGen은 실제 대화 역학을 모방하여 보다 자연스럽고 효과적인 커뮤니케이션 경험을 제공할 수 있습니다.
사용자 입력 및 시스템 메시지 처리
AutoGen은 사용자 입력 및 시스템 메시지 관리에 탁월하여 AI 에이전트와 사용자 간의 원활한 상호 작용을 보장합니다. 이 기능은 사용자 쿼리를 정확하게 이해하고 응답하는 것이 중요한 고객 서비스 봇과 같은 애플리케이션에 필수적입니다.
실제 사용 사례
기업 회의실부터 온라인 강의실까지 상담사 관리에 AutoGen을 적용하는 방법은 광범위하고 다양합니다. 팀 워크플로 조정, 고객 상호 작용 시뮬레이션 또는 복잡한 물류 운영 관리와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.
에이전트 상호작용을 위한 예제 코드
다음은 AutoGen에서 에이전트 상호 작용을 코딩하는 방법을 간략하게 보여줍니다.
import autogen
# Define the configuration for the GPT model to be used by the agents
llm_config = {"config_list": config_list_gpt4, "cache_seed": 42}
# Define the User Proxy Agent
user_proxy = autogen.UserProxyAgent(
name="User_proxy",
system_message="A human admin interface.",
code_execution_config={"last_n_messages": 2, "work_dir": "multi_agent_chat"},
human_input_mode="TERMINATE"
)
# Define the Developer Agent
developer = autogen.AssistantAgent(
name="Developer",
system_message="Focused on coding and technical solutions.",
llm_config=llm_config,
)
# Define the QA Specialist Agent
qa_specialist = autogen.AssistantAgent(
name="QA_Specialist",
system_message="Ensures quality and tests software.",
llm_config=llm_config,
)
# Create a GroupChat with the defined agents
multi_agent_chat = autogen.GroupChat(
agents=[user_proxy, developer, qa_specialist],
messages=[],
max_round=12
)
# Create a GroupChatManager to manage the multi-agent conversation
manager = autogen.GroupChatManager(
groupchat=multi_agent_chat,
llm_config=llm_config
)
# You can then start the conversation, add messages, and manage the flow as needed이 코드는 AutoGen 프레임워크 내에서 특정 유형의 상호 작용을 처리하기 위해 다양한 에이전트를 만들고 사용하는 방법을 보여줍니다.
다음 섹션에서는 AutoGen이 데이터 분석 및 처리에 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다.
4. AutoGen을 이용한 데이터 분석 및 처리
AutoGen의 기능은 대화 및 상담원 관리에만 국한되지 않습니다. 또한 데이터 분석 및 처리 영역에서도 탁월합니다. AutoGen이 AI 애플리케이션의 이러한 중요한 측면을 어떻게 혁신하는지 살펴보겠습니다.
자동화된 코드 생성
AutoGen의 가장 흥미로운 기능 중 하나는 자동화된 코드 생성입니다. 이를 통해 소프트웨어 솔루션의 신속한 개발이 가능해지며, 전통적으로 코딩에 필요한 시간과 노력이 크게 줄어듭니다.
문예 창작 및 콘텐츠 제작
AutoGen은 또한 창조 산업에도 파장을 일으키고 있습니다. 창의적인 글쓰기와 콘텐츠 제작을 지원하는 능력은 아티스트, 작가, 콘텐츠 제작자에게 새로운 가능성을 열어주며, AI 기반 창의성과 인간의 통찰력이 독특하게 조화를 이루고 있습니다.
장점과 한계
AutoGen은 속도, 효율성 등 데이터 처리에 여러 가지 이점을 제공하지만 한계를 인식하는 것이 중요합니다. 이러한 내용을 이해하면 적합한 애플리케이션에 대한 기술을 더 잘 활용하고 향후 개선을 추진하는 데 도움이 됩니다.
