现在，你可以让AI自己生成Agent了

Key Takeaway

• 降低Multi-Agent System的设计门槛是实现AI私人助理Agent普及的关键。
• Agent AutoBuild项目旨在让AI自动生成Agent，简化Agent系统的搭建过程。
• Agent AutoBuild通过不到20行代码的配置，能让AI根据任务自动生成并协调多个Agent角色（如Research Analyst、Content Writer等）。
• AutoBuild支持为Builder和Agent指定不同的LLM，并可保存和调用Agent配置。
• 文章强调AutoGen和AutoBuild的出现，使得Multi-Agent System的搭建不再是难题，并期待LLM在成本、速度和稳定性方面的进一步提升。

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比尔·盖茨说，五年内，每个人都将拥有AI私人助理Agent。

要实现这个目标，有个门槛必须跨过：

降低Multi-Agent System的设计门槛。

微软之前推出的AutoGen很强大、很好用，但对开发者的要求其实挺高的——懂AI，懂业务流。而且一旦换了新场景，又得再搞一套。

既然都让AI代处理问题了，为什么不干脆让AI把Agent也一并生成了？

于是，Agent AutoBuild项目诞生了。

就像我在视频中演示的那样，不到20行代码就完成配置。启动之后，AI根据任务，自动生成一批Agents，并让它们分工协作。

比如针对写稿需求，Research Analyst、Content Writer、Editor和SEO Specialist四个角色诞生了。

在没调教的情况下，它们所完成的稿件，质量超出我的预期。

AutoBuild可以分别针对Builder和Agent指定LLM。目前我都是用GPT4-Turbo。理论上可以根据需要配不同的LLM，比如开源的，不一定非得是GPT4-Turbo——毕竟现在又贵又不稳定。

最后，如果对生成的Agents满意，可以保存config。后续使用的时候，AutoBuild可以直接调用，不必又去prompting the build manager。如果不满意，或者之后会有新任务，也可以删除。

有了AutoGen和AutoBuild，Multi-Agent System已经不是难事了。就等LLM下一轮更新了：更便宜，反馈更快，运行更稳定。