ऑटोजेन माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च का एक ओपन सोर्स मल्टी- है जो डेवलपर्स को ऐसे सिस्टम बनाने की अनुमति देता है जहां कई AI एजेंट एक-दूसरे से बात कर सकते हैं और जटिल कार्यों को पूरा करने के लिए सहयोग कर सकते हैं। यह GPT-4, क्लाउड और जेमिनी जैसे मुख्यधारा मॉडल का समर्थन करता है, और इसमें अंतर्निहित कोड निष्पादन, टूल कॉलिंग और मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन क्षमताएं हैं। 30,000 से अधिक GitHub सितारों के साथ, यह सबसे लोकप्रिय AI मल्टी-एजेंट प्रोग्रामिंग फ्रेमवर्क में से एक है।

ऑटोजेन - माइक्रोसॉफ्ट का ओपन सोर्स मल्टी-एजेंट संवाद ढांचा

मुख्य पैरामीटर और आँकड़े

पैरामीटर्स	विवरण
प्रकाशित	सितंबर 2023
विकास संगठन	माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च (माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च)
प्रमुख लेखक	ची वांग, क्विंगयुन वू और माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च टीम
ओपन सोर्स लाइसेंस	एमआईटी लाइसेंस
गिटहब सितारे	35,000+ (2025 तक)
प्रोग्रामिंग भाषाएँ	पायथन (मुख्य), प्रयोगात्मक .NET संस्करण
समर्थित मॉडल	ओपनएआई, एज़्योर ओपनएआई, एंथ्रोपिक, गूगल, मिस्ट्रल, ओलामा, आदि
स्थापना विधि	पिप इंस्टाल ऑटोजेन
मुख्य विशेषताएं	मल्टी-एजेंट संवाद, स्वचालित कोड निष्पादन, टूल आमंत्रण, मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन
आवेदन फ़ील्ड	स्वचालित कार्य निष्पादन, डेटा विश्लेषण, सॉफ्टवेयर विकास एजेंट, अनुसंधान स्वचालन

ऑटोजेन का मुख्य नवाचार जटिल समस्याओं को हल करने के लिए बुनियादी प्रतिमान के रूप में "एक-दूसरे से बात करने वाले कई एआई एजेंटों" का उपयोग करना है - विभिन्न एजेंट अलग-अलग भूमिकाएं निभाते हैं (जैसे योजनाकार, निष्पादक, समीक्षक), और संरचित संवाद के माध्यम से एकल एलएलएम की क्षमताओं से परे जटिल कार्यों को पुनरावृत्त रूप से पूरा करते हैं, जबकि किसी भी समय हस्तक्षेप करने और प्रतिक्रिया प्रदान करने की मनुष्यों की क्षमता को बनाए रखते हैं।

उपयोगकर्ता और बाज़ार की पहचान

ऑटोजेन शिक्षा और उद्योग में सबसे अधिक उद्धृत मल्टी-एजेंट एआई फ्रेमवर्क में से एक है। इसका पेपर "ऑटोजेन: मल्टी-एजेंट कन्वर्सेशन के माध्यम से अगली पीढ़ी के एलएलएम अनुप्रयोगों को सक्षम करना" इसके जारी होने के कुछ ही महीनों के भीतर एक हजार से अधिक बार उद्धृत किया गया है, जो मल्टी-एजेंट सिस्टम अनुसंधान के लिए एक बुनियादी संदर्भ बन गया है। GitHub पर 35,000+ सितारे और सैकड़ों फ़ोर्क डेवलपर समुदाय में इसके व्यापक प्रभाव को मान्य करते हैं।

औद्योगिक अनुप्रयोग स्तर पर, ऑटोजेन का उपयोग बड़ी संख्या में स्टार्टअप और एंटरप्राइज़ एआई टीमों द्वारा एआई स्वचालन वर्कफ़्लो के निर्माण के लिए बुनियादी ढांचे के रूप में किया जाता है, विशेष रूप से डेटा विश्लेषण स्वचालन, कोड पीढ़ी और परीक्षण, और दस्तावेज़ प्रसंस्करण जैसे परिदृश्यों में। Microsoft ने स्वयं AutoGen की अवधारणा को Azure AI Studio और Microsoft Copilot Studio के मल्टी-एजेंट फ़ंक्शंस में भी एकीकृत किया है, जो Microsoft की AI रणनीति का एक महत्वपूर्ण तकनीकी स्तंभ है।

