AutoGen: das flexible Multi-Agenten-Framework
AutoGen hilft, große Sprachmodelle über einen Chat zu verknüpfen, um iterativ bessere Ergebnisse aus der KI herauszuholen. Das Framework besticht durch das dynamische Einbinden der Agenten und die Option, Nutzer flexibel in den Prozess zu integrieren.
LLMs sind primär Systeme, die Antworten auf Anfragen basierend auf der Wahrscheinlichkeit von Wortfolgen formulieren. Allerdings sind diese Antworten oft nicht ausreichend, um unmittelbar genutzt zu werden. Das führte zur Entwicklung vieler Techniken des Prompt Engineering, die darauf abzielen, ein LLM zum Hinterfragen anzuregen oder eine Antwort in mehreren Schritten zu entwickeln. Dabei haben zahlreiche Studien und Experimente gezeigt, dass die Qualität der Antworten proportional zur Anzahl der Interaktionsschritte ist.