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云服務(wù)器 Flexus X 實例:多智能體對話框架 AutoGen 部署和實例運行

jf_81200783 ? 來源:jf_81200783 ? 作者:jf_81200783 ? 2025-01-08 11:51 ? 次閱讀

在體驗了華為云的 Flexus 云服務(wù)器 X 實例 后,感受到其卓越的性能和靈活性,通過彈性伸縮服務(wù)和負載均衡,能夠輕松應(yīng)對市場的瞬息萬變,確保業(yè)務(wù)的連續(xù)性和穩(wěn)定性。數(shù)據(jù)的可靠性和安全性也得到了極大的保障,華為云數(shù)據(jù)庫服務(wù)和網(wǎng)絡(luò)安全服務(wù)的結(jié)合,讓數(shù)據(jù)存儲和業(yè)務(wù)運行更加安全無憂。

對于個人開發(fā)者和測試人員來說,F(xiàn)lexus 云服務(wù)器 X 實例 的按需計費模式極大地降低了成本,同時提供了高可用性和可靠性,體驗上可以媲美自建環(huán)境。全棧的開發(fā)測試工具鏈更是提升了開發(fā)效率,讓創(chuàng)新和迭代變得更加迅速,點擊這里體驗~

下面就來一起體驗下吧!

wKgZPGd99lWAKv3SAACdz1QBJzw078.png

一、什么是多智能體?****

多智能體系統(tǒng)是由多個智能體精妙組合而成的集合體,其核心宗旨在于將龐大且復雜的系統(tǒng)解構(gòu)為一系列小型、高度互聯(lián)、且能自主通信與協(xié)同工作的子系統(tǒng),從而顯著提升系統(tǒng)的可管理性與靈活性。這一領(lǐng)域的研究深入探索了智能體的認知知識、追求目標、掌握技能、規(guī)劃路徑,以及如何通過高效的協(xié)調(diào)機制促使它們共同行動以解決復雜問題。

wKgZO2d99laAKDbtAAH1-dIRDmA158.png

二、什么是 AutoGen?****

AutoGen 是一個開源編程框架,用于構(gòu)建 AI 代理并促進多個代理之間的協(xié)作以解決任務(wù)。AutoGen 旨在簡化代理 AI 的開發(fā)和研究,就像 PyTorch 對深度學習所做的那樣。它提供的功能包括能夠相互交互的代理、促進使用各種大型語言模型 (LLM) 和工具使用支持、自主和人機交互工作流程以及多代理對話模式。

wKgZPGd99leANWo_AAFtdToZuAY217.png

三、部署 AutoGen****

3.1 更新 apt 軟件源****

首先,更新下云服務(wù)器的 apt 軟件源,執(zhí)行如下命令更新。

root@flexusx-7305:~# sudo apt update

Hit:1 http://repo.huaweicloud.com/ubuntu focal InRelease

Get:2 http://repo.huaweicloud.com/ubuntu focal-updates InRelease [128 kB]

Hit:3 http://repo.huaweicloud.com/ubuntu focal-backports InRelease

Hit:4 http://repo.huaweicloud.com/ubuntu focal-security InRelease

Ign:5 https://download.docker.com/linux/ubuntu focal InRelease

Get:6 http://repo.huaweicloud.com/ubuntu focal-updates/main amd64 Packages [3,563 kB]

Err:7 https://download.docker.com/linux/ubuntu focal Release

Could not handshake: Error in the pull function. [IP: 18.155.68.38 443]

Get:8 http://repo.huaweicloud.com/ubuntu focal-updates/universe i386 Packages [807 kB]

Get:9 http://repo.huaweicloud.com/ubuntu focal-updates/universe amd64 Packages [1,231 kB]

Hit:10 https://packages.redis.io/deb focal InRelease

Reading package lists... Done

執(zhí)行如下命令安裝software-properties-common。

root@flexusx-7305:~# sudo apt install software-properties-common

3.2 安裝 python 3.10****

添加 ppa:deadsnakes/ppa,如下所示。

root@flexusx-7305:~# sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa

AutoGen 需要 python 3.9 以上的版本,本文安裝 python 3.10,如下所示。

root@flexusx-7305:~# sudo apt install python3.10

Reading package lists... Done

Building dependency tree

Reading state information... Done

The following packages were automatically installed and are no longer required:

redis-server redis-tools

Use 'sudo apt autoremove' to remove them.