लागत लाभ

योजना	कीमत	मुख्य लाभ	लक्षित उपयोगकर्ता
ओपन सोर्स फ्रेमवर्क	पूर्णतः निःशुल्क	सभी ऑटोजेन फ्रेमवर्क सुविधाएँ	डेवलपर्स, शोधकर्ता
ऑटोजेन स्टूडियो	पूर्णतः निःशुल्क	विज़ुअल एजेंट बिल्डिंग इंटरफ़ेस	कम कोड वाले उपयोगकर्ता
एज़्योर एआई एकीकरण	एलएलएम कॉल द्वारा बिलिंग	Azure पारिस्थितिकी तंत्र एकीकरण के लिए एंटरप्राइज़-स्तरीय समर्थन	एंटरप्राइज़ उपयोगकर्ता

ऑटोजेन फ्रेमवर्क स्वयं पूरी तरह से स्वतंत्र और खुला स्रोत है, और उपयोगकर्ताओं को केवल अपनी पसंद के एलएलएम के लिए एपीआई कॉल की लागत वहन करने की आवश्यकता है। सेल्सफोर्स आइंस्टीन एजेंटों या अन्य वाणिज्यिक मल्टी-एजेंट प्लेटफार्मों की तुलना में ऑटोजेन शून्य फ्रेमवर्क लागत पर उच्चतम लचीलापन और अनुकूलनशीलता प्रदान करता है, जो इसे सीमित बजट वाले शोधकर्ताओं और विकास टीमों के लिए पहली पसंद बनाता है।

मुख्य कार्य

• कन्वर्सेबलएजेंट फ्रेमवर्क: मूल अमूर्त, प्रत्येक एजेंट अपने स्वयं के सिस्टम प्रॉम्प्ट, टूलसेट और प्रतिक्रिया रणनीति के साथ एक संवादात्मक इकाई है, और अन्य एजेंटों या मनुष्यों के साथ संरचित संवाद के कई दौर आयोजित कर सकता है।
• ग्रुपचैट मल्टी-एजेंट सहयोग: एकाधिक एजेंट एक समूह बनाते हैं, और अगले बोलने वाले एजेंट को जटिल बहु-चरणीय कार्यों के स्वचालित अपघटन और सहयोगात्मक निष्पादन को प्राप्त करने के लिए रोटेशन या बुद्धिमान चयन तंत्र के माध्यम से निर्धारित किया जाता है।
• कोड निष्पादन सैंडबॉक्स: अंतर्निहित कोड निष्पादन क्षमताओं के साथ, एजेंट द्वारा उत्पन्न पायथन/शेल कोड को सुरक्षित डॉकर कंटेनर या स्थानीय वातावरण में स्वचालित रूप से निष्पादित किया जा सकता है, और परिणाम सत्यापित किए जाते हैं और पुनरावृत्त सुधारों के लिए एजेंट को वापस भेज दिए जाते हैं।
• टूल उपयोग: एजेंट के लिए कस्टम टूल फ़ंक्शंस (जैसे वेब खोज, डेटाबेस क्वेरी, फ़ाइल ऑपरेशन) को कॉन्फ़िगर करने का समर्थन करता है। एजेंट स्वतंत्र रूप से निर्णय ले सकता है कि अपनी कार्रवाई का दायरा बढ़ाने के लिए किस टूल को कब कॉल करना है।
• ह्यूमन-इन-द-लूप: विभिन्न ट्रस्ट स्तरों की कार्य आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए पूरी तरह से स्वायत्त निष्पादन (कभी नहीं) से प्रत्येक चरण की पुष्टि (हमेशा) तक - UserProxyAgent के माध्यम से मानव हस्तक्षेप के समय को लचीले ढंग से कॉन्फ़िगर करें।
• मॉडल-स्वतंत्र डिज़ाइन: मॉडल स्विचिंग और लागत अनुकूलन की सुविधा के लिए एकीकृत एलएलएम कॉन्फ़िगरेशन इंटरफ़ेस के माध्यम से लगभग सभी मुख्यधारा मॉडल जैसे ओपनएआई, एज़्योर ओपनएआई, एंथ्रोपिक क्लाउड, गूगल जेमिनी, मिस्ट्रल, ओलामा आदि का समर्थन करता है।
• ऑटोजेन स्टूडियो विज़ुअल इंटरफ़ेस: एक वेब-आधारित विज़ुअल एजेंट डिज़ाइन टूल जो एजेंट भूमिकाओं, टूल और वर्कफ़्लो की ग्राफिकल कॉन्फ़िगरेशन की अनुमति देता है, और ऑनलाइन डिबगिंग और निष्पादन का समर्थन करता है।
• एसिंक्रोनस निष्पादन (एसिंक्रोनस निष्पादन): संस्करण 0.4 एसिंक-फर्स्ट आर्किटेक्चर को अपनाता है, कई एजेंटों के समवर्ती निष्पादन का समर्थन करता है, और जटिल वर्कफ़्लोज़ की निष्पादन दक्षता में उल्लेखनीय सुधार करता है।

