AutoGen 是什麼？

AutoGen 是一個由微軟研究院提出的開源框架，主要目的是 讓多個 AI Agent 可以高效互動，並且能 融入人類的回饋（Human-in-the-loop, HITL），以解決複雜任務。
它的核心思想是：
單一的大型語言模型（LLM）雖然強大，但一個 Agent 不容易涵蓋所有場景。
如果我們把不同的 Agent 分工（像軟體工程團隊一樣），就能讓任務更快、更準確完成。
在關鍵決策點引入人類回饋，避免模型盲目產生錯誤結果。

AutoGen 概念概述
定義：AutoGen是一種基於多智能體的系統，透過智能體之間的協作與人類回饋來優化任務執行。
目標：提升系統的智能化水平，使其能更好地理解和響應複雜的任務需求。
應用場景：廣泛應用於自動化客服、智能推薦、數據分析等領域。

架構設計
多智能體系統：
每個智能體負責特定的任務或功能，能夠獨立工作。
智能體之間透過消息傳遞進行溝通，協同完成複雜任務。

人類回饋機制：
系統設計中融入人類回饋環節，允許用戶對智能體的輸出進行評價。
回饋信息用於調整智能體的行為和決策，提高系統的適應性。
多智能體互動流程

任務分配：
根據任務的複雜性和智能體的專長，系統自動分配任務。
信息共享：

智能體之間共享信息，確保每個智能體都能獲取到完成任務所需的上下文信息。

協作與決策：
智能體透過協作來解決問題，形成集體決策，提升任務完成的效率和準確性。

人類回饋流程

回饋收集：
系統定期收集用戶對智能體輸出的回饋，形成數據集。
回饋分析：
透過數據分析，識別用戶的需求和偏好，調整智能體的行為。
持續優化：
根據回饋結果，持續優化智能體的算法和互動策略，提升用戶體驗。