The following additional packages will be installed:

libpython3.10-minimal libpython3.10-stdlib python3.10-minimal

Suggested packages:

python3.10-venv binfmt-support

The following NEW packages will be installed:

libpython3.10-minimal libpython3.10-stdlib python3.10 python3.10-minimal

0 upgraded, 4 newly installed, 0 to remove and 33 not upgraded.

Need to get 5,221 kB of archives.

After this operation, 20.2 MB of additional disk space will be used.

Do you want to continue? [Y/n] y

Get:1 http://ppa.launchpad.net/deadsnakes/ppa/ubuntu focal/main amd64 libpython3.10-minimal amd64 3.10.15-1+focal1 [825 kB]

Get:2 http://ppa.launchpad.net/deadsnakes/ppa/ubuntu focal/main amd64 python3.10-minimal amd64 3.10.15-1+focal1 [2,077 kB]

Get:3 http://ppa.launchpad.net/deadsnakes/ppa/ubuntu focal/main amd64 libpython3.10-stdlib amd64 3.10.15-1+focal1 [1,763 kB]

Get:4 http://ppa.launchpad.net/deadsnakes/ppa/ubuntu focal/main amd64 python3.10 amd64 3.10.15-1+focal1 [556 kB]

Fetched 5,221 kB in 3s (1,707 kB/s)

Selecting previously unselected package libpython3.10-minimal:amd64.

(Reading database ... 117364 files and directories currently installed.)

Preparing to unpack .../libpython3.10-minimal_3.10.15-1+focal1_amd64.deb ...

Unpacking libpython3.10-minimal:amd64 (3.10.15-1+focal1) ...

Selecting previously unselected package python3.10-minimal.

Preparing to unpack .../python3.10-minimal_3.10.15-1+focal1_amd64.deb ...

Unpacking python3.10-minimal (3.10.15-1+focal1) ...

Selecting previously unselected package libpython3.10-stdlib:amd64.

Preparing to unpack .../libpython3.10-stdlib_3.10.15-1+focal1_amd64.deb ...

Unpacking libpython3.10-stdlib:amd64 (3.10.15-1+focal1) ...

Selecting previously unselected package python3.10.

Preparing to unpack .../python3.10_3.10.15-1+focal1_amd64.deb ...

Unpacking python3.10 (3.10.15-1+focal1) ...

Setting up libpython3.10-minimal:amd64 (3.10.15-1+focal1) ...

Setting up python3.10-minimal (3.10.15-1+focal1) ...

Setting up libpython3.10-stdlib:amd64 (3.10.15-1+focal1) ...

Setting up python3.10 (3.10.15-1+focal1) ...

Processing triggers for mime-support (3.64ubuntu1) ...

Processing triggers for man-db (2.9.1-1) ...

root@flexusx-7305:~#

創(chuàng)建 python 軟連接,讓 /usr/bin/python 指向 /usr/bin/python3.10,如果 python3 命令不是 3.10 版本,同樣也需要創(chuàng)建軟連接,然后查看 python 版本,如下所示。

root@flexusx-7305:~# ln -s /usr/bin/python3.10 /usr/bin/python

root@flexusx-7305:~# python --version

Python 3.10.15

root@flexusx-7305:~#

安裝 python3.10-venv 用于創(chuàng)建 python 虛擬環(huán)境,如下所示。

root@flexusx-7305:~# apt install python3.10-venv

Reading package lists... Done

Building dependency tree

Reading state information... Done

The following packages were automatically installed and are no longer required:

redis-server redis-tools

Use 'apt autoremove' to remove them.

