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

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-AcceleratorMulti-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-Accelerator2. 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。【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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考