Geçtiğimiz yıl, AutoGen'in keşfi, ajan tabanlı yapay zeka ve çoklu ajan uygulamalarının dönüştürücü yeteneğini ortaya çıkardı. Topluluğumuzdan aldığımız içgörülerle yönlendirilen büyük bir güncelleme olan AutoGen v0. 4'ü tanıtmaktan heyecan duyuyoruz. Bu sürüm, kod kalitesini, sağlamlığı, genelliği ve ölçeklenebilirliği artırmak için kapsamlı bir yeniden tasarım sunuyor. İlk sürüm büyük ilgi çekerken, kullanıcılar mimari sınırlamalar, verimsiz API'ler ve sınırlı hata ayıklama yetenekleriyle ilgili zorluklarla karşılaştı. Geri bildirim, daha fazla gözlemlenebilirlik, kontrol, esnek çoklu ajan işbirliği ve yeniden kullanılabilir bileşenlere duyulan ihtiyacı vurguladı.

AutoGen v0. 4, bu zorlukları asenkron, olay odaklı bir mimari ile ele alıyor. Güncellemenin ana özellikleri şunlardır: - **Asenkron Mesajlaşma**: Olay odaklı ve istek/yanıt etkileşimlerini destekler. - **Modüler ve Genişletilebilir Tasarım**: Ajanlar, araçlar ve modeller gibi takılabilir bileşenlerle özelleştirilebilir. - **Gelişmiş Gözlemlenebilirlik ve Hata Ayıklama**: OpenTelemetry ile uyumlu yerleşik metrik izleme ve hata ayıklama araçları. - **Ölçeklenebilir ve Dağıtılmış Ağlar**: Kompleks ajan ağlarını sorunsuz hale getirir. - **Çapraz Dil Desteği**: Python ve . NET'te ajanlar arasında etkileşime olanak tanır, daha fazla dil eklenecek. - **Tam Tip Desteği**: Arayüzler, derleme zamanında tip kontrollerini zorlar. Çerçevenin katmanlı mimarisi, çekirdek, ajan sohbeti ve uzantı katmanlarından oluşur. Ajan performansını ölçmek için AutoGen Bench ve gerçek zamanlı güncellemeler ve etkileşimli geri bildirimle hızlı yapay zeka ajan prototiplemesi için AutoGen Studio gibi güncellenmiş araçlar içerir. Yeni bir uygulama olan Magentic-One, farklı alanlarda açık uçlu görevlerin üstesinden gelir. v0. 2'den geçişi kolaylaştırmak için AgentChat API, benzer bir soyutlama düzeyini korur. AssistantAgent ve UserProxy agent gibi benzer unsurlar ve mesaj akışı ve görev ilerleme yönetimi gibi yeni işlevler içerir. İleriye dönük olarak, . NET desteğini genişletmeye, hedef uygulamalar ve uzantılar tanıtmaya ve topluluk odaklı bir ekosistem geliştirmeye odaklanıyoruz. Discord üzerindeki etkileşimlere ve GitHub üzerinden geri bildirimlere davet ediyor, düzenli güncellemeleri iletişim kanallarımızdan sunuyoruz. Bu sürümün şekillenmesine katkıda bulunan Rajan Chari, Ece Kamar, John Langford ve diğerlerine teşekkürlerimizi sunuyoruz.