The following additional packages will be installed:

python3.10-distutils python3.10-lib2to3

The following NEW packages will be installed:

python3.10-distutils python3.10-lib2to3 python3.10-venv

0 upgraded, 3 newly installed, 0 to remove and 33 not upgraded.

Need to get 3,243 kB of archives.

After this operation, 4,528 kB of additional disk space will be used.

Do you want to continue? [Y/n] y

Get:1 http://ppa.launchpad.net/deadsnakes/ppa/ubuntu focal/main amd64 python3.10-lib2to3 all 3.10.15-1+focal1 [126 kB]

Get:2 http://ppa.launchpad.net/deadsnakes/ppa/ubuntu focal/main amd64 python3.10-distutils all 3.10.15-1+focal1 [187 kB]

Get:3 http://ppa.launchpad.net/deadsnakes/ppa/ubuntu focal/main amd64 python3.10-venv amd64 3.10.15-1+focal1 [2,931 kB]

Fetched 3,243 kB in 4s (880 kB/s)

Selecting previously unselected package python3.10-lib2to3.

(Reading database ... 118026 files and directories currently installed.)

Preparing to unpack .../python3.10-lib2to3_3.10.15-1+focal1_all.deb ...

Unpacking python3.10-lib2to3 (3.10.15-1+focal1) ...

Selecting previously unselected package python3.10-distutils.

Preparing to unpack .../python3.10-distutils_3.10.15-1+focal1_all.deb ...

Unpacking python3.10-distutils (3.10.15-1+focal1) ...

Selecting previously unselected package python3.10-venv.

Preparing to unpack .../python3.10-venv_3.10.15-1+focal1_amd64.deb ...

Unpacking python3.10-venv (3.10.15-1+focal1) ...

Setting up python3.10-lib2to3 (3.10.15-1+focal1) ...

Setting up python3.10-distutils (3.10.15-1+focal1) ...

Setting up python3.10-venv (3.10.15-1+focal1) ...

創(chuàng)建用于部署 AutoGen 的虛擬環(huán)境,執(zhí)行如下命令。

root@flexusx-7305:~# python3 -m venv autogentest

root@flexusx-7305:~# source autogentest/bin/activate

(autogentest) root@flexusx-7305:~#

3.3 安裝 AutoGen****

進入環(huán)境 AutoGen,執(zhí)行命令安裝 AutoGen,如下所示。

(autogentest) root@flexusx-7305:~# pip install autogen

Collecting autogen

Downloading autogen-0.3.0-py3-none-any.whl (345 kB)

|████████████████████████████████| 345 kB 968 kB/s

Collecting openai>=1.3

Using cached openai-1.45.0-py3-none-any.whl (374 kB)

Collecting docker

Downloading docker-7.1.0-py3-none-any.whl (147 kB)

|████████████████████████████████| 147 kB 17.6 MB/s

Collecting diskcache

Using cached diskcache-5.6.3-py3-none-any.whl (45 kB)

Collecting flaml

Using cached FLAML-2.2.0-py3-none-any.whl (297 kB)

Collecting termcolor

Using cached termcolor-2.4.0-py3-none-any.whl (7.7 kB)

Collecting numpy<2,>=1.17.0

Using cached numpy-1.24.4-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (17.3 MB)

Collecting pydantic!=2.6.0,<3,>=1.10

Using cached pydantic-2.9.1-py3-none-any.whl (434 kB)

Collecting tiktoken

Using cached tiktoken-0.7.0-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (1.1 MB)

Collecting python-dotenv

Using cached python_dotenv-1.0.1-py3-none-any.whl (19 kB)

Collecting packaging

Using cached packaging-24.1-py3-none-any.whl (53 kB)

Collecting httpx<1,>=0.23.0

Using cached httpx-0.27.2-py3-none-any.whl (76 kB)

Collecting jiter<1,>=0.4.0

Using cached jiter-0.5.0-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (319 kB)

