複数のエージェントを連携させるグループチャット
前回は、マルチエージェント フレームワーク AutoGen for .NET を使用して簡単な壁打ちチャット実装の例を紹介しました。 今回は、より多くのエージェントを使用したグループチャットの実装例を説明したいと思います。
グループチャットを使用することで、複数のエージェントでコンテキストを共有し、エージェントを連携をさせてタスクを解決させることができます。
グループチャットは、IGroupChat の実装として、RoundRobinGroupChat、GroupChat が提供されています。
ラウンドロビン グループチャット
RoundRobinGroupChat を使用することで、各エージェントをシーケンシャルに実行できます。チャット履歴が次のエージェントに渡されます。
今回は、この RoundRobinGroupChat を使用した実装例を説明したいと思います。
SemanticKernelAgent
SemanticKernelAgent は、もう一つのエージェント フレームワーク Semantic Kernel をラップするエージェントです。AutoGen と Semantic Kernel との位置付けは以下の記事に説明されています。
SemanticKernelAgent を使用することで AutoGen のエージェントとして Semantic Kernel プラグインを利用できるようになります。Semantic Kernel には、Web 検索用のプラグインが含まれています。
今回は、Bing Web Search API を使用する Bing プラグインを利用します。事前に、Azure ポータルから、[Bing Search v7] を配置し、[キーとエンドポイント] から、Bing API のキーを取得しておいてください。
まず、Semantic Kernel の初期化を行います。
string azureOpenAIEndpoint = "<Azure OpenAI Service エンドポイント>";
string azureOpenAIKey = "<Azure OpenAI Service キー>";
string azureOpneAIModelDeployName = "<Azure OpenAI Service 配置モデル名>";
string bingApiKey = "<Bing API キー>";
var kernel = Kernel.CreateBuilder()
.AddAzureOpenAIChatCompletion(_azureOpenAIModelDeployName, _azureOpenAIEndpoint, _azureOpenAIKey)
.Build();
次に、Bing プラグインをカーネルに追加します。
事前に、Nuget から、Microsoft.SemanticKernel.Plugins.Web をインストールしてください。
Microsoft.SemanticKernel は、AutoGen の依存関係としてインストールされるためインストールする必要はありません。
#pragma warning disable SKEXP0050
var bingConnector = new BingConnector(bingApiKey);
var webSearchPlugin = new WebSearchEnginePlugin(bingConnector);
kernel.ImportPluginFromObject(webSearchPlugin, "BingPlugin");
#pragma warning restore SKEXP0054
Bing プラグインは、実験的としてマークされているためビルドが通りません。そのため #pragma warning disable SKEXP0050 でビルドエラーを回避します。
SemanticKernelAgent をインスタンス化します。このとき Semantic Kernel の Kernel インスタンスを設定します。システムメッセージには、検索結果そのままをトリプルクオート内に設置して返すように記述しています。
// Bing Search Agent
var bingSearchAgent = new SemanticKernelAgent(
kernel: kernel,
name: "bing-search",
systemMessage: """
あなたは Bing で検索を行い、検索結果をそのまま返します。
検索結果を '''bing と ''' の間に配置します。
# 出力の例
```bing
Bing 検索結果
```
""")
.RegisterMessageConnector()
.RegisterPrintMessage();
要約エージェント
要約エージェントは、SemanticKernelAgent が返す Bing 検索結果を要約します。
前回の記事 で説明したように Azure OpenAI Service のモデルを使用する Assistant Agent としてインスタンス化します。
// チャット クライアント
AzureOpenAIClient azureOpenAIClient = new(new Uri(azureOpenAIEndpoint), new AzureKeyCredential(azureOpenAIKey));
var chatClient = azureOpenAIClient.GetChatClient(azureOpneAIModelDeployName);
// 要約エージェント
var summarizerAgent = new OpenAIChatAgent(
chatClient: chatClient,
name: "summarizer",
systemMessage: "あなたは Bing からの検索結果を短く簡潔に要約します。")
.RegisterMessageConnector()
.RegisterPrintMessage();
UserProxyAgent
ユーザーから入力として質問を受け取るために UserProxyAgent をインスタンス化します。UserProxyAgent も前回の記事で説明しました。
var userProxyAgent = new UserProxyAgent(
name: "user",
humanInputMode: HumanInputMode.ALWAYS)
.RegisterPrintMessage();
RoundRobinGroupChat
これまでインスタンス化した userProxyAgent, bingSearchAgent, summarizerAgent をラウンドロビン グループチャットに登録します。 登録は、配列で指定します。配列に設定した順でエージェントが起動します。このときエージェントからの返信とチャット履歴が次に起動したエージェントに渡されます。
最後に、UserProxyAgent.InitiateChatAsync でチャットを開始します。RoundRobinGroupChat のインスタンスを引数に GroupChatManager をインスタンス化して InitiateChatAsync の receiver に設定します。
// ラウンドロビン グループチャット
var groupChat = new RoundRobinGroupChat(
