Sohbet Tabanlı Çoklu Aracı (AutoGen)
Microsoft AutoGen, birden çok aracının fikir birliğine varana kadar birbiriyle sohbet etmesini sağlar.
Sohbet Tabanlı Çoklu Aracı (AutoGen), CoddyKit'te ücretsiz bir AI Agents dersidir. Bu, 4 dersinin 1. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, AI Agents öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. AI Agents kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.
Çoklu Ajan Neden Kullanılır?
Tüm araçlara sahip tek bir ajan, çoğu zaman birbiriyle iletişim kuran iki uzmanlaşmış ajandan daha kötü sonuç verir. Uzmanlaşma > genel amaçlı yaklaşım.
Örnekler:
- Araştırmacı + Yazar — biri bilgi toplar, diğeri yanıtı oluşturur
- Kodlayıcı + İnceleyici — biri kod yazar, diğeri eleştirir
- Kullanıcı Vekili + Asistan — kullanıcıyı temsil eder ve çalışanla iletişim kurar
AutoGen Kalıbı
Microsoft AutoGen, ajanların birbiriyle konuşmasını sağlar: her biri bir AssistantAgent veya UserProxyAgent'tır. Ajanlar uzlaşmaya varana kadar ileti alışverişinde bulunur.
Two-Agent Example
# pip install pyautogen
from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent
llm_config = {'model': 'gpt-4o-mini', 'api_key': '...'}
assistant = AssistantAgent(
name='coder',
system_message='You write Python code. Reply with code only.',
llm_config=llm_config
)
user_proxy = UserProxyAgent(
name='user',
human_input_mode='NEVER',
code_execution_config={'work_dir': './workdir'}
)
user_proxy.initiate_chat(assistant, message='Write a function that returns the factorial of n.')UserProxyAgent
İnsanı (veya bir betiği) temsil eder. Asistanın döndürdüğü kodu çalıştırabilir, açıklayıcı sorular sorabilir ve görevin ne zaman tamamlandığına karar verebilir.
Konuşabilen Ajanlar
Tüm AutoGen ajanları ConversableAgent sınıfından türetilir. Özel davranış için bu sınıfı alt sınıflara ayırabilirsiniz.
GroupChat for >2 Agents
class AssistantAgent:
def __init__(self, name, system_message=''):
self.name = name
self.system_message = system_message
def initiate_chat(self, manager, message):
manager.run(self, message)
class GroupChat:
def __init__(self, agents, messages, max_round=12):
self.agents = agents
self.messages = messages
self.max_round = max_round
class GroupChatManager:
def __init__(self, groupchat, llm_config=None):
self.groupchat = groupchat
def run(self, initiator, message):
self.groupchat.messages.append({'role': initiator.name, 'content': message})
for i, agent in enumerate(self.groupchat.agents):
if i >= self.groupchat.max_round:
break
reply = f'{agent.name} contributes to: {message}'
self.groupchat.messages.append({'role': agent.name, 'content': reply})
print(reply)
user_proxy = AssistantAgent(name='user_proxy')
researcher = AssistantAgent(name='researcher')
writer = AssistantAgent(name='writer')
critic = AssistantAgent(name='critic')
group = GroupChat(agents=[user_proxy, researcher, writer, critic], messages=[], max_round=12)
manager = GroupChatManager(groupchat=group, llm_config={})
user_proxy.initiate_chat(manager, message='Write a blog post about RAG.')
Konuşmacı Seçimi
Sırada kimin konuşacağına GroupChatManager karar verir. Stratejiler:
- round_robin — sabit sıra
- auto — LLM, konuşmaya göre seçer
- manual — insan seçer
Sonlandırma Koşulları
Konuşmalar şu durumlarda sona erer:
- Bir ajan TERMINATE anahtar sözcüğünü gönderir
- max_round değerine ulaşılır
- UserProxyAgent görevin tamamlandığına karar verir
Kod Çalıştırma
UserProxyAgent, asistanın kod bloklarında gönderdiği her türlü kodu çalıştırabilir. Bir yalıtılmış ortam kullanın:
user_proxy = UserProxyAgent(
name='user',
code_execution_config={
'work_dir': './workdir',
'use_docker': True # safer
}
)Maliyet Uyarısı
Çoklu ajan konuşmaları pahalıdır — N ajan × M tur = görev başına N×M LLM çağrısı. Tur sayısını sıkı biçimde sınırlayın.
Ne Zaman Kullanılmalı
- Rollerin net biçimde ayrıldığı görevler (araştırma, kod, inceleme)
- Eleştirinin kaliteyi artırdığı görevler
- Tek bir ajan istemi için fazla karmaşık olan görevler
Ne Zaman NOT Kullanılmalı
- Basit soru-cevap — tek ajan daha hızlı ve daha ucuzdur
- Gecikmeye duyarlı yollar
- Tek bir ajanın tüm işi iyi şekilde yapabildiği görevler
AutoGen ve LangGraph Karşılaştırması
AutoGen = konuşma güdümlü (ajanlar arasında serbest biçimli sohbetler). LangGraph = grafik güdümlü (açık bir durum makinesi). Her ikisi de geçerlidir; görevinize hangisinin daha doğal uyduğuna göre seçim yapın.
AutoGen Kalıbı
AutoGen'deki temel soyutlama nedir?
Özet
AutoGen = rol tabanlı ajanların birbiriyle konuşması. Bir ajanın denetlediği ve diğerlerinin uzmanlaştığı görevler için idealdir. Maliyeti izleyin; tur sayısını sınırlayın.
Sıkça Sorulan Sorular
“Sohbet Tabanlı Çoklu Aracı (AutoGen)” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Sohbet Tabanlı Çoklu Aracı (AutoGen)” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve AI Agents kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. AI Agents kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“Sohbet Tabanlı Çoklu Aracı (AutoGen)” dersinde ne öğreneceğim?
Microsoft AutoGen, birden çok aracının fikir birliğine varana kadar birbiriyle sohbet etmesini sağlar. AI Agents ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
AI Agents öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te AI Agents, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 1. dersidir.
“Sohbet Tabanlı Çoklu Aracı (AutoGen)” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu AI Agents dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her AI Agents dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- Sohbet Tabanlı Çoklu Aracı (AutoGen)
- Hiyerarşik Denetleyiciler (Düzenleyici ve Çalışanlar)
- Aracı Rolleri ve Uzmanlaşmalar
- İletişim Protokolleri (İleti Veriyolları)