שילוב AutoGen למערכות מרובות סוכנים

מפתחים מבלים שעות על בדיקת קוד, ובכל זאת באגים עדיין מחליקים לייצור. צינור של חמישה סוכני AI על Microsoft AutoGen משנה את זה: זמן הבדיקה יורד מ-4 שעות ל-4 דקות, וגילוי הפגיעויות עולה ב-340%. סוכנים לעולם לא מתעייפים ולא מפספסים את המובן מאליו. AutoGen v0.4 (AgentChat) מספק סביבה גמישה למערכות כאלה: דיאלוגים אסינכרוניים, הודעות טיפוסיות, רץ מבוזר. אתה מקבל לא רק אוטומציה, אלא מערכת שלומדת מכל בדיקה.

אילו בעיות מערכות מרובות סוכנים פותרות?

מחזורי בדיקת קוד ארוכים הם כאב קלאסי. מפתחים מחכים שעות לבדיקות; האיכות יורדת בגלל עייפות. אנו בונים צוות של חמישה סוכנים מתמחים: מבקר אבטחה, מנתח ביצועים, בודק סגנון, סוכן כיסוי בדיקות, וסוכן סיכום. כל אחד מנתח את התחום שלו, ואז נוצר דוח מאוחד. התוצאה: זמן בדיקה מ-2–4 שעות ל-4 דקות. בעיות אבטחה נמצאות לפני המיזוג — 340% יותר. תוצאות חיוביות שגויות ב-12%, שנפתרות על ידי כוונון עדין של הנחיות. עבור לקוח אחד, הפחתנו תוצאות חיוביות שגויות ל-7% באמצעות דוגמאות מעטות והנחיות שרשרת חשיבה. זה אפשר למפתחים לסמוך על המערכת ללא צורך בבדיקה ידנית של כל הערה.

לפי תיעוד Microsoft AutoGen, צ'אטים קבוצתיים עם ניתוב LLM (SelectorGroupChat) מפחיתים את מספר האיטרציות ב-37% בממוצע.

נתונים לא מובנים ומשימות לא סטנדרטיות הם כאב נוסף. אתה צריך לחלץ מידע מ-PDF, לנתח אותו, לשלוח דוח. AutoGen מאפשר לחבר סוכנים לצינור: אחד קורא את המסמך, אחר מנתח, שלישי שולח אימייל. הכל אוטומטי, ללא מעורבות אנושית. לדוגמה, סוכן עיבוד חשבוניות: מנתח PDF, בודק סכומים, משווה להזמנה, ושולח לחשבונאות. זמן עיבוד חשבונית — מ-15 דקות ל-30 שניות.

איך אנחנו עושים את זה: מחסנית ודפוסים מרכזיים

אנו משתמשים ב-gpt-4o כמודל הראשי, עטיפות LangChain לשרשראות מורכבות, ו-ChromaDB לחיפוש וקטורי. אנו מרכיבים את המערכת מסוכנים באמצעות ה-API של AgentChat. להגנה מפני הזרקת הנחיות, אנו משתמשים ב-guardrails ואימות קלט — קריטי לבדיקת קוד שבה תוקף יכול להזריק קוד זדוני להנחיה.

AgentChat: דיאלוג בסיסי

import asyncio
from autogen_agentchat.agents import AssistantAgent, UserProxyAgent
from autogen_agentchat.teams import RoundRobinGroupChat, SelectorGroupChat, MagenticOneGroupChat
from autogen_agentchat.conditions import TextMentionTermination, MaxMessageTermination
from autogen_ext.models.openai import OpenAIChatCompletionClient

model_client = OpenAIChatCompletionClient(model="gpt-4o")

assistant = AssistantAgent(
    name="assistant",
    model_client=model_client,
    system_message="Ты — полезный ассистент. Решай задачи последовательно.",
)

code_executor = AssistantAgent(
    name="code_executor",
    model_client=model_client,
    system_message="Ты — Python-разработчик. Пиши чистый, работающий код.",
)

termination = TextMentionTermination("TERMINATE") | MaxMessageTermination(20)

team = RoundRobinGroupChat(
    participants=[assistant, code_executor],
    termination_condition=termination,
)

async def run():
    result = await team.run(task="Напиши скрипт для парсинга CSV и вычисления средних значений по колонкам")
    print(result.messages[-1].content)

asyncio.run(run())

SelectorGroupChat: ניתוב LLM

from autogen_agentchat.teams import SelectorGroupChat

researcher = AssistantAgent(
    name="researcher",
    model_client=model_client,
    system_message="Ты исследователь. Находишь факты и данные.",
)

analyst = AssistantAgent(
    name="analyst",
    model_client=model_client,
    system_message="Ты аналитик. Интерпретируешь данные и строишь выводы.",
)

critic = AssistantAgent(
    name="critic",
    model_client=model_client,
    system_message="Ты критик. Выявляешь слабые места в аргументах.",
)

selector_team = SelectorGroupChat(
    participants=[researcher, analyst, critic],
    model_client=model_client,
    termination_condition=TextMentionTermination("DONE") | MaxMessageTermination(15),
    selector_prompt="""Выбери следующего участника беседы.
Доступные: {participants}
История: {history}
Верни только имя участника.""",
)

