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autogen框架中使用chatglm4模型实现react本文将介绍如何使用使用chatglm4实现react，利用环境变量、Tavily API和ReAct代理模式来回答用户提出的问题。

我叫白小猿

【大模型-智能体】AutoGen Studio测试和导出工作流程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。

第一个autogen与docker项目前提条件：在windows上安装docker 代码如下：运行结果：查看安装的镜像：希望这些内容对你有所帮助！如果有任何问题，欢迎在评论区留言。

autogen改变屏幕亮度官方的入门教程很容易入门，所以推荐使用官方的学习资料：autogen官方教程准备：OAI_CONFIG_LIST文件的配置为：

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AutoGen 检索增强生成（RAG）功能解析目录一、什么是检索增强（RAG）？二、AutoGen 检索增强（RAG）三、实例本文主要对 AutoGen 检索增强生成（RAG）功能进行解析，并通过两个实例来说明。

用AutoGen让智能体打一场辩论赛：伴侣的钱是我的钱吗？在探索AutoGen的GroupChat中已经展示了如何使用多智能体进行协作的功能。前几周同事在公司做了一个关于LLM的分享，其中有一个demo就是基于langchain配置基于不同大模型的多个智能体，让这几个智能体打一场辩论赛，赛题是：伴侣的钱是不是我的钱？

ollama + autogen排雷语法：<abc>代表参数，实际输入为具体的名字，不需要输入<>注意：当前雷可能随着版本迭代更新掉1、litellm -model ollama/<model>

AutoGen实战应用(三)：多代理协作的数据可视化之前我完成了关于AutoGen的两篇博客，还没有读过这两篇博客的朋友可以先阅读以下，这样有助于对AutoGen的初步了解：

数据探险家

Autogen4j: the Java version of Microsoft AutoGenhttps://github.com/HamaWhiteGG/autogen4j Java version of Microsoft AutoGen, Enable Next-Gen Large Language Model Applications.

AutoGen多代理对话项目示例和工作流程分析在这篇文章中，我将介绍AutoGen的多个代理的运行。这些代理将能够相互对话，协作评估股票价格，并使用AmCharts生成图表。