AutoGen-GetSatrt

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AutoGen 是一个多 Agent 框架，聚焦多 Agent 通过协同去解决任务，目前 AutoGen 最新版还在开发阶段，代码文档相对比较混乱

以下 AutoGen 例子中涉及 2 个概念：Agent、Team，其中 Agent 定位是收到消息采取行动，所以可以为其绑定工具或者函数，team 则定义 Agent 的交互方式，其中 RoundRobinGroupChat 表示顺序循环调用 Agent

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import nest_asyncio
nest_asyncio.apply()
import requests
from api_key import GAODE_WEATHER_API_KEY
async def get_weather(city_name:str)->str:
    '''根据输入的城市名，使用高德接口查询当地天气'''
    # 构建请求URL
    url = f'https://restapi.amap.com/v3/weather/weatherInfo?key={GAODE_WEATHER_API_KEY}&city={city_name}&extensions=all'
    try:
        # 发送GET请求
        response = requests.get(url)
        # 检查请求是否成功
        if response.status_code == 200:
            # 解析响应内容
            data = response.json()
            # 检查API响应状态
            if data.get('status') == '1' and data.get('infocode') == '10000':
                # return data  # 返回天气数据
                today_weather=data['forecasts'][0]['casts'][0]
                return f"今天：{today_weather['date']}\n广州天气:{today_weather['dayweather']} 白天气温{today_weather['daytemp']}摄氏度 晚上气温{today_weather['nighttemp']}摄氏度"
            else:
                return ''  # 返回空结果，因为API返回了错误信息
        else:
            return ''  # 返回空结果，因为HTTP状态码不是200
    except Exception as e:
        print(f"An error occurred: {e}")
        return ''  # 返回空结果，因为请求过程中发生了异常

由于 AutoGen 官方没有支持 ollma 模型调用，目前通过 litellm 对接 ollama 与 AutoGen，在 ollama 已有模型的前提下，通过 litellm --model ollama/qwen2.5:latest 实现，然后在 http:\\localhost:4000 使用 ollama 模型

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from autogen_agentchat.agents import AssistantAgent
from autogen_agentchat.conditions import MaxMessageTermination
from autogen_agentchat.teams import RoundRobinGroupChat
from autogen_agentchat.ui import Console
from autogen_ext.models.openai import OpenAIChatCompletionClient
async def main()->None:
    weather_agent=AssistantAgent(
        name='weather_agent',
        model_client=OpenAIChatCompletionClient(
            model="gpt-4o",
            api_key="NotRequiredSinceWeAreLocal",
            base_url="http://192.168.3.155:4000",
        ),
        tools=[get_weather]
    )
    termination = MaxMessageTermination(3)
    agent_team=RoundRobinGroupChat(
        [weather_agent],
        termination_condition=termination
    )
    stream=agent_team.run_stream(task="广州天气怎么样？")
    await Console(stream=stream)
await main()
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---------- user ----------
广州天气怎么样？
C:\Users\wushaogui\miniconda3\lib\site-packages\autogen_agentchat\agents\_assistant_agent.py:307: UserWarning: Resolved model mismatch: gpt-4o-2024-08-06 != ollama/qwen2.5:latest. Model mapping may be incorrect.
  result = await self._model_client.create(
---------- weather_agent ----------
[FunctionCall(id='call_121204b2-2f4d-4453-a896-5527b8673774', arguments='{"city_name": "\\u5e7f\\u5dde"}', name='get_weather')]
[Prompt tokens: 177, Completion tokens: 18]
---------- weather_agent ----------
[FunctionExecutionResult(content='今天：2024-12-12\n广州天气:多云 白天气温20摄氏度 晚上气温12摄氏度', call_id='call_121204b2-2f4d-4453-a896-5527b8673774')]
---------- weather_agent ----------
今天：2024-12-12
广州天气:多云 白天气温20摄氏度 晚上气温12摄氏度
---------- Summary ----------
Number of messages: 4
Finish reason: Maximum number of messages 3 reached, current message count: 4
Total prompt tokens: 177
Total completion tokens: 18
Duration: 0.87 seconds