데이터 분석을 위한 예제 코드
다음은 AutoGen을 사용하여 데이터 분석을 구현하는 방법에 대한 간단한 예입니다.
import autogen
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Define the configuration for the GPT model
llm_config = {"config_list": config_list_gpt4, "cache_seed": 42}
# Define a Data Analyst Agent
data_analyst = autogen.AssistantAgent(
name="Data_Analyst",
system_message="Analyzing data and generating insights.",
llm_config=llm_config,
code_execution_config={
"libraries": ["pandas", "matplotlib"], # Specify required libraries
"timeout": 300 # Set a timeout for code execution
}
)
# Define a function for the data analysis task
def analyze_data(file_path):
# Load the dataset
df = pd.read_csv(file_path)
# Perform basic data analysis
summary = df.describe()
# Generate a plot (for example, a histogram of a specific column)
plt.figure(figsize=(10, 6))
df['column_of_interest'].hist(bins=20)
plt.title('Histogram of Column of Interest')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
# Save the plot
plot_path = 'output_plot.png'
plt.savefig(plot_path)
return summary, plot_path
# Example usage
file_path = 'path_to_your_dataset.csv' # Specify the path to your dataset
summary_stats, plot_file = data_analyst.run(analyze_data, args=[file_path])
print("Summary Statistics:\n", summary_stats)
print("Plot saved to:", plot_file)5. 효율성과 정확성: AutoGen의 특징
AutoGen은 단지 작업 자동화에 관한 것이 아닙니다. 효율적이고 정확하게 수행하는 것입니다. 이 섹션에서는 AutoGen이 AI 애플리케이션에서 이러한 중요한 측면을 달성하는 방법을 살펴봅니다.
사용의 용이성
AutoGen의 가장 매력적인 기능 중 하나는 사용자 친화성입니다. 프레임워크는 직관적으로 설계되어 기술 전문 지식이 부족한 사람들도 고급 AI 기술의 힘을 활용할 수 있습니다.
현재 제한 사항 및 향후 개선 사항
AutoGen은 강력한 도구이지만 현재의 한계를 인정하는 것이 중요합니다. 여기에는 복잡한 쿼리를 이해하고 미묘한 인간 상호 작용을 처리하는 데 있어 개선의 필요성이 포함됩니다. 그러나 이러한 과제를 극복하기 위해 지속적인 개선이 이루어지고 있으므로 미래는 밝아 보입니다.
실제 사례: 블로그 게시물 작성
바로 이 블로그 게시물의 작성을 고려해보세요. AutoGen의 기능을 활용하면 프로세스가 훨씬 더 간소화되고 효율적이 됩니다. AI는 정보의 정확성과 관련성을 보장하는 동시에 생각을 정리하고, 콘텐츠를 구조화하고, 심지어 섹션 초안 작성에도 도움을 줍니다.
import autogen
# Setting up a GPT model for writing blog posts
llm_config = {"config_list": config_list_gpt4, "cache_seed": 42}
# Blog Author Agent Definition
blog_writer = autogen.AssistantAgent(
name="Blog_Writer",
system_message="Write a blog post.",
llm_config=llm_config,
)
#Define a blog post creation function
def write_blog_post(topic, keywords):
# Create the initial structure of your blog post
initial_post = f"title: {topic}\nkeyword: {keywords}\n\n"
# Write blog post content
post_content = f"{initial_post} Write the body of your blog post here. You can include interesting facts, data, insights, etc. about {topic}."
return post_content
# Example usage
topic = "The latest trends in artificial intelligence"
keywords = ["Autogen", "LLM", "GPT-4"]
blog_post = blog_writer.run(write_blog_post, args=[topic, keywords])
print("blog post:\n", blog_post)6. AutoGen에서 에이전트를 생성하고 상호작용하는 과정
AutoGen의 진정한 힘은 AI 에이전트 간의 원활한 생성과 상호 작용을 촉진하는 능력에 있습니다. 이 섹션에서는 이 프로세스의 복잡성을 자세히 살펴봅니다.
에이전트의 역할과 상호작용
AutoGen을 사용하면 데이터 분석기, 대화 촉진자 또는 작업 관리자와 같은 특정 역할을 가진 에이전트를 생성할 수 있습니다. 이러한 에이전트 간의 상호 작용은 효율적이고 효과적인 작업 실행의 핵심입니다. 이러한 오케스트레이션은 AutoGen을 다양한 AI 애플리케이션에서 다양하고 강력한 도구로 만드는 것입니다.
