news 2026/4/10 12:19:15

AutoGen【部署 01】Windows环境安装部署AutoGen、AutoGenStudio和LiteLLM流程说明

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
AutoGen【部署 01】Windows环境安装部署AutoGen、AutoGenStudio和LiteLLM流程说明

Windows环境安装部署AutoGen、AutoGenStudio和LiteLLM

  • 1.AutoGen 环境搭建
    • 1.1 Anaconda 创建虚拟环境
    • 1.2 安装 AutoGen 及扩展
    • 1.3 安装 AutoGenStudio
  • 2.安装 LiteLLM

AutoGen is a framework for creating multi-agent AI applications that can act autonomously or work alongside humans.

AutoGen 是一个用于开发多智能体 AI 应用的框架,此类应用既可自主运行,亦可与人类协同工作。

1.AutoGen 环境搭建

1.1 Anaconda 创建虚拟环境

Anaconda 的安装操作这里不再赘述,官网说明 AutoGen requiresPython 3.10 or later

# 创建虚拟环境conda create -n AutoGenpython=3.10

也可以直接安装 Python3.10 版本。

1.2 安装 AutoGen 及扩展

AutoGen 的 GitHub 地址:https://github.com/microsoft/autogen,亲测使用 conda 安装失败,使用 pip 进行安装:

# 安装AutoGen和扩展模块,提供模型客户端和外部工具的支持。# Install AgentChat and OpenAI client from Extensionspipinstall-U"autogen-agentchat""autogen-ext[openai]"

1.3 安装 AutoGenStudio

AutoGenStudio 的 GitHub 地址:https://github.com/microsoft/autogen/tree/main/python/packages/autogen-studio

# Install AutoGen Studio for no-code GUIpipinstall-U"autogenstudio"
# 启动 Web Uiautogenstudio ui --port8081# 输出的信息INFO: Loading environment from'C:\Users\Lenovo\.autogenstudio\temp_env_vars.env'C:\Users\Lenovo\.conda\envs\AutoGen\lib\site-packages\pydub\utils.py:170: RuntimeWarning: Couldn't find ffmpeg or avconv - defaulting to ffmpeg, but may not work warn("Couldn'tfindffmpeg or avconv - defaulting to ffmpeg, but may not work", RuntimeWarning)2025-12-2518:05:52.424|INFO|autogenstudio.web.initialization:__init__:39 - Initializing application data folder: C:\Users\Lenovo\.autogenstudio2025-12-2518:05:52.424|INFO|autogenstudio.web.auth.manager:__init__:26 - Initialized auth manager with provider: none INFO: Started server process[20352]INFO: Waitingforapplication startup.2025-12-2518:05:52.544|INFO|autogenstudio.database.db_manager:initialize_database:82 - Creating database tables...2025-12-2518:05:52.604|INFO|autogenstudio.database.schema_manager:_initialize_alembic:133 - Alembic initialization complete INFO[alembic.runtime.migration]Context impl SQLiteImpl. INFO[alembic.runtime.migration]Will assume non-transactional DDL.2025-12-2518:05:52.751|INFO|autogenstudio.web.app:lifespan:39 - Application startup complete. Navigate to http://127.0.0.1:8081

AutoGen Studio 还接受多个参数来自定义应用程序:

  • –host :指定主机地址。默认情况下是本机 localhost。
  • –appdir :指定应用程序文件(例如,数据库和生成的用户文件)的存储目录。默认情况下,它设置为用户主目录中的 .autogenstudio 目录。
  • –port :指定端口号。默认情况下,它设置为 8080。
  • –reload :在代码更改时启用服务器自动重新加载。默认情况下,它设置为 False。
  • –database-uri :指定数据库 URI。示例值包括 SQLite 的 sqlite:///database.sqlite 和 PostgreSQL 的 postgresql+psycopg://user:password@localhost/dbname。如果未指定,数据库 URL 默认为 --appdir 目录中的 database.sqlite 文件。
  • –upgrade-database :将数据库架构升级到最新版本。默认情况下,该参数设置为 False。

访问 Web UI http://127.0.0.1:8081:

2.安装 LiteLLM

AutoGen 支持的模型说明:https://microsoft.github.io/autogen/stable/user-guide/agentchat-user-guide/tutorial/models.html,想要使用本地模型就要借助 Ollama,先安装:

pipinstall-U"autogen-ext[ollama]"

安装 LiteLLM,用于桥接 AutoGen Studio 与本地模型服务。

pipinstall"litellm"

安装依赖litellm[proxy]

pipinstall"litellm[proxy]"# 否则启用模型时会报错ImportError: Missing dependency No module named'backoff'.Run`pipinstall'litellm[proxy]'`

安装过程中报以下错误,再次执行安装命令后未再次报错,有知道原因的小伙伴儿吗?

