如何自定义Multi-Agent Custom Automation Engine Solution Accelerator：打造专属的AI代理团队-平芜编程栈

如何自定义Multi-Agent Custom Automation Engine Solution Accelerator：打造专属的AI代理团队

【免费下载链接】Multi-Agent-Custom-Automation-Engine-Solution-AcceleratorThe Multi-Agent Custom Automation Engine Solution Accelerator is an AI-driven system that manages a group of AI agents to accomplish tasks based on user input. Powered by Microsoft Agent Framework, Azure Foundry, Azure Cosmos DB, and infrastructure services, it provides a reference application, allowing you to hit the ground running.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/Multi-Agent-Custom-Automation-Engine-Solution-Accelerator

Multi-Agent Custom Automation Engine Solution Accelerator是一个AI驱动的系统，它基于Microsoft Agent Framework、Azure Foundry、Azure Cosmos DB和基础设施服务，能够管理一组AI代理来完成基于用户输入的任务。本文将为你详细介绍如何自定义这个强大的解决方案，打造属于你的专属AI代理团队。

了解Multi-Agent Custom Automation Engine的架构

在开始自定义之前，我们首先需要了解Multi-Agent Custom Automation Engine的基本架构。该解决方案基于Azure云平台构建，整合了多种服务和组件，形成了一个完整的多代理自动化系统。

从架构图中可以看到，整个系统包括用户界面、应用服务、容器注册表、Azure存储、Foundry IQ、Foundry模型、容器应用MCP、容器应用API、Foundry代理服务以及Azure Cosmos DB等组件。这些组件协同工作，实现了AI代理团队的管理和任务执行。

AI代理团队的工作流程

Multi-Agent Custom Automation Engine中的AI代理团队是如何工作的呢？让我们通过一个流程图来了解其工作流程。

从图中可以看出，用户请求首先被发送到Magnetic Planner，然后Magnetic Planner会制定计划。系统中有多个代理团队，如人力资源团队、RFP审核团队、产品营销团队、零售修复团队和合同审核团队等。每个团队包含多个不同功能的代理，它们协同工作来完成特定的任务。例如，RFP团队包括RFP摘要代理、RFP风险代理、RFP合规代理和聊天管理器代理，它们按照步骤依次执行任务，最终完成RFP相关的工作。

自定义AI代理团队的步骤

了解了系统架构和工作流程后，接下来我们将详细介绍如何自定义AI代理团队。

1. 准备工作

首先，你需要克隆项目仓库到本地。打开终端，执行以下命令：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/Multi-Agent-Custom-Automation-Engine-Solution-Accelerator

进入项目目录：

cd Multi-Agent-Custom-Automation-Engine-Solution-Accelerator

2. 定义代理团队配置

代理团队的配置文件位于data/agent_teams/目录下。你可以参考现有的配置文件，如hr.json、marketing.json等，创建新的代理团队配置文件。

例如，如果你想创建一个"财务分析团队"，可以在data/agent_teams/目录下创建financial_analysis_team.json文件，并定义团队中的代理成员及其职责。

3. 配置代理工具和数据

每个代理团队都需要相应的工具和数据支持。你可以在data/datasets/目录下为新的代理团队创建相应的数据集文件夹，并添加所需的数据文件。

同时，你还可以在src/backend/v4/common/services/目录下开发新的服务，为代理提供特定的工具支持。例如，agents_service.py文件中包含了代理服务的相关代码，你可以参考该文件扩展代理的功能。

4. 使用API进行交互

Multi-Agent Custom Automation Engine提供了API接口，方便你与系统进行交互。你可以通过查看API文档来了解如何使用这些接口。

API文档中详细介绍了各个端点的功能、请求参数和响应格式。例如，/input_task端点用于接收用户的初始任务输入，/human_feedback端点用于接收用户对步骤的反馈等。你可以使用这些API来集成自定义的代理团队到你的应用中。

5. 部署和测试

完成自定义配置后，你可以按照项目中的部署指南进行部署和测试。部署相关的文档可以在docs/DeploymentGuide.md中找到。

在部署过程中，你可能需要配置环境变量。环境变量的示例可以参考docs/images/Environment_varibles_example.png。

部署成功后，你可以通过用户界面或API来测试自定义的AI代理团队，确保其能够正常工作。

总结

通过本文的介绍，你已经了解了如何自定义Multi-Agent Custom Automation Engine Solution Accelerator，打造专属的AI代理团队。从了解系统架构和工作流程，到定义代理团队配置、配置工具和数据，再到使用API进行交互和部署测试，每个步骤都至关重要。希望本文能够帮助你更好地利用这个强大的解决方案，实现自动化任务处理，提高工作效率。如果你在自定义过程中遇到任何问题，可以参考项目中的docs/TroubleShootingSteps.md文档获取帮助。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考