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在NiceGUI中集成AutoGen:捕获并显示代理回复

心靈之曲

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发布时间:2025-12-04 13:20:02

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来源于php中文网

原创

在nicegui中集成autogen:捕获并显示代理回复

本文详细阐述了如何在NiceGUI应用中无缝集成AutoGen代理的交互回复。通过利用AutoGen的`register_reply`机制,我们可以捕获代理间的所有通信消息,并将其实时或异步地显示在NiceGUI的聊天界面中。教程提供了完整的代码示例,指导开发者构建一个功能完善的AutoGen与NiceGUI结合的聊天应用,确保用户界面能够准确反映代理的思考和回复过程。

引言:AutoGen与Web UI集成的挑战

当我们将AutoGen强大的多代理协作能力与NiceGUI等Web用户界面框架结合时,一个常见的挑战是如何将AutoGen代理的内部交流和最终回复实时或准确地展示在Web界面上。默认情况下,user_proxy.initiate_chat()方法虽然会触发代理间的对话,但其返回的ChatResult对象主要包含对话历史和总结,可能无法直接提供所有中间步骤或代理实时生成的详细内容。为了实现更精细的控制和实时反馈,我们需要深入理解AutoGen的事件监听机制。

核心解决方案:register_reply机制

AutoGen提供了一个强大的回调函数注册机制——ConversableAgent类的register_reply方法。通过这个方法,我们可以在代理接收到消息时注册一个自定义的回调函数。这个回调函数会在每次代理接收到消息时被触发,从而允许我们捕获这些消息并执行自定义逻辑,例如将其添加到NiceGUI的聊天消息列表中。

register_reply方法的关键参数包括:

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下载
  • sender: 消息发送者,可以是具体的代理实例或代理类型。
  • reply_func: 一个可调用对象,即我们的回调函数。它的签名为 (recipient, messages, sender, config)。
    • recipient: 接收消息的代理实例。
    • messages: 接收者当前对话的完整消息历史(一个列表,最新消息在末尾)。
    • sender: 发送当前消息的代理实例。
    • config: 接收者代理的配置字典。
  • config: 注册时的额外配置,但请注意,这个config不是直接传递给reply_func的第四个参数。reply_func的第四个参数是代理自身的配置。

回调函数应该返回一个元组 (bool, str or None)。bool指示是否成功生成了回复(如果为True,则其str或None将作为代理的回复)。在我们的场景中,我们只希望捕获消息并将其显示在UI上,而不改变AutoGen的默认回复逻辑,因此通常返回 (False, None)。

NiceGUI集成:捕获与显示

为了在NiceGUI中实现消息的实时更新,我们需要:

  1. 定义一个可访问NiceGUI状态的回调函数: 这个回调函数需要能够访问NiceGUI中用于存储聊天消息的列表(例如messages)以及触发UI刷新的方法(例如chat_messages.refresh())。通过使用闭包(在main()函数内部定义回调函数)可以优雅地实现这一点。
  2. 注册回调函数: 将定义好的回调函数注册到我们希望监听的AutoGen代理(例如assistant)上。
  3. 在回调函数中更新UI: 当回调函数被触发时,从messages参数中提取最新消息,并将其添加到NiceGUI的messages列表中。同时,调用chat_messages.refresh()来更新UI。由于AutoGen的执行可能在NiceGUI的事件循环之外,我们可能需要使用ui.run_javascript或ui.timer来确保UI更新在主线程中安全执行。

示例代码

以下是修改后的NiceGUI和AutoGen集成代码,演示了如何使用register_reply来捕获并显示代理的回复。

import autogen
from nicegui import ui, context
from uuid import uuid4
import asyncio

# AutoGen Configuration
config_list = [
    {
        'model': 'gpt-4',
        'api_key': 'YOUR_OPENAI_API_KEY' # 请替换为您的实际API Key
    }
]
llm_config = {
    'seed': 42,
    'config_list': config_list,
    'temperature': 0.2
}

# Initialize AutoGen Agents
assistant = autogen.AssistantAgent(name='Albert', llm_config=llm_config)
user_proxy = autogen.UserProxyAgent(
    name='user

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