La fusion de Meta's Modèles Llama 4 avec Microsoft's Le framework AutoGen ouvre de nouvelles possibilités pour créer des AI agents. Ces technologies, combinées, permettent aux développeurs de créer des applications capables de traiter le langage naturel, de comprendre des images, de résoudre des problèmes complexes et de collaborer avec d'autres agents pour accomplir des tâches.
Llama 4 apporte des capacités multimodales impressionnantes et des fenêtres contextuelles étendues, tandis que Génération automatique Fournit un cadre structuré pour orchestrer plusieurs agents dans des workflows collaboratifs. Ensemble, ils constituent une puissante boîte à outils pour la nouvelle génération. AI applications.
Ce guide décrit le processus de bâtiment AI agents utilisant ces outils, avec des exemples de code pratiques et des stratégies de mise en œuvre pour les développeurs de tous niveaux de compétence.
Ce qui rend Llama 4 et Génération automatique Le match parfait ?
Meta's La famille Llama 4 se démarque dans la AI monde avec son capacités multimodales natives et une approche de fusion précoce. Associée à AutoGen,Microsoft's cadre pour la construction de systèmes multi-agents conversationnels—les développeurs peuvent créer AI des agents qui raisonnent, collaborent et s'adaptent efficacement.
Les modèles Llama 4, y compris les variantes Scout et Maverick, offrent traitement multimodal à fusion précoce qui traite le texte, les images et les séquences vidéo comme une seule séquence de jetons dès le départ. Cette fonctionnalité, associée à AutoGen's architecture d'agent flexible, permet la création de AI les systèmes qui peut:
Laisser nous's construire un système multi-agent pratique qui démontre ces capacités en créant un générateur de propositions de projets qui analyse les exigences des clients et génère des propositions de travail personnalisées.
Construire une pratique AI Système d'agents
Laisser nous's Créer un système multi-agents permettant aux freelances de générer des propositions de missions sur mesure. Notre système permettra :
- Recueillir les exigences des clients
- Rassembler les qualifications des freelances
- Générer des propositions professionnelles avec des prix appropriés.
Étape 0 : configuration de votre environnement
Tout d’abord, installez les packages nécessaires :
python
pip install autogen-agentchat~=0.2
pip installer ipython
Étape 1 : Configuration de l'accès à l'API
Nous utiliserons l'API Together pour accéder à Llama 4 :
python
import os
import autogen
from IPython.display import display, Markdown
# Load API key from file
with open("together_ai_api.txt") as file:
LLAMA_API_KEY = file.read().strip()
os.environ["LLAMA_API_KEY"] = LLAMA_API_KEY
# Configure LLM settings
llm_config = {
"config_list": [
{
"model": "meta-llama/Llama-4-Scout", # Use Scout for efficiency
"api_key": os.environ.get("LLAMA_API_KEY"),
"base_url": "https://api.together.xyz/v1",
}
],
"temperature": 0.2, # Lower for more consistent outputs
"timeout": 180
}Étape 2 : Création d’agents spécialisés
Notre système nécessite trois agents distincts avec des rôles spécifiques :
Agent de saisie client
python
# Agent 1: Interfaces with the human user
client_agent = autogen.UserProxyAgent(
name="Client_Input_Agent",
human_input_mode="ALWAYS", # Always gets input from human
max_consecutive_auto_reply=1,
is_termination_msg=lambda x: x.get("content", "").rstrip().endswith("TERMINATE"),
system_message="""Act as the primary contact between the human user and other agents.
First, collect initial project details (requirements, timeline, budget).
When asked questions by the Scope Architect, relay user's answers about skills and experience.
Type TERMINATE when the proposal is satisfactory or the user wants to stop."""
)Cet agent sert de pont entre l'utilisateur humain et le AI , la collecte d'informations et présenter le résultat final.
Agent d'architecture de portée
python
# Agent 2: Analyzes requirements and asks qualifying questions
scope_architect_agent = autogen.AssistantAgent(
name="Scope_Architect",
llm_config=llm_config,
max_consecutive_auto_reply=1,
system_message="""You are a Scope Architect who analyzes project requirements.
