Oltre alle istruzioni generali per l'utilizzo di un agente,
questa pagina descrive le funzionalità specifiche di AG2Agent.
Prima di iniziare
Questo tutorial presuppone che tu abbia letto e seguito le istruzioni riportate in:
- Sviluppa un agente AG2: per sviluppare
agentcome istanza diAG2Agent. - Autenticazione utente per l'autenticazione come utente per interrogare l'agente.
- Importa e inizializza l'SDK per inizializzare il client per ottenere un'istanza di cui è stato eseguito il deployment (se necessario).
Operazioni supportate
Per AG2Agent sono supportate le seguenti operazioni:
query: per ottenere una risposta a una query in modo sincrono.
Il metodo query supporta gli argomenti:
input: il messaggio da inviare all'agente.max_turns: il numero massimo di turni di conversazione consentiti. Quando utilizzi gli strumenti, sono necessari almenomax_turns=2: un turno per generare gli argomenti dello strumento e un secondo per eseguire lo strumento.
Interrogare l'agente
Il metodo query() offre un modo semplificato per interagire con l'agente. Una chiamata tipica ha il seguente aspetto:
response = agent.query(input="What is the exchange rate from US dollars to Swedish currency?", max_turns=2)
Questo metodo gestisce la comunicazione sottostante con l'agente e restituisce la risposta finale dell'agente come dizionario. È equivalente al seguente (in forma completa):
from autogen import ConversableAgent
import dataclasses
import json
input_message: str = "What is the exchange rate from US dollars to Swedish currency?"
max_turns: int = 2
with agent._runnable._create_or_get_executor(
tools=agent._ag2_tool_objects, # Use the agent's existing tools
agent_name="user", # Default
agent_human_input_mode="NEVER", # query() enforces this
) as executor:
chat_result = executor.initiate_chat(
agent._runnable,
message=input_message,
max_turns=max_turns,
clear_history=False, # Default
summary_method="last_msg" # Default
)
response = json.loads(
json.dumps(dataclasses.asdict(chat_result)) # query() does this conversion
)
Puoi personalizzare il comportamento dell'agente oltre a input e max_turns passando argomenti di parole chiave aggiuntivi a query().
response = agent.query(
input="What is the exchange rate from US dollars to Swedish currency?",
max_turns=2,
msg_to="user" # Start the conversation with the "user" agent
)
print(response)
Consulta la
documentazione di ConversableAgent.run
per un elenco completo dei parametri disponibili. Tuttavia, tieni presente che
user_input verrà sempre sostituito da False dal modello AG2Agent.
Passaggi successivi
- Utilizzare un agente.
- Valuta un agente.
- Gestisci gli agenti di cui è stato eseguito il deployment.
- Richiedere assistenza.