【大模型-智能体】AutoGen Studio测试和导出工作流程

1. 测试工作流程

AutoGen Studio允许用户针对任务交互式地测试工作流程,并审查由此产生的成果物(如图像、代码和文档)。此外用户还可以查看Agent工作流程在处理任务时的"内心独白",并查看诸如运行成本(如回合数、令牌数等)和Agent行为(如是否调用了工具以及代码执行的结果)等分析信息。

2. 导出工作流程

用户可以下载他们创建的技能、Agent和工作流配置,并共享和重用这些成果物。AutoGen Studio还提供了一个无缝的过程,用于导出工作流并将其部署为应用程序编程接口(API),以便在其他部署工作流作为API的应用程序中使用。

2.1 导出

AutoGen Studio可将工作流以JSON配置文件的形式导出。页面层级如下:

Build -> Workflows -> (On workflow card) -> Export

2.2 Python应用中使用工作流

使用仅两行代码的类,导出的工作流便可轻松集成到任何Python应用程序中。在底层,WorkflowManager会将工作流规范重新激活为AutoGen Agent,然后这些Agent被用来处理任务。

复制代码
from autogenstudio import WorkflowManager
# load workflow from exported json workflow file.
workflow_manager = WorkflowManager(workflow="path/to/your/workflow_.json")

# run the workflow on a task
task_query = "What is the height of the Eiffel Tower?. Dont write code, just respond to the question."
workflow_manager.run(message=task_query)

2.3 将工作流部署为API

可以使用autogenstudio命令行工具从命令行将工作流作为API端点启动。

复制代码
autogenstudio serve --workflow=workflow.json --port=5000

上述的工作流启动命令也可以封装到一个Dockerfile中,然后部署到Azure Container Apps或Azure Web Apps等云服务上。

相关推荐
海上彼尚24 分钟前
Cursor 模型的强度实测排行
前端·人工智能·后端
ai小陈27 分钟前
PyTorch Profiler性能分析实战:定位GPU训练中的慢算子
人工智能·深度学习·机器学习·ai·性能优化·gpu算力
罗西的思考33 分钟前
[Agent Memory / 强化学习] MemPO源码学习笔记 ---(1)--- 总体
人工智能·算法·机器学习
冬奇Lab38 分钟前
DeepSeek Harness 系列(02):万物皆插件——Cordis 核心设计深度解读
人工智能·deepseek
老金带你玩AI42 分钟前
image 2.5刷屏了:有人拿它做广告,有人已经做出了动画
人工智能
FII工业富联科技服务42 分钟前
GPT-6 Astra发布,Agent的竞争开始从“会调用工具”走向“完成完整工作”
大数据·人工智能·gpt·架构·机器人·制造
Mr数据杨1 小时前
议会事务多标签文本分类实战 从 Open Data St Gallen 看推荐排序建模
人工智能·数据分析·kaggle竞赛
梦想的颜色1 小时前
【AI速览】2026年 9月 GPT‑6 Astra 深度解析:Agent 时代的前沿旗舰,能力、成本、落地痛点与选型判断
人工智能·openai·agent·astra·vibecoding·大模型测评·gpt6
YCOSA20251 小时前
系统工具使用检测.exe (仅供娱乐)
python·microsoft
向星而行_star1 小时前
# OpenAI 发布 GPT Image 2.5:生成提速 50%,还能“指哪改哪“,AI 生图进入修图时代
人工智能·gpt·openai·gpt6·image2.5·星途ai