查看 AutoGen 版本,執(zhí)行如下命令查看。

(autogentest) root@flexusx-7305:~# pip list | grep autogen

autogen 0.3.0

(autogentest) root@flexusx-7305:~#

3.4 安裝 AutoGen Studio****

執(zhí)行 wget 命令下載 autogenstudio 包,或者執(zhí)行 pip install autogenstudio,如下所示。

(autogentest)root@flexusx-7305:~#wget https://files.pythonhosted.org/packages/4c/ec/adb715c79656b18b31bfdfbc0253f7f4486b22fd7f7f3a21234bf5d0597c/autogenstudio-0.1.5-py3-none-any.whl

--2024-09-1511:55:58-- https://files.pythonhosted.org/packages/4c/ec/adb715c79656b18b31bfdfbc0253f7f4486b22fd7f7f3a21234bf5d0597c/autogenstudio-0.1.5-py3-none-any.whl

Resolving files.pythonhosted.org (files.pythonhosted.org)... 151.101.88.223, 2a04:4e42:15::223

Connecting to files.pythonhosted.org (files.pythonhosted.org)|151.101.88.223|:443... connected.

HTTP request sent, awaiting response... 200 OK

Length: 4434948 (4.2M) [application/octet-stream]

Saving to: ‘a(chǎn)utogenstudio-0.1.5-py3-none-any.whl’

autogenstudio-0.1.5-py3-none-any.whl 100%[======================>] 4.23M 6.43MB/s in 0.7s

2024-09-15 11:55:59 (6.43 MB/s) - ‘a(chǎn)utogenstudio-0.1.5-py3-none-any.whl’ saved [4434948/4434948]

pip 安裝 autogenstudio,如下所示。

(autogentest) root@flexusx-7305:~# pip install autogenstudio-0.1.5-py3-none-any.whl

Processing ./autogenstudio-0.1.5-py3-none-any.whl

Collecting arxiv

Downloading arxiv-2.1.3-py3-none-any.whl (11 kB)

Collecting pydantic

Using cached pydantic-2.9.1-py3-none-any.whl (434 kB)

Collecting numpy<2.0.0

Downloading numpy-1.26.4-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (18.2 MB) 18.2/18.2 MB 49.9 MB/s eta 0:00:00

Collecting sqlmodel

Downloading sqlmodel-0.0.22-py3-none-any.whl (28 kB)

Collecting fastapi

Downloading fastapi-0.114.2-py3-none-any.whl (94 kB)94.0/94.0 kB 864.9 kB/s eta 0:00:00

Collecting typer

Downloading typer-0.12.5-py3-none-any.whl (47 kB) 47.3/47.3 kB 3.9 MB/s eta 0:00:00

Collecting alembic

Downloading alembic-1.13.2-py3-none-any.whl (232 kB)233.0/233.0 kB 3.1 MB/s eta 0:00:00

Collecting loguru

Downloading loguru-0.7.2-py3-none-any.whl (62 kB)62.5/62.5 kB 13.6 MB/s eta 0:00:00

至此,所有部署工作完成。

四、運行 AutoGen Studio****

啟動 AutoGen Studio,指定端口,如下所示。

(autogentest) root@flexusx-7305:~# autogenstudio ui --host 0.0.0.0 --port 3001

2024-09-15 14:22:26.963 | INFO | autogenstudio.utils.utils:get_db_uri:253 - Using database URI: sqlite:root/.autogenstudio/database.sqlite

2024-09-15 14:22:26.963 | INFO | autogenstudio.utils.utils:init_app_folders:288 - Initialized application data folder: /root/.autogenstudio

INFO: Started server process [153974]

INFO: Waiting for application startup.

***** App started *****

2024-09-15 14:22:27.006 | INFO | autogenstudio.database.utils:init_db_samples:148 - Database already initialized with Default and Travel Planning Workflows

INFO: Application startup complete.

INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:3001 (Press CTRL+C to quit)

訪問 http://服務(wù)器 IP:3001,界面如下所示。

wKgZO2d99leAa3ZxAACo23K1XeU271.png

點擊 Build 按鈕,進入構(gòu)建頁面,如下所示。

wKgZPGd99liAJhk_AACM23r-Bhg755.png

下面通過展示實例測試多智能體交互。

五、實例展示****

5.1 構(gòu)建實例****

創(chuàng)建 test.py 文件,復制如下代碼。

import os

from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent

llm_config = {"model": "",

"api_key": "",

"base_url": ""

}

assistant = AssistantAgent("assistant", llm_config=llm_config)

user_proxy = UserProxyAgent("user_proxy",

llm_config=False,

human_input_mode="NEVER",

code_execution_config=False)

開始對話

chat_result = user_proxy.initiate_chat(

assistant,

message="北京有哪些景點?",

max_turns=2

)

其中, 需要替換為模型名稱, 為密鑰, 為基礎(chǔ) URL,API 需要兼容 OpenAI API。

5.2 運行****

執(zhí)行 python test.py 運行代碼,如下所示。

(autogentest) root@flexusx-7305:~# python test.py

user_proxy (to assistant):

北京有哪些景點?

assistant (to user_proxy):

北京是中國的首都,擁有豐富的歷史遺產(chǎn)和文化景點。其中一些最著名的景點包括:

故宮:清朝的皇宮,也是世界上最大的宮殿建筑群。

天安門廣場: мире 最大的城市廣場之一,是許多重要事件的發(fā)生地。

長城:世界上最長的墻,也是中國最著名的景點之一。

juven]).

頤和園:清朝皇帝的夏宮,被譽為“中國園林之母”。

圓明園:清朝皇帝的私家園林,也是中國最大的園林之一。

天壇:明清兩代皇帝在這里祭祀天地和祖先的場所。

東城區(qū):位于北京中心的商業(yè)區(qū),擁有眾多高檔購物商場和餐廳。

西單:北京最繁華的購物街之一。

北京奧林匹克公園:2008 年北京奧運會的舉辦地,內(nèi)有鳥巢等標志性建筑。

(autogentest) root@flexusx-7305:~#

六、總結(jié)****

通過深入探索并充分體驗 “Flexus 云服務(wù)器 X 實例” 后,順利部署了 AutoGen 及其配套的開發(fā)環(huán)境 AutoGen Studio,并展示了其高效運行的成果。此次實踐不僅突顯了 Flexus 云服務(wù)器 X 實例 在部署與應(yīng)用上的便捷與高效特性,更以其絲滑無阻的操作體驗,讓即便是技術(shù)新手也能迅速掌握,日常運維工作因此變得前所未有的輕松與高效。對于渴望在代碼管理領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)高效與流暢體驗的用戶而言,F(xiàn)lexus 云服務(wù)器 X 實例 無疑是一個不容錯過的理想之選。立即行動,親身體驗其卓越性能與便捷管理帶來的無限可能!

審核編輯 黃宇

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    前言 華為 Flexus 服務(wù)器 X 實例作為專為中小企業(yè)和開發(fā)者設(shè)計的新一代柔性算力
    的頭像 發(fā)表于 01-02 13:42 ?63次閱讀
    華為<b class='flag-5'>云</b> <b class='flag-5'>Flexus</b> <b class='flag-5'>云</b><b class='flag-5'>服務(wù)器</b> <b class='flag-5'>X</b> <b class='flag-5'>實例</b><b class='flag-5'>部署</b> Note Mark 筆記工具

    華為 Flexus 服務(wù)器 X 實例之 Docker 環(huán)境下部署 JmalCloud 個人網(wǎng)盤

    能夠充分利用其出色的計算能力,還能享受穩(wěn)定可靠的服務(wù)體驗,為個人數(shù)據(jù)存儲與管理提供堅實的基礎(chǔ)。這一實踐將展示如何在 Flexus 服務(wù)器
    的頭像 發(fā)表于 01-02 13:41 ?79次閱讀
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    華為 Flexus 服務(wù)器 X 實例的使用教程

