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洛阳建站公司效果网络营销课程个人总结范文

wzjs 2025/7/27 23:37:56

洛阳建站公司效果,网络营销课程个人总结范文,建设将网站加入受信网站再试,学校宣传栏版面设计这个系列文章记录了学习微软 AutoGen 的过程，与 smolagents 学习笔记系列一样，仍然以官方教程自己的理解为主线，中间可能穿插几个番外支线的形式写博客。【注意】：在阅读这篇文章之前需要确保已经按照其 Installation 小节完成必…

这个系列文章记录了学习微软 AutoGen 的过程，与 smolagents 学习笔记系列一样，仍然以官方教程+自己的理解为主线，中间可能穿插几个番外支线的形式写博客。

【注意】：在阅读这篇文章之前需要确保已经按照其 Installation 小节完成必要的安装，这部分基本没什么内容，这里我以 conda 方式管理环境为例将浓缩一下步骤：

$ conda create -n autogen python=3.12
$ conda activate autogen
$ pip install -U "autogen-agentchat"
$ pip install "autogen-ext[openai]" "autogen-ext[azure]"

这篇文章瞄准的是官网教程 Tutorial 小节中的 Models部分，官网教程中的第一小节 Introduction 只有一页内容，主要是提供了几个跳转链接，下面是上述三个小节的链接，感兴趣的可以进入查看下，我在此处的第一篇就直接从 Models 开始：

Installation：https://microsoft.github.io/autogen/stable/user-guide/agentchat-user-guide/installation.html# ；
Introduction：https://microsoft.github.io/autogen/stable/user-guide/agentchat-user-guide/tutorial/index.html ；
Models：https://microsoft.github.io/autogen/stable/user-guide/agentchat-user-guide/tutorial/models.html# ；

在这里插入图片描述

OpenAI

【注意】：

AutoGen与OpenAI的绑定比较强，教程中会出现大量的在线API调用，建议在某宝上买一点Token体验下，初学者用多5刀就足够体验完这个系列的教程内容了；
示例尽量不要用 openai.py, ollama.py, autogen.py 这种文件名，因为很容易让解释器从示例中找类进而引发循环载入，建议都用 demo.py 命名。如果你遇到了奇奇怪怪的报错，首先应该检查你的文件名是否正确；

官网提供的代码拼接起来是无法直接运行的，因为其将await字段没有包在async 函数中，这里需要对其进行修改：

from autogen_ext.models.openai import OpenAIChatCompletionClient
from autogen_core.models import UserMessage
import asyncio, osos.environ["OPENAI_API_KEY"] = "你的API Key，通常以sk-开头"openai_model_client = OpenAIChatCompletionClient(model="gpt-4o-2024-08-06",# api_key="sk-...", # Optional if you have an OPENAI_API_KEY environment variable set.
)async def main():result = await openai_model_client.create([UserMessage(content="What is the capital of France?", source="user")])print(result)asyncio.run(main())

运行后结果如下：

$ python demo.pyfinish_reason='stop' content='The capital of France is Paris.' usage=RequestUsage(prompt_tokens=15, completion_tokens=8) cached=False logprobs=None thought=None

Azure OpenAI && Azure AI Foundry && Gemini

Azure OpenAI、Azure AI Foundry 这两个示例需要你在微软的 Azure 云上已经部署好一个 OpenAI 的模型，我后面会在番外篇记录如何部署，届时再回头对这部分示例代码进行详解。如果你已经在Azure上部署好了模型，可以自己尝试运行一下代码；
Gemini 是谷歌提供的一个模型，我申请到API Key后会在这里进行补充；

Ollama

接下来这个小节是重头戏，因为我先前的几片学习笔记和我平时的实验环境都使用的是Ollama本地模型或HuggingFace在线模型。

在运行示例代码之前你需要确认本地有哪些可用模型，后面引用的模型名 必须以命令输出的为准：

$ ollama list
(LLM) ~/Desktop/AutoGen $ ollama list
NAME                        ID              SIZE      MODIFIED     
llama3:latest               365c0bd3c000    4.7 GB    2 weeks ago

官网的示例同样不能直接运行，修改后如下：

from autogen_core.models import UserMessage
from autogen_ext.models.openai import OpenAIChatCompletionClient
import asynciomodel_client = OpenAIChatCompletionClient(model="llama3:latest",    # 填写你本地可用的模型名base_url="http://localhost:11434/v1",api_key="placeholder",model_info={"vision": False,"function_calling": True,"json_output": False,"family": "unknown",},
)async def main():response = await model_client.create([UserMessage(content="What is the capital of France?", source="user")])print(response)if __name__ == "__main__":asyncio.run(main())

