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AI Agent Debate Autogen Tutorial
一個實務操作的教學範例,展示如何使用LangChain AutoGen在Python中協調辯論風格的人工智慧代理人。
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AI Agent Debate Autogen Tutorial 是什麼?
AI代理人辯論Autogen教程提供逐步框架,用於協調多個在結構化辯論中的AI代理人,利用LangChain的AutoGen模組來協調訊息傳遞、工具執行與辯論解決。用戶可以自訂範本、設定辯論參數,並瀏覽每輪詳細紀錄與摘要。非常適合研究人員比較模型觀點或教育者演示AI協作,本教程提供可重用的程式碼元件,可用於Python中的端到端辯論流程。
AI Agent Debate Autogen Tutorial 核心功能
多代理人辯論協調
可自訂的辯論範本
整合LangChain AutoGen支援
自動記錄與摘要產生
內建衝突解決策略
Anti-Agent-Agent
能生成對抗性與防禦性代理人,用於測試並保護對話式AI的自動提示策略的AI代理。
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Anti-Agent-Agent 是什麼?
Anti-Agent-Agent提供一個可程式設計的框架,用於生成對話模型的對抗性與防禦性AI代理。它自動化提示構建、場景模擬與漏洞掃描,產生詳細的安全報告與指標。此工具包支持與OpenAI等主要LLM供應商及本地模型運行時的整合。開發者可以定義自訂提示範本,控制代理角色,並排程定期測試。此框架記錄每次互動,標記潛在弱點,並建議改善措施,以強化AI代理的防禦能力,提供在聊天機器人與虛擬助理部署中的端到端對抗測試與韌性評估解決方案。
Anti-Agent-Agent 核心功能
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