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96SEO 2026-02-20 07:32 0
个角色相互交流后并给出不同方案最后进行总结。
下面是实现的思路欢迎一起学习交流。
职责负责对系统问题进行初步诊断分析问题症状提供初步的排查步骤和解决方案。
能力擅长手动执行命令快速排查问题提供临时解决方案。
职责负责将初步解决方案转化为自动化脚本并集成到监控系统中。
能力擅长编写
职责对现有方案进行反思和改进提出优化建议。
能力具备系统思维和创新能力擅长从多维度优化方案。
提供了强大的多智能体协作能力支持智能体之间的信息传递和任务分配。
框架的核心组件包括
UserProxyAgent用户代理负责发起任务。
AssistantAgent智能体负责执行任务并提供反馈。
GroupChat多智能体协作的核心组件管理智能体之间的消息传递和协作流程。
os.environ.setdefault(AUTOGEN_USE_DOCKER,
os.getenv(DASHSCOPE_API_KEY),base_url:
https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1,temperature:
autogen.UserProxyAgent(nameinitializer,system_message你是一个流程初始化器负责将任务分配给合适的SRE工程师并确保任务流程顺利进行。
,
autogen.AssistantAgent(namesre_engineer_01,llm_configllm_config_deepseek,system_message你是一位专注于问题解决的
autogen.AssistantAgent(namesre_engineer_02,llm_configllm_config_deepseek,system_message你是一位专注于自动化实现的
autogen.AssistantAgent(namesre_reflection,llm_configllm_config_deepseek,system_message你是一位专注于方案优化的
[sre_engineer_01],sre_engineer_01:
[sre_engineer_02],sre_engineer_02:
[sre_reflection],sre_reflection:
[initializer,sre_engineer_01,sre_engineer_02,sre_reflection,
autogen.GroupChat(agentsagents,messages[],max_round10,allowed_or_disallowed_speaker_transitionsgraph_dict,speaker_transitions_typeallowed,
autogen.GroupChatManager(groupchatgroup_chat,
llm_configllm_config_deepseek)defmain():#
argparse.ArgumentParser(descriptionProcess
integers.)parser.add_argument(--message,
发起任务initializer.initiate_chat(manager,messageargs.message,clear_historyFalse,)if
通过graph_dict定义了智能体之间的协作流程。
任务从initializer开始依次传递给sre_engineer_01、sre_engineer_02最后由sre_reflection输出优化后的方案。
100%服务器上找不到对应的文件排查思路”为例整个协作流程如下
问题诊断sre_engineer_01分析问题症状提供初步的排查步骤和解决方案。
自动化实现sre_engineer_02将初步解决方案转化为自动化脚本并集成到监控系统中。
方案优化sre_reflection对方案进行多维度评估提出改进建议。
的功能细节上没有打磨比如没有处理好流式返回值所以过程并非流式返回。
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