मॉडल और संस्करण विकास

संस्करण	समय	प्रमुख परिवर्तन
कागजात और पूर्व-रिलीज़	2023-08	ऑटोजेन अकादमिक पेपर प्रकाशित, मल्टी-एजेंट संवाद प्रतिमान पहली बार प्रस्तावित
v0.2 सार्वजनिक रिलीज़	2023-09	PyPI आधिकारिक तौर पर जारी किया गया, कन्वर्सेबलएजेंट फ्रेमवर्क, कोड निष्पादन सैंडबॉक्स
ऑटोजेन स्टूडियो	2024-02	विज़ुअल एजेंट निर्माण इंटरफ़ेस जारी
v0.3	2024-06	अधिक मॉडल समर्थन, बेहतर ग्रुपचैट प्रबंधन
v0.4 वास्तुकला पुनर्निर्माण	2025-03	एजेंटचैट/कोर/एक्सटेंशन त्रि-स्तरीय वास्तुकला, अतुल्यकालिक प्रथम डिजाइन

तकनीकी लाभ

एक आदिम के रूप में संवाद का डिजाइन दर्शन: ऑटोजेन जटिल समस्याओं को हल करने के लिए "मल्टी-एजेंट संवाद" को एक कोर कंप्यूटिंग आदिम तक बढ़ाता है। प्रत्येक एजेंट एक संदेश प्रेषक और एक रिसीवर दोनों है, और समस्या-समाधान प्रक्रिया को एजेंटों के बीच एक संवाद विकास प्रक्रिया के रूप में तैयार किया गया है। यह प्रतिमान मल्टी-एजेंट सिस्टम की डिज़ाइन जटिलता को कम करते हुए, एकीकृत संवाद मॉडल का उपयोग करके जटिल कार्यों के अपघटन, निष्पादन और सत्यापन को व्यक्त करने में सक्षम बनाता है।

कोड एक्ज़ीक्यूटर एजेंट: ऑटोजेन का एक प्रमुख तकनीकी लाभ एलएलएम कोड जेनरेशन और वास्तविक कोड निष्पादन का सहज संयोजन है - असिस्टेंटएजेंट कोड उत्पन्न करता है, यूजरप्रॉक्सीएजेंट (या एक विशेष कोडएक्सीक्यूटरएजेंट) कोड को निष्पादित करता है और परिणामों को वापस फीड करता है, जिससे कार्य पूरा होने तक "जेनरेट-एक्ज़िक्यूट-ऑब्जर्व-इंप्रूव" का एक स्वचालित चक्र बनता है। यह सुविधा ऑटोजेन को डेटा विश्लेषण, एल्गोरिदम कार्यान्वयन और सत्यापन की आवश्यकता वाले अन्य प्रोग्रामिंग कार्यों के लिए विशेष रूप से उपयुक्त बनाती है।