After receiving initial details from Client_Input_Agent, ask targeted questions about:
- The freelancer's relevant past projects and experience
- Their key skills and tools for this specific project
- Estimated completion time for the described work
Once you have sufficient information, create a concise summary of BOTH
the project requirements AND freelancer qualifications for the Rate Recommender."""
)L'architecte de portée fonctionne comme analyste des exigences, collectant les informations cruciales nécessaires à une proposition précise.
Agent de recommandation de tarifs
python
# Agent 3: Creates structured proposal with pricing
rate_recommender_agent = autogen.AssistantAgent(
name="Rate_Recommender",
llm_config=llm_config,
max_consecutive_auto_reply=1,
system_message="""Generate professional project proposals based on gathered information.
Wait for the Scope Architect's complete summary before proceeding.
Include these sections in your proposal:
1. Custom Introduction: Personalized greeting referencing client and project
2. Project Scope & Timeline: Clear deliverables with timeline estimates
3. Pricing Options: 2-3 tiers (hourly/fixed/retainer) with justification
4. Next Steps: Brief suggestion for kickoff discussion
Format using proper markdown. Avoid commentary - deliver only the final proposal."""
)Cet agent produit le livrable final, transformant les informations collectées en une proposition structurée.
Étape 3 : Création d’un agent d’assistance (facultatif)
python
# Optional helper to initiate the conversation
user_proxy = autogen.UserProxyAgent(
name="user_proxy",
max_consecutive_auto_reply=1,
llm_config=llm_config,
system_message="Initiate the conversation between agents."
)Étape 4 : Configuration de la discussion de groupe
Nous allons maintenant créer l’environnement de conversation dans lequel les agents peuvent collaborer :
python
# Group Chat Configuration
groupchat = autogen.GroupChat(
agents=[client_agent, scope_architect_agent, rate_recommender_agent],
messages=[],
max_round=4, # Prevent infinite loops
speaker_selection_method="round_robin", # Orderly participation
)
# Conversation Manager
manager = autogen.GroupChatManager(
groupchat=groupchat,
llm_config=llm_config,
system_message="""Direct the conversation flow through these steps:
1. Client_Input_Agent shares project details
2. Scope_Architect asks qualifying questions
3. Client_Input_Agent provides freelancer information
4. Scope_Architect summarizes all information
5. Rate_Recommender creates the final proposal
End when the proposal is complete or Client_Input_Agent says TERMINATE."""
)Cette configuration assure une conversation organisée flux avec des rôles et des responsabilités clairs.
Étape 5 : Démarrer la conversation
Laisser nous's initier notre flux de travail d'agent :
python
# Begin the proposal generation process
print("Starting the proposal generation process...")
print("Please provide project details when prompted.")
initial_message = """
Begin the proposal creation process:
1. First collect project details from the user
2. Then gather freelancer qualifications
3. Finally generate a professional proposal
"""
user_proxy.initiate_chat(
manager,
message=initial_message
)Étape 6 : Extraction de la proposition finale
Une fois la conversation terminée, nous extrairons et afficherons la proposition finale :
python
# Find and display the proposal
chat_history = manager.chat_messages[client_agent]
final_proposal = None
for msg in reversed(chat_history):
if msg.get("role") == "assistant" and msg.get("name") == rate_recommender_agent.name:
if "Introduction" in msg.get("content", ""):
final_proposal = msg
break
if final_proposal:
proposal_text = final_proposal.get("content", "Proposal not found.")
