多Agent协作入门：AgentGroupChat
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原文中文，约10200字，阅读约需25分钟。
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内容提要
本文介绍了如何利用Semantic Kernel中的AgentGroupChat实现多Agent协作。通过创建Reviewer和Writer两个Agent，分别负责审核和优化文案，展示了选择策略和终止策略的定义。最后，演示了Agent的协作效果，强调了多Agent协作的潜力与应用。
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关键要点
- 本文介绍了如何利用Semantic Kernel中的AgentGroupChat实现多Agent协作。
- 通过创建Reviewer和Writer两个Agent，分别负责审核和优化文案。
- AgentChat提供了多个代理之间的交互框架，支持不同类型的代理协同工作。
- 实现案例中，Reviewer审核文案并给出建议，Writer根据建议进行优化。
- 需要安装相关的NuGet包，并配置LLM API以便使用。
- 定义了两个Agent：Reviewer和Writer，分别负责审核和创作。
- 选择策略和终止策略是多Agent协作中的关键部分。
- 选择策略决定了哪个Agent在对话中发言，终止策略决定何时结束对话。
- 通过AgentGroupChat对象将所有内容聚集在一起，形成一个群聊。
- 展示了Agent的协作效果，强调了多Agent协作的潜力与应用。
- 提供了示例源码和学习资源链接，鼓励读者进一步探索多Agent协作的其他方式。
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延伸问答
什么是AgentGroupChat？
AgentGroupChat是Semantic Kernel中的一个对象，用于实现多个代理之间的协作和交互。
如何创建Reviewer和Writer两个Agent？
可以通过定义类ReviewerAgent和WriterAgent，并在其中实现各自的审核和创作逻辑来创建这两个Agent。
选择策略和终止策略在多Agent协作中有什么作用？
选择策略决定哪个Agent在对话中发言，终止策略则决定何时结束对话，这两者是多Agent协作的关键部分。
如何配置LLM API以使用AgentGroupChat？
需要在appsettings.json中配置LLM API的BASE_URL和API_KEY，并安装相关的NuGet包。
多Agent协作的潜力和应用是什么？
多Agent协作可以提高文案审核和创作的效率，展示了在不同任务中代理之间的协同工作潜力。
可以在哪里找到示例源码和学习资源？
示例源码可以在GitHub上找到，学习资源链接包括Microsoft Learn的相关文档。
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