लचीला मानव-कंप्यूटर इंटरेक्शन डिज़ाइन: "पूर्ण स्वचालन" को आगे बढ़ाने वाले कई एजेंट फ्रेमवर्क के विपरीत, ऑटोजेन ने डिज़ाइन की शुरुआत से मानव हस्तक्षेप को एक मुख्य कार्य माना है, जिससे डेवलपर्स को स्वचालन दक्षता और मानव पर्यवेक्षण की सुरक्षा आवश्यकताओं को ध्यान में रखते हुए, एजेंट के किन चरणों को मानव पुष्टि की आवश्यकता होती है, इसे नियंत्रित करने की अनुमति मिलती है, और यह वर्तमान एआई सिस्टम की वास्तविक तैनाती आवश्यकताओं के अनुरूप है।

सक्रिय अनुसंधान-इंजीनियरिंग दोहरे ट्रैक समुदाय: ऑटोजेन अकादमिक शोधकर्ताओं (नए एजेंट आर्किटेक्चर का तेजी से प्रोटोटाइप सत्यापन) और इंजीनियरिंग डेवलपर्स (उत्पादन-स्तरीय एजेंट सिस्टम का निर्माण) दोनों की सेवा करता है, जिससे एक अद्वितीय पारिस्थितिकी तंत्र बनता है जहां अकादमिक नवाचार और इंजीनियरिंग अभ्यास एक दूसरे को बढ़ावा देते हैं। नए शोध परिणाम (जैसे एजेंट सहयोग के नए मॉडल) को ढांचे में जल्दी से लागू और सत्यापित किया जा सकता है।

कैसे उपयोग करें

प्रवेश	विवरण
पीईपीआई इंस्टालेशन	पिप इंस्टाल ऑटोजेन या पिप इंस्टाल प्यौटोजेन
आधिकारिक दस्तावेज़ीकरण	https://microsoft.github.io/autogen/
GitHub रिपोजिटरी	https://github.com/microsoft/autogen
ऑटोजेन स्टूडियो	पिप इंस्टाल ऑटोजेनस्टूडियो && ऑटोजेनस्टूडियो यूआई

विशिष्ट उपयोग चरण (पायथन एपीआई):

1. इंस्टॉल करें: पिप इंस्टॉल ऑटोजेन, संदर्भ चर के रूप में ओपनएआई या एंथ्रोपिक एपीआई कुंजी सेट करें।
2. एलएलएम कॉन्फ़िगर करें: मॉडल प्रदाता और एपीआई कुंजी निर्दिष्ट करने के लिए एक config_list बनाएं।
3. एजेंट बनाएं: असिस्टेंटएजेंट (एआई सहायक) और यूजरप्रॉक्सीएजेंट (निष्पादक/मानव एजेंट) को परिभाषित करें।
4. एजेंट के लिए उपकरण कॉन्फ़िगर करें: पायथन फ़ंक्शन को एक उपकरण के रूप में पंजीकृत करें, और एजेंट इसे स्वतंत्र रूप से कॉल कर सकता है।
5. बातचीत शुरू करें: user_proxy.initiate_chat(assistant, message='पूर्ण कार्य विवरण') पर कॉल करें।
6. एजेंट संवाद प्रक्रिया का निरीक्षण करें: कई एजेंट स्वचालित रूप से सहयोग करते हैं, कोड स्वचालित रूप से निष्पादित होता है, और कार्य धीरे-धीरे पूरे होते हैं।

उत्पाद का मूल्य निर्धारण

AutoGen बिना किसी भुगतान योजना के पूरी तरह से मुफ़्त ओपन सोर्स सॉफ़्टवेयर (MIT लाइसेंस) है:

