Talk | PSU助理教授吴清云：AutoGen-用多智能体对话开启下一代大型语言模型应用

本期为TechBeat人工智能社区第548期线上Talk！

北京时间11月21日(周二)20:00，宾夕法尼亚州立大学助理教授—吴清云的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播！

她与大家分享的主题是: “ AutoGen：用多智能体对话开启下一代大型语言模型应用”，系统地介绍了AutoGen的几个关键设计和特点和由AutoGen支持的各种应用。

Talk·信息

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主题：AutoGen-用多智能体对话开启下一代大型语言模型应用

嘉宾：宾夕法尼亚州立大学助理教授 吴清云

时间：北京时间 11月21日(周二)20:00

地点：TechBeat人工智能社区

点击下方链接，即可观看视频！

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Talk·介绍

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随着大语言模型潜在应用范围的不断扩大，大语言模型相关的工作流程的复杂性也在增加，这给开发带来了挑战。在这次talk中，演讲者将介绍AutoGen，这是一个利用多代理对话来协作处理复杂大语言模型工作流的框架。AutoGen提供了一个灵活和模块化的解决方案，使得大语言模型、各种工具和人类输入能够整合到一个统一的多代理系统中。该框架的使用量已经爆炸性增长，在最初发布的五周内收到了超过15,000颗星。演讲者将介绍AutoGen的几个关键设计和特点。演讲者还将展示由AutoGen支持的各种应用，包括数学问题解决、检索增强的问答、编程、决策制定和游戏。

Talk大纲

1、背景介绍：基于大语言模型的AI智能体的可能应用，挑战，以及多智能体框架的必要性

2、AutoGen这个多智能体对话框架的关键设计

3、对利用AutoGen实现的几种多智能体应用的深入介绍和实验分析

4、由在开源社区贡献的关于AutoGen广泛应用场景，以及后续提升

Talk·预习资料

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论文链接：https://arxiv.org/abs/2308.08155

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

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吴清云

宾夕法尼亚州立大学·助理教授

吴清云博士是宾夕法尼亚州立大学信息科学与技术学院的助理教授。她于2020年在弗吉尼亚大学获得计算机科学博士学位。吴清云获得了2019年SIGIR最佳论文奖，并被评为2019年EECS新星之一。吴清云博士最近的研究重点是利用大型语言模型（LLMs）的潜力，来塑造下一代智能信息系统。她最近的研究重点是AutoGen。AutoGen是一个开源的多智能体框架，旨在协助开发者构建LLM应用程序。该框架在Github上五周内获得了超 15,000颗星，并已成功投入生产使用。

个人主页: 

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