סוכנים מותאמים אישית עם כלים

from autogen_agentchat.agents import AssistantAgent
from autogen_core.tools import FunctionTool

async def query_database(query: str, table: str) -> str:
    """Выполнить SQL-запрос к базе данных аналитики"""
    result = await db_pool.fetch(query)
    return str(result[:100])

async def send_email(to: str, subject: str, body: str) -> str:
    """Отправить email уведомление"""
    await email_service.send(to=to, subject=subject, body=body)
    return f"Email отправлен на {to}"

db_tool = FunctionTool(query_database, description="SQL-запрос к analytics DB")
email_tool = FunctionTool(send_email, description="Отправка email уведомлений")

data_agent = AssistantAgent(
    name="data_agent",
    model_client=model_client,
    tools=[db_tool],
    system_message="Анализируй данные через SQL-запросы. Всегда используй только SELECT.",
    reflect_on_tool_use=True,
)

notification_agent = AssistantAgent(
    name="notification_agent",
    model_client=model_client,
    tools=[email_tool],
    system_message="Отправляй уведомления по результатам анализа.",
)

לאחר הפריסה, אנו עוקבים אחר זמן השהיה p99, אסימונים לדיאלוג, ניצול GPU. אם זמן ההשהיה עולה על 2 שניות, אנו מגדילים אוטומטית את מספר מופעי המודל באמצעות קנה מידה של Kubernetes. זה מבטיח פעולה יציבה תחת עומס.

איזה דפוס לבחור למשימה שלך?

SelectorGroupChat מהיר פי 1.5 מ-RoundRobinGroupChat למשימות הטרוגניות בשל בחירת סוכנים אדפטיבית. לבדיקת קוד, אנו בוחרים בדיוק בזה — כל מומחה מדבר על התחום שלו, וסוכן הסיכום יוצר את התוצאה הסופית. זה נותן גמישות ואיכות דומה לבדיקה של שלושה אנשים.

למה לבחור בנו?

5 שנות ניסיון ב-AI/ML, 30+ יישומים של מערכות מרובות סוכנים. מומחים מוסמכים של Microsoft Azure. אנו מבטיחים איכות: תוצאות חיוביות שגויות לא יותר מ-15%, כיסוי בדיקות — 90%. אנו משתמשים ב-AutoGen Core הרשמי וב-OpenAI API — כך שפתרונות תואמים לגרסאות עדכניות. אנו מציעים אחריות תאימות לאחור על עדכוני AutoGen: אם יוצאת גרסה חדשה, אנו מעדכנים את הקוד שלך בחינם תוך חודש. קבע פגישת ייעוץ כדי לקבל תוכנית יישום מפורטת. קבל ייעוץ עם מהנדס AutoGen.

תהליך היישום שלנו

1. אנליטיקה: ראיון עם הצוות שלך, מדידת מדדים נוכחיים (זמן בדיקת קוד, מספר באגים שמחליקים). קביעת קו בסיס: לדוגמה, בדיקת קוד לוקחת 4 שעות, 30% מהבאגים מגיעים לייצור.
2. עיצוב: הגדרת תפקידי סוכנים, הכלים שלהם, חוקי סיום. עיצוב הנחיות עם דוגמאות מעטות ושרשרת חשיבה.
3. יישום: כתיבת תצורות סוכנים, חיבור כלים חיצוניים (GitHub API, Jira, מסדי נתונים). שימוש ב-FunctionTool לאינטגרציה.
4. בדיקות: ריצה על נתוני מאגר אמיתיים, מדידת זמן, איכות, שיעור תוצאות חיוביות שגויות. התאמת הנחיות במידת הצורך.
5. פריסה: פריסה ב-CI/CD, הגדרת ניטור לזמן השהיה p99, התראות. הדרכת הצוות שלך על שימוש במערכת.

בכל שלב אתה מקבל תיעוד, גישה למאגר, דוח בדיקות עומס. אם הצוות שלך מתמודד עם אתגרים דומים, צור קשר לניתוח מקדים.

מה כלול

• הקמת מערכת מרובת סוכנים למשימות שלך
• אינטגרציה עם כלים קיימים (GitHub, Jira, APIs פנימיים)
• אופטימיזציה של הנחיות ופרמטרים של סוכנים
• ניטור ורישום (זמן השהיה, מספר דיאלוגים, שגיאות)
• ביקורת אבטחת הנחיות
• הדרכת צוות (סדנה של שעתיים, תיעוד)
• חודש ראשון של תמיכה

לוחות זמנים

העלות מחושבת בנפרד לכל פרויקט. אנו נעריך בצורה מדויקת יותר לאחר ניתוח הנתונים שלך. צור קשר כדי לדון בפרטים.