通栏式网站,wordpress获取文章浏览次数,开个网要多少钱,那里有专做粮食的网站用 AutoGen 实现智能体协作流程#xff0c;假设团队里的 3 个角色#xff0c;让 3 个角色相互交流后并给出不同方案#xff0c;最后进行总结。下面是实现的思路#xff0c;欢迎一起学习交流。 一、系统设计 1. sre_engineer_01 - 问题诊断与初步解决方案 职责#xff1a…用 AutoGen 实现智能体协作流程假设团队里的 3 个角色让 3 个角色相互交流后并给出不同方案最后进行总结。下面是实现的思路欢迎一起学习交流。 一、系统设计 1. sre_engineer_01 - 问题诊断与初步解决方案 职责负责对系统问题进行初步诊断分析问题症状提供初步的排查步骤和解决方案。能力擅长手动执行命令快速排查问题提供临时解决方案。 2. sre_engineer_02 - 自动化实现与监控集成 职责负责将初步解决方案转化为自动化脚本并集成到监控系统中。能力擅长编写 Python 代码实现自动化运维和监控集成。 3. sre_reflection - 方案优化与改进 职责对现有方案进行反思和改进提出优化建议。能力具备系统思维和创新能力擅长从多维度优化方案。 二、实现细节
1. 框架选择
选择微软的 AutoGen 框架作为实现基础。AutoGen 提供了强大的多智能体协作能力支持智能体之间的信息传递和任务分配。框架的核心组件包括 UserProxyAgent用户代理负责发起任务。AssistantAgent智能体负责执行任务并提供反馈。GroupChat多智能体协作的核心组件管理智能体之间的消息传递和协作流程。 2. 代码实现
以下是关键代码片段
import argparse
import os
import autogen # type: ignore
from typing importAny# 设置环境变量指定是否使用Docker
os.environ.setdefault(AUTOGEN_USE_DOCKER, False)# 配置DeepSeek模型参数
llm_config_deepseek {model: deepseek-v3, # 此处以 deepseek-v3 为例可按需更换模型名称。api_key: os.getenv(DASHSCOPE_API_KEY),base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1,temperature: 0.5,stream: False
}# 初始化器负责任务分配和流程初始化
initializer autogen.UserProxyAgent(nameinitializer,system_message你是一个流程初始化器负责将任务分配给合适的SRE工程师并确保任务流程顺利进行。,
)# SRE工程师1负责问题诊断和初步解决方案
sre_engineer_01 autogen.AssistantAgent(namesre_engineer_01,llm_configllm_config_deepseek,system_message你是一位专注于问题解决的 SRE 资深工程师具备以下特质技术专长- 精通 Linux/Unix 系统管理和故障排查- 熟悉容器技术和 Kubernetes 生态系统- 深入理解分布式系统和微服务架构- 掌握主流监控、日志和追踪工具- 具备网络、存储、数据库等基础设施维护经验行为准则- 专注于问题诊断和初步解决方案- 提供详细的排查步骤和解决方案- 输出完整的命令或代码- 保持思路清晰避免冗余信息,
)# SRE工程师2负责自动化实现和监控集成
sre_engineer_02 autogen.AssistantAgent(namesre_engineer_02,llm_configllm_config_deepseek,system_message你是一位专注于自动化实现的 SRE 资深工程师具备以下特质技术专长- 精通自动化运维工具和脚本开发- 熟悉监控系统集成和报警策略配置- 掌握CI/CD pipeline设计与实现- 深入理解自动化运维最佳实践行为准则- 负责将初步解决方案转化为自动化脚本- 集成监控和报警系统- 确保方案的可维护性和可扩展性- 输出完整的自动化实现方案,
)# SRE反思工程师负责方案优化和改进
sre_reflection autogen.AssistantAgent(namesre_reflection,llm_configllm_config_deepseek,system_message你是一位专注于方案优化的 SRE 资深工程师具备以下特质技术专长- 深入理解系统可靠性工程- 熟悉容量规划和性能优化- 掌握故障恢复和应急响应机制- 精通系统改进和迭代方法行为准则- 对现有方案进行多维度评估- 提出优化建议和改进方案- 确保方案的高可用性和可维护性- 输出完整的优化建议报告,
)# 定义协作流程图
graph_dict {initializer: [sre_engineer_01],sre_engineer_01: [sre_engineer_02],sre_engineer_02: [sre_reflection],sre_reflection: [], # 最终节点任务结束
}# 创建所有代理
agents [initializer,sre_engineer_01,sre_engineer_02,sre_reflection,
]# 初始化组聊天
group_chat autogen.GroupChat(agentsagents,messages[],max_round10,allowed_or_disallowed_speaker_transitionsgraph_dict,speaker_transitions_typeallowed,
)# 创建管理器
manager autogen.GroupChatManager(groupchatgroup_chat, llm_configllm_config_deepseek)defmain():# 解析命令行参数parser argparse.ArgumentParser(descriptionProcess some integers.)parser.add_argument(--message, typestr, default磁盘100%服务器上找不到对应的文件排查思路, helpThe message to initiate the chat)args parser.parse_args()# 发起任务initializer.initiate_chat(manager,messageargs.message,clear_historyFalse,)if __name__ __main__:main()
3. 协作流程
通过graph_dict定义了智能体之间的协作流程。任务从initializer开始依次传递给sre_engineer_01、sre_engineer_02最后由sre_reflection输出优化后的方案。 三、实际运行效果
以“磁盘 100%服务器上找不到对应的文件排查思路”为例整个协作流程如下 1. 问题发起用户通过initializer发起任务。 2. 问题诊断sre_engineer_01分析问题症状提供初步的排查步骤和解决方案。 3. 自动化实现sre_engineer_02将初步解决方案转化为自动化脚本并集成到监控系统中。 4. 方案优化sre_reflection对方案进行多维度评估提出改进建议。 四、总结
仅仅尝试了一下 AutoGen 的功能细节上没有打磨比如没有处理好流式返回值所以过程并非流式返回。 往期精彩
AI 时代如何用 Python 脚本轻松搞定 PDF 需求
DeepSeek 与 Ollama本地运行 AI 模型的完美组合
免费使用 DeepSeek 全尺寸模型API各享 100 万免费 tokens
清华大学普通人如何抓住 DeepSeek 红利65 页 PDF
深度揭秘如何用一句话让 DeepSeek 优化你的代码