출력 분석
이러한 상호 작용에 의해 생성된 출력은 또 다른 중요한 측면입니다. AutoGen은 결과가 정확할 뿐만 아니라 관련성과 실행 가능성도 보장합니다. 이 분석 기능은 AI의 결과를 기반으로 정보에 입각한 결정을 내리는 데 필수적입니다.
결론
AutoGen에서 에이전트를 생성하고 상호 작용하는 프로세스는 AI 기술의 중요한 발전을 나타냅니다. 이는 AI가 단순한 도구 이상의 역할을 할 수 있음을 보여줍니다. 인간의 능력을 강화하고 혁신을 주도하는 협력자가 될 수 있습니다.
"""
StockAnalysisAgents
"""
from crewai import Agent
from tools.browser_tools import BrowserTools
from tools.calculator_tools import CalculatorTools
from tools.search_tools import SearchTools
from tools.sec_tools import SECTools
from langchain.tools.yahoo_finance_news import YahooFinanceNewsTool
class StockAnalysisAgents():
def financial_analyst(self):
return Agent(
role='The Best Financial Analyst',
goal="""Impress all customers with your financial data
and market trends analysis""",
backstory="""The most seasoned financial analyst with
lots of expertise in stock market analysis and investment
strategies that is working for a super important customer.""",
verbose=True,
tools=[
BrowserTools.scrape_and_summarize_website,
SearchTools.search_internet,
CalculatorTools.calculate,
SECTools.search_10q,
SECTools.search_10k
]
)
def research_analyst(self):
return Agent(
role='Staff Research Analyst',
goal="""Being the best at gather, interpret data and amaze
your customer with it""",
backstory="""Known as the BEST research analyst, you're
skilled in sifting through news, company announcements,
and market sentiments. Now you're working on a super
important customer""",
verbose=True,
tools=[
BrowserTools.scrape_and_summarize_website,
SearchTools.search_internet,
SearchTools.search_news,
YahooFinanceNewsTool(),
SECTools.search_10q,
SECTools.search_10k
]
)
def investment_advisor(self):
return Agent(
role='Private Investment Advisor',
goal="""Impress your customers with full analyses over stocks
and completer investment recommendations""",
backstory="""You're the most experienced investment advisor
and you combine various analytical insights to formulate
strategic investment advice. You are now working for
a super important customer you need to impress.""",
verbose=True,
tools=[
BrowserTools.scrape_and_summarize_website,
SearchTools.search_internet,
SearchTools.search_news,
CalculatorTools.calculate,
YahooFinanceNewsTool()
]
)"""
StockAnalysisTasks
"""
from crewai import Task
class StockAnalysisTasks():
def research(self, agent, company):
return Task(description=dedent(f"""
Collect and summarize recent news articles, press
releases, and market analyses related to the stock and
its industry.
Pay special attention to any significant events, market
sentiments, and analysts' opinions. Also include upcoming
events like earnings and others.
Your final answer MUST be a report that includes a
comprehensive summary of the latest news, any notable
shifts in market sentiment, and potential impacts on
the stock.
Also make sure to return the stock ticker.
{self.__tip_section()}
Make sure to use the most recent data as possible.
Selected company by the customer: {company}
"""),
agent=agent
)
def financial_analysis(self, agent):
return Task(description=dedent(f"""
Conduct a thorough analysis of the stock's financial
health and market performance.
This includes examining key financial metrics such as
P/E ratio, EPS growth, revenue trends, and
debt-to-equity ratio.
Also, analyze the stock's performance in comparison
to its industry peers and overall market trends.
Your final report MUST expand on the summary provided
but now including a clear assessment of the stock's
financial standing, its strengths and weaknesses,
and how it fares against its competitors in the current
market scenario.{self.__tip_section()}
Make sure to use the most recent data possible.
"""),
agent=agent
)
def filings_analysis(self, agent):
return Task(description=dedent(f"""
Analyze the latest 10-Q and 10-K filings from EDGAR for
the stock in question.