    引言 選擇一款性價比高、性能強勁的服務(wù)器是 IT 技術(shù)人員常面臨的問題。華為Flexus 服務(wù)
    的頭像 發(fā)表于 12-30 09:16 ?206次閱讀
    華為<b class='flag-5'>云</b> <b class='flag-5'>Flexus</b> <b class='flag-5'>云</b><b class='flag-5'>服務(wù)器</b> <b class='flag-5'>X</b> <b class='flag-5'>實例</b>的使用教程

    華為 Flexus 服務(wù)器 X 實例之 openEuler 系統(tǒng)下部署 CodeX Docs 文檔工具

    一、Flexus 服務(wù)器 X 實例介紹 1.1 Flexus
    的頭像 發(fā)表于 12-26 21:41 ?164次閱讀
    華為<b class='flag-5'>云</b> <b class='flag-5'>Flexus</b> <b class='flag-5'>云</b><b class='flag-5'>服務(wù)器</b> <b class='flag-5'>X</b> <b class='flag-5'>實例</b>之 openEuler 系統(tǒng)下<b class='flag-5'>部署</b> CodeX Docs 文檔工具

    華為 Flexus 服務(wù)器 X 實例之 openEuler 系統(tǒng)下部署 Web 應(yīng)用服務(wù)器 OpenResty

    前言 作為 IT 技術(shù)人員,在日常工作中云服務(wù)器的使用不可或缺,華為 Flexus 服務(wù)器 X
    的頭像 發(fā)表于 12-26 18:15 ?178次閱讀
    華為<b class='flag-5'>云</b> <b class='flag-5'>Flexus</b> <b class='flag-5'>云</b><b class='flag-5'>服務(wù)器</b> <b class='flag-5'>X</b> <b class='flag-5'>實例</b>之 openEuler 系統(tǒng)下<b class='flag-5'>部署</b> Web 應(yīng)用<b class='flag-5'>服務(wù)器</b> OpenResty

    服務(wù)器 Flexus?X 實例部署?AgentOps,全方位監(jiān)測智能

    通過深入體驗華為的?Flexus 服務(wù)器 X 實例,我發(fā)現(xiàn)它不僅提供了直接通過公網(wǎng)訪問的便利
    的頭像 發(fā)表于 12-26 18:10 ?137次閱讀
    <b class='flag-5'>云</b><b class='flag-5'>服務(wù)器</b> <b class='flag-5'>Flexus</b>?<b class='flag-5'>X</b> <b class='flag-5'>實例</b>:<b class='flag-5'>部署</b>?AgentOps,全方位監(jiān)測<b class='flag-5'>智能</b><b class='flag-5'>體</b>

    采用 Flexus 服務(wù)器 X 實例搭建 RTSP 直播服務(wù)器

    監(jiān)控、直播和多媒體應(yīng)用的核心組件。在當今高度互聯(lián)的世界中,能夠快速部署且穩(wěn)定運行的 RTSP 服務(wù)器對于確保高質(zhì)量的視頻流體驗至關(guān)重要。本文將指導如何在華為
    的頭像 發(fā)表于 12-24 17:36 ?186次閱讀
    采用 <b class='flag-5'>Flexus</b> <b class='flag-5'>云</b><b class='flag-5'>服務(wù)器</b> <b class='flag-5'>X</b> <b class='flag-5'>實例</b>搭建 RTSP 直播<b class='flag-5'>服務(wù)器</b>

    華為 Flexus 服務(wù)器 X 實例的購買及使用體驗

    價比服務(wù)。其中,華為 Flexus 服務(wù)器 X
    的頭像 發(fā)表于 12-24 17:26 ?169次閱讀
    華為<b class='flag-5'>云</b> <b class='flag-5'>Flexus</b> <b class='flag-5'>云</b><b class='flag-5'>服務(wù)器</b> <b class='flag-5'>X</b> <b class='flag-5'>實例</b>的購買及使用體驗
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