• फ़्रेमवर्क: सभी कार्यों के असीमित उपयोग के साथ, पूरी तरह से मुफ़्त और खुला स्रोत।
• ऑटोजेन स्टूडियो: पूरी तरह से मुफ़्त, विज़ुअल इंटरफ़ेस और डिबगिंग टूल के लिए भुगतान करने की कोई आवश्यकता नहीं है।
• एलएलएम एपीआई शुल्क: उपयोगकर्ता इसके लिए जिम्मेदार है। वे ओपनएआई, एंथ्रोपिक और गूगल (टोकन द्वारा बिल) जैसे वाणिज्यिक एपीआई चुन सकते हैं, या स्थानीय ओलामा मॉडल (शून्य लागत) का उपयोग कर सकते हैं।
• एज़्योर इंटीग्रेशन (एंटरप्राइज़ विकल्प): जब एज़्योर ओपनएआई के माध्यम से उपयोग किया जाता है, तो लागत आपके एज़्योर बिल में शामिल होती है, लेकिन ऑटोजेन फ्रेमवर्क स्तर पर कोई अतिरिक्त शुल्क नहीं होता है।

कुल मिलाकर, ऑटोजेन वर्तमान में सबसे पूर्ण कार्यों और सबसे सक्रिय समुदाय के साथ स्वतंत्र और खुला स्रोत मल्टी-एजेंट ढांचा है। उद्यम किसी भी फ्रेमवर्क लाइसेंस शुल्क का भुगतान किए बिना इसके आधार पर उत्पादन-स्तर के एजेंट सिस्टम का निर्माण कर सकते हैं।

अनुप्रयोग परिदृश्य

1. डेटा विश्लेषण स्वचालन डेटा विज्ञान टीम वर्कफ़्लो बनाने के लिए "डेटा विश्लेषक एजेंट" और "कोड निष्पादन एजेंट" को कॉन्फ़िगर करती है और विश्लेषण आवश्यकताओं का वर्णन करने के लिए प्राकृतिक भाषा का उपयोग करती है। एजेंट स्वचालित रूप से पायथन डेटा प्रोसेसिंग कोड उत्पन्न करता है, इसे निष्पादित करता है, परिणामों का विश्लेषण करता है, और रिपोर्ट तैयार करता है, मैन्युअल विश्लेषण को संपीड़ित करता है जिसमें मूल रूप से घंटों का समय लगता है।

2. सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट एजेंट सिस्टम आवश्यकताओं से लेकर चलाने योग्य कोड तक संपूर्ण विकास चक्र को स्वचालित रूप से पूरा करने के लिए "आवश्यकता विश्लेषण एजेंट", "कोड जनरेशन एजेंट", "परीक्षण एजेंट" और "कोड समीक्षा एजेंट" सहित एक बहु-एजेंट विकास पाइपलाइन बनाएं, जो विशेष रूप से मानकीकृत कार्यात्मक मॉड्यूल विकास कार्यों के लिए उपयुक्त है।

3. अनुसंधान स्वचालन एआई शोधकर्ता व्यवस्थित साहित्य समीक्षा और प्रयोगात्मक डेटा सारांश जैसे अनुसंधान सहायक कार्यों को स्वचालित रूप से पूरा करने के लिए "पेपर रिट्रीवल एजेंट", "डेटा एक्सट्रैक्शन एजेंट" और "विश्लेषण और संश्लेषण एजेंट" की एक बहु-एजेंट प्रणाली बनाने के लिए ऑटोजेन का उपयोग करते हैं, जिससे अनुसंधान दक्षता में काफी सुधार होता है।

4. एंटरप्राइज नॉलेज बेस प्रश्नोत्तर RAG (रिट्रीवल ऑगमेंटेड जेनरेशन) के साथ मिलकर, एक मल्टी-एजेंट एंटरप्राइज़ ज्ञान प्रश्न और उत्तर प्रणाली बनाई गई है। एक एजेंट उपयोगकर्ता के प्रश्नों को समझने के लिए जिम्मेदार है, दूसरा ज्ञान आधार प्राप्त करने के लिए जिम्मेदार है, और तीसरा व्यापक उत्तरों के लिए जिम्मेदार है। बहु-एजेंट सहयोग के माध्यम से जटिल प्रश्नों के उत्तर की गुणवत्ता में सुधार किया जाता है।