Focus on key sections like Management's Discussion and
Analysis, financial statements, insider trading activity,
and any disclosed risks.
Extract relevant data and insights that could influence
the stock's future performance.
Your final answer must be an expanded report that now
also highlights significant findings from these filings,
including any red flags or positive indicators for
your customer.
{self.__tip_section()}
"""),
agent=agent
)
def recommend(self, agent):
return Task(description=dedent(f"""
Review and synthesize the analyses provided by the
Financial Analyst and the Research Analyst.
Combine these insights to form a comprehensive
investment recommendation.
You MUST Consider all aspects, including financial
health, market sentiment, and qualitative data from
EDGAR filings.
Make sure to include a section that shows insider
trading activity, and upcoming events like earnings.
Your final answer MUST be a recommendation for your
customer. It should be a full super detailed report, providing a
clear investment stance and strategy with supporting evidence.
Make it pretty and well formatted for your customer.
{self.__tip_section()}
"""),
agent=agent
)
def __tip_section(self):
return "If you do your BEST WORK, I'll give you a $10,000 commission!"from crewai import Crew
from stock_analysis_agents import StockAnalysisAgents
from stock_analysis_tasks import StockAnalysisTasks
class FinancialCrew:
def __init__(self, company):
self.company = company
def run(self):
agents = StockAnalysisAgents()
tasks = StockAnalysisTasks()
research_analyst_agent = agents.research_analyst()
financial_analyst_agent = agents.financial_analyst()
investment_advisor_agent = agents.investment_advisor()
research_task = tasks.research(research_analyst_agent, self.company)
financial_task = tasks.financial_analysis(financial_analyst_agent)
filings_task = tasks.filings_analysis(financial_analyst_agent)
recommend_task = tasks.recommend(investment_advisor_agent)
crew = Crew(
agents=[
research_analyst_agent,
financial_analyst_agent,
investment_advisor_agent
],
tasks=[
research_task,
financial_task,
filings_task,
recommend_task
],
verbose=True
)
result = crew.kickoff()
return result
if __name__ == "__main__":
print("## Welcome to Financial Analysis Crew")
print('-------------------------------')
company = input(
dedent("""
What is the company you want to analyze?
"""))
financial_crew = FinancialCrew(company)
result = financial_crew.run()
print("\n\n########################")
print("## Here is the Report")
print("########################\n")
print(result)이 코드 조각은 AutoGen 생태계 내의 더 큰 프로세스 흐름에서 각각의 역할을 수행하는 다양한 에이전트 간의 동적 상호 작용을 보여줍니다.
다음 섹션에서는 AutoGen의 미래 전망과 그것이 AI 세계에 어떤 영향을 미치는지 살펴보겠습니다.
7. AutoGen을 통한 미래 구상
AutoGen에 대한 탐색이 거의 끝나가면서 이 혁신적인 기술의 미래가 어떻게 될지 미리 생각하고 숙고하는 것이 중요할 것 같다는 생각이 들었습니다.
AutoGen의 미래 전망
AutoGen의 잠재력은 무한합니다. AI가 계속해서 진화함에 따라 AutoGen은 이해, 분석, 상호 작용 기능이 향상되어 더욱 정교해질 것으로 예상됩니다. 미래에는 AutoGen이 다양한 부문에서 중추적인 역할을 하여 혁신과 효율성을 주도하는 모습을 볼 수 있습니다.
AutoGen 사용 탐색
AutoGen의 잠재력을 수용하는 동시에 책임감 있게 사용하는 것이 중요합니다. 윤리적인 AI 관행을 보장하고, 데이터 개인 정보를 보호하고, 기술 발전을 따라가는 것이 AutoGen의 이점을 극대화하는 데 핵심이 될 것입니다.
AutoGen의 잠재적 가치
AutoGen은 AI 기술의 눈부신 발전을 보여주는 증거입니다. 프로세스를 간소화하고 인간-AI 협업을 강화하며 AI 애플리케이션에서 가능한 것의 경계를 넓히는 능력은 미래에 대한 유망한 그림을 그립니다.
예제코드
https://github.com/kofsitho87/Langchain_example/blob/main/what_is_autogen.ipynb