try:
display(Markdown(proposal_text))
except NameError:
print("\n--- FINAL PROPOSAL ---\n")
print(proposal_text)
else:
print("Could not find the final proposal in the conversation.")Techniques améliorées pour mieux construire AI Agents
Bien que notre implémentation de base fonctionne bien, voici quelques approches avancées pour rendre votre AI agents plus puissants :
A.Intégration d'outils externes
L'un des AutoGen's L'un de ses points forts est la capacité à équiper les agents d'outils externes.'s comment donner votre recommandation de taux Étude de marché capacités:
python
# Define function for market research
def research_market_rates(job_type, experience_level):
"""Access external data for pricing information"""
# This would typically connect to an API or database
# Using simple dictionary for demonstration
rate_data = {
"web_development": {
"beginner": "$30-50/hr",
"intermediate": "$50-90/hr",
"expert": "$90-200/hr"
},
"data_analysis": {
"beginner": "$25-45/hr",
"intermediate": "$45-85/hr",
"expert": "$85-180/hr"
}
}
# Retrieve appropriate rate range
try:
return rate_data[job_type][experience_level]
except KeyError:
return "Rate information not available for this combination"
# Configure LLM with function
rate_recommender_config = {
**llm_config,
"functions": [
{
"name": "research_market_rates",
"description": "Find current market rates for specific job types and experience levels",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"job_type": {
"type": "string",
"enum": ["web_development", "data_analysis", "content_writing", "graphic_design"]
},
"experience_level": {
"type": "string",
"enum": ["beginner", "intermediate", "expert"]
}
},
"required": ["job_type", "experience_level"]
}
}
]
}
# Update the Rate Recommender with function capabilities
rate_recommender_agent = autogen.AssistantAgent(
name="Rate_Recommender",
llm_config=rate_recommender_config,
system_message="""Generate proposals with accurate market-based pricing.
Use the research_market_rates function to get current pricing information."""
)
# Register the function with the agent
rate_recommender_agent.register_function(
function_map={"research_market_rates": research_market_rates}
)Cette amélioration permet au recommandateur de tarifs d’accéder à des données de tarification externes, rendant les propositions plus précises et plus compétitives.
B. Implémentation de la mémoire persistante
L'ajout de capacités de mémoire aide les agents à conserver le contexte à travers plusieurs interactions :
python
# Create a simple memory system for agents
class AgentMemory:
def __init__(self):
self.memories = {}
def store(self, agent_name, key, value):
"""Save information to agent memory"""
if agent_name not in self.memories:
self.memories[agent_name] = {}
self.memories[agent_name][key] = value
def retrieve(self, agent_name, key=None):
"""Get information from agent memory"""
if agent_name not in self.memories:
return None
if key:
return self.memories[agent_name].get(key)
else:
return self.memories[agent_name]
# Initialize memory
memory = AgentMemory()
# Example of storing client information
def process_client_input(message):
"""Extract and store client information"""
# This would typically use more sophisticated parsing
if "budget:" in message.lower():
budget = message.split("budget:")[1].strip().split("\n")[0]
memory.store("client", "budget", budget)
if "timeline:" in message.lower():
timeline = message.split("timeline:")[1].strip().split("\n")[0]
memory.store("client", "timeline", timeline)
return message
# Add memory hook to client agent
def memory_hook(recipient, messages, sender, config):
"""Process and store incoming messages"""
if sender.name == "Client_Input_Agent" and messages:
process_client_input(messages[0].get("content", ""))
return False, None # Continue normal processing
# Register the hook
client_agent.register_hook("memory_hook", memory_hook)Ce système de mémoire aide les agents à se souvenir d’informations importantes tout au long de la conversation, même lorsqu’elles ne sont pas explicitement mentionnées dans les messages récents.
Applications pratiques au-delà de la génération de propositions
L'architecture que nous avons construite peut être adaptée à de nombreux autres scénarios commerciaux :
A. Pipeline de création de contenu
Modifier nos agents pour gérer les flux de production de contenu :
B. Système d'analyse SEO
Créez un outil SEO spécialisé avec ces agents :
C. Automatisation du support client
Transformer l'architecture en système de support :
Conseils d'optimisation des performances
Pour la production prête AI systèmes d'agents :
- Sélection intelligente du modèle : Utilisez des modèles légers pour les tâches plus simples (admission, routage) et réservez des modèles plus grands pour les raisonnements complexes (création de propositions, tarification).