agents: [userProxyAgent, bingSearchAgent, summarizerAgent]);
// グループチャット エージェント
var groupChatAgent = new GroupChatManager(groupChat);
// 会話の開始
await userProxyAgent.InitiateChatAsync(
receiver: groupChatAgent,
maxRound: 10);
マルチエージェントで Web 検索結果を要約
これまで説明したコードをコンソール アプリケーションで実装した例は以下となります。
using AutoGen;
using AutoGen.Core;
using AutoGen.OpenAI;
using AutoGen.OpenAI.Extension;
using AutoGen.SemanticKernel;
using AutoGen.SemanticKernel.Extension;
using Azure;
using Azure.AI.OpenAI;
using Microsoft.SemanticKernel;
using Microsoft.SemanticKernel.Plugins.Web;
using Microsoft.SemanticKernel.Plugins.Web.Bing;
namespace AutoGenConsoleAppDemo002;
internal class Program
{
private static readonly string _azureOpenAIEndpoint = "https://<Azure OpenAI Service エンドポイント ドメイン名>.openai.azure.com/";
private static readonly string _azureOpenAIKey = "<Azure OpenAI Service エンドポイント キー>";
private static readonly string _azureOpenAIModelDeployName = "gpt-4o-mini";
private static readonly string _bingApiKey = "<Bing API キー>";
static async Task Main(string[] args)
{
string azureOpenAIEndpoint = _azureOpenAIEndpoint;
string azureOpenAIKey = _azureOpenAIKey;
string azureOpneAIModelDeployName = _azureOpenAIModelDeployName;
string bingApiKey = _bingApiKey;
var kernel = Kernel.CreateBuilder()
.AddAzureOpenAIChatCompletion(_azureOpenAIModelDeployName, _azureOpenAIEndpoint, _azureOpenAIKey)
.Build();
#pragma warning disable SKEXP0050
var bingConnector = new BingConnector(bingApiKey);
var webSearchPlugin = new WebSearchEnginePlugin(bingConnector);
kernel.ImportPluginFromObject(webSearchPlugin, "BingPlugin");
#pragma warning restore SKEXP0054
// Bing Search Agent
var bingSearchAgent = new SemanticKernelAgent(
kernel: kernel,
name: "bing-search",
systemMessage: """
あなたは Bing で検索を行い、検索結果をそのまま返します。
検索結果を '''bing と ''' の間に配置します。
# 出力の例
```bing
Bing 検索結果
```
""")
.RegisterMessageConnector()
.RegisterPrintMessage();
// チャット クライアント
AzureOpenAIClient azureOpenAIClient = new(new Uri(azureOpenAIEndpoint), new AzureKeyCredential(azureOpenAIKey));
var chatClient = azureOpenAIClient.GetChatClient(azureOpneAIModelDeployName);
// 要約エージェント
var summarizerAgent = new OpenAIChatAgent(
chatClient: chatClient,
name: "summarizer",
systemMessage: "あなたは Bing からの検索結果を短く簡潔に要約します。")
.RegisterMessageConnector()
.RegisterPrintMessage();
var userProxyAgent = new UserProxyAgent(
name: "user",
humanInputMode: HumanInputMode.ALWAYS)
.RegisterPrintMessage();
// ラウンドロビン グループチャット
var groupChat = new RoundRobinGroupChat(
agents: [userProxyAgent, bingSearchAgent, summarizerAgent]);
// グループチャット エージェント
var groupChatAgent = new GroupChatManager(groupChat);
// 会話の開始
await userProxyAgent.InitiateChatAsync(
receiver: groupChatAgent,
maxRound: 10);
}
}
このコードの実行後、userProxyAgent がユーザーの入力を待機します。
今回使用した GPT-4o mini 学習データカットオフ日(2023/12)以降の出来事に関する質問をしてみます。
bing-search エージェントから Bing 検索結果が返され、続いて summarizer エージェントが要約を行っている様子が分かります。
指示語を使いコンテキストにもとづいた追加の質問をしてみます。
指示語が解釈され同様に Bing 検索結果から要約が実行されていることがわかります。
前回の記事では、AutoGen for .NET の User Proxy Agent, Assistant Agent を使用した簡単な壁打ちチャットの例を説明しました。続いて今回の記事では、マルチエージェントの例として、ラウンドロビン グループチャットを使用して、各エージェントを順次実行、連携させてタスクを実行する方法を説明しました。今後は、ダイナミックにエージェントを実行するグループチャットの方法について説明できればと考えています。
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