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AI技术已经取得了长足的进步，现在通过微软、谷歌和OpenAI等公司发布的各种新AI代理框架，创建自己的AI代理比以往任何时候都更容易。借助AutoGen Builder（AutoGen | AutoGen）和强大的本地LLM（如Microsoft Phi3），你可以直接在Mac上构建和部署AI解决方案。让我们一起来实现吧------以下是逐步指南。
步骤1：安装AutoGen Builder
在之前的帖子中，我们玩过微软的AutoGen。AutoGen Builder是一个无代码环境，用户可以轻松创建工作流、模型和代理。运行以下命令进行安装：
pip install autogenstudio
安装完成后，在终端运行其Web UI：
autogenstudio ui --port 8082
界面相当简洁。
步骤2：使用Ollama运行本地LLM
使用以下命令运行本地LLM非常简单：
ollama run phi3
起初，我对我的M1 MacBook过于自信，尝试运行谷歌的Gemma 2 9B，结果在工作流测试期间我的Mac崩溃了。因此，我不得不切换到体积更小的Phi 3 Mini（2.3GB）。
步骤3：运行LiteLLM和Gunicorn
AutoGen原生支持OpenAI和Gemini的LLM模型，但不支持Phi3。因此，我们需要使用LiteLLM和Gunicorn作为代理，提供符合OpenAI标准的API供AutoGen调用。安装过程非常简单：
pip install litellm --upgrade
我遇到了以下错误：
❯ litellm --model ollama/gemma2
Traceback (most recent call last):
File "/Users/nedved/.pyenv/versions/3.9.16/lib/python3.9/site-packages/litellm/proxy/proxy_server.py", line 53, in <module>
import backoff
ModuleNotFoundError: No module named 'backoff'
处理这个错误的过程中，发现还需要安装一些额外的依赖，包括backoff：
pip install 'litellm[proxy]'
然后运行：
litellm --model ollama/phi3
你会看到代理运行在http://0.0.0.0:4000。
步骤4：配置AutoGen Builder
首先，我们需要创建测试工作流。
工作流将使用代理"local_assistant"。
然后，我们将"local_assistant"代理配置为使用我们的本地LLM Phi3（实际上我命名为local_gemma2，忘了改成local_phi3）。
接下来，创建模型。对于"API key"，输入"NotRequired"，因为我们调用的是本地LLM Phi3。点击"Test Model"，如果一切正常，你会看到"Model tested successfully"。
最后，进入AutoGen Builder的"Playground"运行测试。你会看到来自本地Phi3的回复。
AutoGen Builder使用起来非常简单。下一步更有趣的是创建一个具有自己技能的自定义代理。将会非常有趣。敬请期待！
动手试试吧，玩得开心。