Installing build dependencies... error error: subprocess-exited-with-error × installing build dependenciesforuvloop did not run successfully. │exitcode:1╰─>[2lines of output]ERROR: Could notfinda version that satisfies the requirement setuptools>=60(from versions: none)ERROR: No matching distribution foundforsetuptools>=60[end of output]note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. ERROR: Failed to build'uvloop'when installing build dependenciesforuvloop

启用模型:

# 启用模型命令litellm --model ollama/qwen2.5:1.5b# 输出信息INFO: Started server process[16984]INFO: Waitingforapplication startup. ██╗ ██╗████████╗███████╗██╗ ██╗ ███╗ ███╗ ██║ ██║╚══██╔══╝██╔════╝██║ ██║ ████╗ ████║ ██║ ██║ ██║ █████╗ ██║ ██║ ██╔████╔██║ ██║ ██║ ██║ ██╔══╝ ██║ ██║ ██║╚██╔╝██║ ███████╗██║ ██║ ███████╗███████╗███████╗██║ ╚═╝ ██║ ╚══════╝╚═╝ ╚═╝ ╚══════╝╚══════╝╚══════╝╚═╝ ╚═╝#------------------------------------------------------------## ## 'This feature doesn't meet my needs because...' ## https://github.com/BerriAI/litellm/issues/new ## ##------------------------------------------------------------#Thank youforusing LiteLLM!- Krrish&Ishaan Give Feedback / Get Help: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/new INFO: Application startup complete. INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:4000(Press CTRL+C to quit)

可视化界面:

版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/4/8 10:18:43

Hunyuan-MT-7B购买Token送算力?限时优惠活动开启

Hunyuan-MT-7B:当大模型翻译遇上“一键部署”,AI普惠正在发生 在边疆地区的基层医院里,一位汉族医生面对维吾尔族患者的病历记录束手无策;在西南山区的双语课堂上,教师为找不到高质量的彝汉教学材料而发愁;…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/10 8:37:39

权限控制设计:多用户场景下的安全访问机制

权限控制设计:多用户场景下的安全访问机制 引言:从万物识别项目看多用户系统的权限挑战 随着AI模型在企业级应用中的广泛部署,如何在多用户环境中保障资源的安全访问成为系统设计的关键命题。以“万物识别-中文-通用领域”这一阿里开源的图像…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/9 22:06:22

deepcode国内使用教程

deepcode国内使用教程 本文面向国内网络环境/国内模型接口的使用场景,整理了从 GitHub 克隆 DeepCode 后,为了“能跑起来 更稳定 更快写代码进文件”需要做的关键修改点与原因。 说明:本文不会写入任何真实 API Key,请按自己的…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/10 6:48:51

税务工作流智能体设计与实现方案

税务工作流智能体设计与实现方案 一、项目概述与设计理念 1.1 项目背景 税务工作流智能体是基于Coze平台构建的专业化税务处理助手,旨在通过AI技术实现税务流程自动化、智能化和标准化。本系统将税务申报、发票管理、税务咨询、风险评估等核心业务整合到统一的工作流中,显…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/10 1:28:24

内网渗透实战笔记:信息收集命令快速参考手册​

收藏必备!内网渗透信息收集完全指南:从机器角色判断到域管理员定位 本文全面介绍内网渗透测试中的信息收集技术,包括判断机器所处网络区域及角色、本机信息收集(操作系统、权限、服务等)、域环境信息收集(…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/10 10:11:52

Java动态编译[源码是字符串形式]

一、代码如下import javax.tools.*; import java.io.IOException; import java.net.URI; import java.nio.charset.Charset; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List;/*** author * version 1.0.0* <p>* date: 2026/1/7**/ public …

作者头像 李华