- Implémenter la mise en cache : Stockez les réponses fréquentes pour réduire les appels API et améliorer le temps de réponse :
python
# Simple cache implementation
response_cache = {}
def get_cached_response(query_key, generator_function, ttl=3600):
"""Get cached response or generate new one"""
if query_key in response_cache:
timestamp, response = response_cache[query_key]
if time.time() - timestamp < ttl:
return response
# Generate fresh response
new_response = generator_function()
response_cache[query_key] = (time.time(), new_response)
return new_responseLe traitement par lots: Pour les tâches indépendantes, traitez-les en parallèle plutôt que séquentiellement :
python
import asyncio
async def run_parallel_research():
task1 = asyncio.create_task(research_agent.async_run("Research topic A"))
task2 = asyncio.create_task(research_agent.async_run("Research topic B"))
task3 = asyncio.create_task(research_agent.async_run("Research topic C"))
results = await asyncio.gather(task1, task2, task3)
return resultsL'avantage technique de Llama 4 pour AI Agents
Llama 4's des caractéristiques spécifiques le rendent particulièrement adapté aux applications d'agent :
- Architecture multimodale de fusion précoce permet aux agents de traiter le texte et les images ensemble de manière naturelle, contrairement aux approches précédentes qui maintenaient les modalités séparées.
- Conception mixte d'experts permet au modèle d'activer uniquement les paramètres pertinents pour chaque tâche, rendant les réponses à la fois plus rapides et plus précises.
- Gestion exceptionnelle des contextes longs (jusqu'à 10 millions de jetons dans Scout) permet aux agents de conserver l'historique des conversations et de référencer de longs documents sans perdre la cohérence.
- Capacités multilingues dans 12 langues officiellement prises en charge, les agents sont accessibles aux utilisateurs du monde entier.
Hé, tu peux créer AI des agents qui non seulement comprennent et répondent aux demandes, mais collaborent activement pour résoudre des problèmes complexes, représentant véritablement la prochaine génération de AI applications.
VOS QUESTIONS LES PLUS FRéquentes
Qu'est-ce qui différencie Llama 4 des autres modèles de langage ?
Llama 4 utilise une approche de fusion précoce pour le traitement multimodal et une architecture de mélange d'experts clairsemée pour plus d'efficacité. Il traite le texte, les images et la vidéo comme une séquence de jetons unique et active uniquement les sous-modèles « experts » pertinents pour chaque entrée.
AutoGen peut-il fonctionner avec d'autres LLM que Llama 4 ?
Oui, AutoGen est indépendant du modèle et peut fonctionner avec divers LLM, y compris OpenAI modèles, modèles anthropiques et autres modèles open source comme Mistral AI ou DeepSeek.
Est-ce que le bâtiment AI les agents nécessitent-ils des compétences avancées en programmation ?
Pas nécessairement. Avec des connaissances de base en Python et une compréhension des LLM, vous pouvez configurer et exécuter des workflows d'agents. AutoGen simplifie le processus de création et de coordination de plusieurs agents.
Peut-on AI les agents s'exécutent-ils sur du matériel local ?
Oui, AutoGen prend en charge l'intégration avec les LLM locaux via des outils comme Ollama, vous permettant d'exécuter des agents sur votre propre matériel.
Comment gérer les clés API en toute sécurité en production ?
Stockez les clés API dans des variables d'environnement ou des coffres sécurisés plutôt que dans le code. Utilisez une authentification et un chiffrement appropriés pour les déploiements en production.
Puis-je étendre les agents avec des outils et des API personnalisés ?
Absolument. AutoGen vous permet de connecter des agents à des API externes, des bases de données et des outils personnalisés, leur permettant ainsi d'interagir avec divers systèmes et services.
Lectures recommandées:
Conclusion
Développer AI Les agents avec Llama 4 et AutoGen ouvrent des perspectives prometteuses pour la création de systèmes intelligents et collaboratifs capables de gérer des tâches complexes. La combinaison de Llama 4's intelligence multimodale et AutoGen's cadre d'agent flexible fournit aux développeurs des outils puissants pour créer AI des agents capables de raisonner, de collaborer et de s’adapter à divers scénarios.
Notre projet d'exemple, un générateur de propositions multi-agents, illustre une application pratique de ces technologies. Les mêmes principes peuvent être appliqués à construire AI agents de création de contenu, l'analyse des données, service client, recherche, gestion de projet et bien d’autres domaines.
Au fur et à mesure que vous construisez le vôtre AI agents avec Llama 4 et AutoGen, rappelez-vous ces principes clés :
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