运行输出如下：

$ python demo.pyfinish_reason='stop' content='The capital of France is Paris.' usage=RequestUsage(prompt_tokens=17, completion_tokens=8) cached=False logprobs=None thought=None

Semantic Kernel Adapter

这部分其实介绍的是如何使用AutoGen提供的 Semantic Kernel 适配器，这玩意简单来说就是把输入 prompt 经过多部拆解，并在必要时检索外部数据，转化为更好的 prompt 给模型。这个也是微软开源的一个项目，后面我也会出一个Semantic Kernel的学习笔记系列。

根据官网文档介绍，AutoGen 提供了多个 Semantic Kernel 适配器：

semantic-kernel-anthropic: Install this extra to use Anthropic models.
semantic-kernel-google: Install this extra to use Google Gemini models.
semantic-kernel-ollama: Install this extra to use Ollama models.
semantic-kernel-mistralai: Install this extra to use MistralAI models.
semantic-kernel-aws: Install this extra to use AWS models.
semantic-kernel-hugging-face: Install this extra to use Hugging Face models.

如果你想要安装哪个适配器则用下面的命令：

$ pip install "autogen-ext[适配器名]"

官网的demo中使用的是 Anthropic 公司的接口，这样的话又需要我们去申请API，所以我这里的示例就直接只用Ollama的适配器，这个是纯本地的模型就不涉及API问题，首先根据官网教程安装这个适配器：

pip install "autogen-ext[semantic-kernel-ollama]"

然后对官网代码进行改动：

import os, asynciofrom autogen_core.models import UserMessage
from autogen_ext.models.semantic_kernel import SKChatCompletionAdapter
from semantic_kernel import Kernel
# from semantic_kernel.connectors.ai.anthropic import AnthropicChatCompletion, AnthropicChatPromptExecutionSettings
from semantic_kernel.connectors.ai.ollama import OllamaChatCompletion, OllamaChatPromptExecutionSettings
from semantic_kernel.memory.null_memory import NullMemory# 创建Ollama客户端
sk_client = OllamaChatCompletion(ai_model_id="llama3:latest"
)
# 设置推理参数，这里只对温度进行了设置
settings = OllamaChatPromptExecutionSettings(temperature=0.2,
)# 适配Ollama客户端到适配器上
anthropic_model_client = SKChatCompletionAdapter(sk_client, kernel=Kernel(memory=NullMemory()), prompt_settings=settings
)# 发送一个模型到Ollama模型上
async def main():model_result = await anthropic_model_client.create(messages=[UserMessage(content="What is the capital of France?", source="User")])print(model_result)if __name__ == "__main__":asyncio.run(main())

运行结果如下：

$ python demo.py 
finish_reason='stop' content='The capital of France is Paris.' usage=RequestUsage(prompt_tokens=17, completion_tokens=8) cached=False logprobs=None thought=None

题外话

其实根据上面这么多个实例我们可以发现，对于同一个问题而言所有模型输出的结果基本一致：

OpenAI:

finish_reason='stop' content='The capital of France is Paris.' usage=RequestUsage(prompt_tokens=15, completion_tokens=8) cached=False logprobs=None thought=None

Ollama without SK adaptor:

finish_reason='stop' content='The capital of France is Paris.' usage=RequestUsage(prompt_tokens=17, completion_tokens=8) cached=False logprobs=None thought=None

Ollama with SK adaptor:

finish_reason='stop' content='The capital of France is Paris.' usage=RequestUsage(prompt_tokens=17, completion_tokens=8) cached=False logprobs=None thought=None

那么，我们就可以对Agent性能或者期望进行一次总结：

我们期望 Agent 每次都输出标准格式的内容，因为这样方便从中提取有效信息。
我们期望不同体量的 Agent 输出的结果基本一致，这样方便压缩成本；
我们期望对于同一个问题，Agent 的输出最好保持稳定，这样可以用来判定模型有效性；

如果你之前有阅读并实操过我关于 smolagents 库的笔记的话会发现模型每次输出的结果都存在变化，很难做到一次就得到最终答案，即便模型可能在第一次就给出了结论，但因为格式等原因会多次轮询模型。

这里其实就体现了 Agent 设计的优劣了，因为LLM最重要的是 prompt ，一个好的 Agent 会提供更严谨的提示词与恰当的参数来限制模型的内容，甚至规定好格式只允许模型这样输出，这样就可以拉低模型性能之间的差距，因为我们知道参数量越大的模型越容易遵守你的制定的规则，因为它能够读懂你的规则，所以让满血的模型数据规定格式内容是非常容易的，但对于量化模型而言就很困难了。

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http://www.dtcms.com/wzjs/119259.html