5. वर्कफ़्लो स्वचालन एक एजेंट वर्कफ़्लो बनाने के लिए ऑटोजेन को बाहरी टूल एपीआई के साथ एकीकृत करें जो अनुबंध प्रसंस्करण, डेटा प्रविष्टि, रिपोर्ट पीढ़ी और अन्य दोहराए जाने वाले कार्यों जैसे व्यावसायिक प्रक्रियाओं के एंड-टू-एंड स्वचालन को प्राप्त करने के लिए सीआरएम, ईआरपी और डेटाबेस जैसे एंटरप्राइज़ सिस्टम को स्वायत्त रूप से कॉल कर सकता है।

लागू लोग

• एआई शोधकर्ता और एल्गोरिदम इंजीनियर: उन शोधकर्ताओं के लिए जो अपने मल्टी-एजेंट आर्किटेक्चर विचारों को जल्दी से सत्यापित करना चाहते हैं, ऑटोजेन सबसे लचीला प्रयोगात्मक मंच प्रदान करता है जो विभिन्न एजेंट भूमिकाओं और संचार मोड को जल्दी से कॉन्फ़िगर कर सकता है।
• पायथन डेवलपर: ऐसे इंजीनियर जिनके पास पायथन फाउंडेशन है और वे एआई स्वचालित वर्कफ़्लोज़ बनाना चाहते हैं। ऑटोजेन का एपीआई डिज़ाइन सरल और सहज है, जिसमें सीखने की क्षमता कम है।
• एंटरप्राइज़ एआई प्लेटफ़ॉर्म टीम: एंटरप्राइज़ के भीतर आंतरिक एआई एजेंट बुनियादी ढांचे का निर्माण करने वाली टीमों के लिए, ऑटोजेन की लचीलापन और स्केलेबिलिटी वाणिज्यिक प्लेटफार्मों पर इसके मुख्य लाभ हैं।
• अनुपयुक्त परिदृश्य: उद्यम-महत्वपूर्ण व्यवसाय जिन्हें परिपक्व उत्पादन-स्तर की विश्वसनीयता गारंटी की आवश्यकता होती है (ऑटोजेन अभी भी एक अनुसंधान-उन्मुख ढांचा है, और उत्पादन स्थिरता वाणिज्यिक प्लेटफार्मों जितनी अच्छी नहीं है); गैर-तकनीकी उपयोगकर्ता (ऑटोजेन स्टूडियो कुछ कम-कोड क्षमताएं प्रदान करता है, लेकिन यह अभी भी कुल मिलाकर एक डेवलपर टूल है); सरल कार्य जिनमें अनुकूली संवाद के बजाय एक निश्चित और स्थिर वर्कफ़्लो की आवश्यकता होती है (एकल एजेंट + टूल कॉलिंग समाधान अधिक उपयुक्त है)।

सारांश और आउटलुक

ऑटोजेन ने मल्टी-एजेंट संवाद प्रतिमान के व्यवस्थित कार्यान्वयन के साथ एआई एजेंट फ्रेमवर्क के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण स्थान स्थापित किया है। माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च का समर्थन निरंतर अकादमिक अनुसंधान इनपुट लाता है, और सक्रिय ओपन सोर्स समुदाय तेजी से इंजीनियरिंग पुनरावृत्ति सुनिश्चित करता है। संस्करण 0.4 का वास्तुशिल्प पुनर्निर्माण ऑटोजेन को एक शोध उपकरण से उत्पादन-स्तर के मंच पर अपग्रेड करने के टीम के दृढ़ संकल्प को दर्शाता है। एसिंक्रोनस-फर्स्ट डिज़ाइन और मॉड्यूलर आर्किटेक्चर ने बड़े पैमाने पर एजेंट सिस्टम परिनियोजन के लिए अधिक ठोस तकनीकी नींव रखी है।

वर्तमान सीमाएँ: ढाँचे की अमूर्त परत जटिल है, और सीखने की अवस्था अभी भी शुरुआती लोगों के लिए चुनौतीपूर्ण है; अत्यधिक लंबे समय तक चलने वाले कार्यों में विश्वसनीयता (एजेंट लूप में पड़ सकता है या अप्रत्याशित व्यवहार उत्पन्न कर सकता है) अभी भी एक चुनौती है; उत्पादन संदर्भ (निगरानी, ​​लॉगिंग, त्रुटि पुनर्प्राप्ति) के साथ एकीकरण के लिए अतिरिक्त इंजीनियरिंग निवेश की आवश्यकता होती है; दस्तावेज़ की गुणवत्ता और फ़्रेमवर्क पुनरावृत्ति गति कभी-कभी सिंक से बाहर होती है।

भविष्य के फोकस की दिशाएँ: एजेंट मेमोरी और दृढ़ता स्थिति में सुधार, मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (एमसीपी) के साथ गहन एकीकरण, ऑब्जर्वेबिलिटी टूल श्रृंखला का निर्माण, और माइक्रोसॉफ्ट कोपायलट स्टूडियो और एज़्योर एआई उत्पादों में ऑटोजेन का वाणिज्यिक एकीकरण।

संबंधित उपकरण: <एक्सलिंक प्रकार='टूल' स्लग='क्रूवाई'>, <एक्सलिंक प्रकार='टूल' स्लग='लैंगचेन'>

संस्करण जानकारी

• ऑटोजेन 0.4 स्थिर संस्करण ：ऑटोजेन 0.4 ने एक प्रमुख वास्तुशिल्प पुनर्निर्माण पूरा कर लिया है, जिसमें एजेंटचैट, कोर और एक्सटेंशन की तीन-परत वास्तुकला की शुरुआत की गई है, और समवर्ती प्रदर्शन में सुधार के लिए एक एसिंक-फर्स्ट डिज़ाइन को अपनाया गया है; एक नया ऑटोजेन स्टूडियो विज़ुअल इंटरफ़ेस जोड़ा गया है, जो एजेंट वर्कफ़्लो के कोडलेस निर्माण और डिबगिंग की अनुमति देता है; और एज़्योर ओपनएआई और अमेज़ॅन बेडरॉक जैसी एंटरप्राइज़-स्तरीय एलएलएम सेवाओं के लिए उन्नत समर्थन। （~2025-03）
• ऑटोजेन 0.2 जारी किया गया ：ऑटोजेन को पहली बार जनता के लिए जारी किया गया था, जिसमें कन्वर्सेबलएजेंट के मूल सार का प्रस्ताव दिया गया था, जो स्वचालित सहयोग के लिए एक वार्तालाप समूह (समूह चैट) बनाने के लिए कई एजेंटों का समर्थन करता था; अंतर्निहित दो बुनियादी एजेंट प्रकार: UserProxyAgent (मनुष्यों का प्रतिनिधित्व) और AssistantAgent (LLM ड्राइवर); सहायक कोड निष्पादन सैंडबॉक्स (डॉकर या स्थानीय); हैकर समाचार और शिक्षा जगत में व्यापक ध्यान आकर्षित करना। （2023-09）
• ऑटोजेन 0.3 पूर्वावलोकन ：ऑटोजेन 0.3 जारी किया गया, जो अधिक लचीला एजेंट संचार प्रोटोकॉल पेश करता है और कस्टम संदेश रूटिंग का समर्थन करता है; अधिक मॉडल प्रदाताओं (मिस्ट्रल, कोहेरे और स्थानीय ओलामा मॉडल सहित) के लिए समर्थन जोड़ना; ग्रुपचैट प्रबंधन तंत्र में सुधार करना और चयनकर्ताग्रुपचैट (अगले बोलने वाले एजेंट का बुद्धिमान चयन) जोड़ना। （2024-06）
• ऑटोजेन स्टूडियो जारी किया गया ：ऑटोजेन स्टूडियो जारी किया गया - एक वेब-आधारित विज़ुअल एजेंट बिल्डिंग इंटरफ़ेस जो डेवलपर्स को ग्राफिकल इंटरफ़ेस के माध्यम से एजेंट भूमिकाओं, टूल और वर्कफ़्लो को कॉन्फ़िगर करने की अनुमति देता है, ऑटोजेन का उपयोग करने की सीमा को कम करता है और पायथन कोड लिखे बिना बुनियादी एजेंट अनुप्रयोगों का निर्माण करता है। （2024-02）