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请给我详细介绍一下AutoGen架构，我想充分了解后，运行一个测试用例。
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好的，我们来详细地拆解和介绍 AutoGen 框架，并一步步带你运行一个经典的测试用例。
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### AutoGen 架构详解
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AutoGen 是由微软开发的一个开源框架，旨在简化和赋能基于大型语言模型（LLM）的多代理（Multi-Agent）应用程序的开发。它的核心思想是：**通过让多个具有不同角色和能力的“代理（Agent）”相互对话和协作，来完成复杂的任务。**
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想象一下一个项目团队：有项目经理（负责规划）、程序员（负责写代码）、测试员（负责验证代码）、产品经理（负责提需求）。AutoGen 就是让你用代码来定义这些角色（Agent），并让他们自动开会、讨论、执行，最终完成你交待的任务。
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#### 1. 核心概念与组件
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AutoGen 的架构主要由以下几个核心组件构成：
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##### a. 代理（Agents）
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Agent 是 AutoGen 的基本执行单元。每个 Agent 都有一个角色，并能执行某些操作，如与人交互、编写代码、执行代码、调用 LLM 等。最核心和最常用的两种 Agent 是：
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* **`AssistantAgent` (助理代理)**
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* **角色**: 这是一个纯粹的 LLM 驱动的代理。你可以把它想象成“大脑”或“规划者”。
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* **能力**:
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* 根据对话历史和收到的消息，调用 LLM 生成回复。
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* 可以提出计划、编写代码片段、撰写文章、回答问题等。
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* **特点**: 它**不会**自己执行代码。它只会生成代码并建议让别人（通常是 `UserProxyAgent`）去执行。
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* **`UserProxyAgent` (用户代理代理)**
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* **角色**: 它是人类用户的“替身”或“执行者”。你可以把它想象成“双手”或“执行终端”。
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* **能力**:
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1. **征求人类输入**: 可以在关键节点暂停，询问人类用户的意见或下一步指示。
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2. **执行代码**: 这是它最强大的能力。当 `AssistantAgent` 提供一段代码后，`UserProxyAgent` 可以在本地环境中执行这段代码（Python、Shell 等）。
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3. **提供反馈**: 执行代码后，它会将执行结果（成功、失败、输出信息、错误日志）作为消息再发回给 `AssistantAgent`，形成一个闭环。
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* **特点**: 它充当了 LLM 世界和真实世界（代码执行环境、文件系统）之间的桥梁。
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##### b. 对话与通信模式
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AutoGen 的核心驱动力是 Agent 之间的自动化对话。
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* **发起对话**: 通常由一个 Agent（如 `UserProxyAgent`）通过调用 `.initiate_chat()` 方法来发起与另一个 Agent 的对话，并给出初始任务。
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* **轮流发言**: 一旦对话开始，两个（或多个）Agent 会根据预设的规则轮流发言。例如，`UserProxyAgent` 提出问题 -> `AssistantAgent` 回答并提供代码 -> `UserProxyAgent` 执行代码并返回结果 -> `AssistantAgent` 根据结果修正代码或进行下一步... 如此循环。
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* **消息传递**: Agent 之间通过传递结构化的消息（通常是包含 `content` 和 `role` 的字典）来进行通信。
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* **终止条件**: 对话会在满足特定条件时结束，例如：
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* 任务完成（`AssistantAgent` 输出了 `TERMINATE` 信号）。
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* 达到了最大对话轮次。
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* `UserProxyAgent` 在需要人类输入时，人类输入了 `exit`。
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##### c. LLM 配置 (`llm_config`)
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所有依赖 LLM 的 Agent（如 `AssistantAgent`）都需要一个 `llm_config` 来告诉它们如何与 LLM 服务（如 OpenAI, Azure OpenAI）进行通信。这通常包括：
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* **`config_list`**: 一个包含一个或多个 LLM 服务配置的列表。每个配置指定了模型名称（如 `gpt-4`）、API 密钥等。这使得 AutoGen 可以轻松地在多个模型或备用服务之间切换。
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* **`temperature`**: 控制 LLM 输出的随机性。
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* **`timeout`**: 请求超时时间。
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* **`cache_seed`**: 用于缓存和复现结果。
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#### 2. AutoGen 的工作流（以双代理为例）
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下面是一个经典的工作流程图，展示了 `AssistantAgent` 和 `UserProxyAgent` 是如何协作的：
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```
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+------------------+ +-------------------+
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| UserProxyAgent | | AssistantAgent |
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| (执行者/用户替身) | | (规划者/思考者) |
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+------------------+ +-------------------+
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| 1. 发起任务: |
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| "请画出NVDA和TSLA的股价图" |
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'----------------------------->'
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| 2. 思考并调用LLM
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| 生成Python代码
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| (需要 yfinance, matplotlib)
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.----------------------------< '
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| 3. 收到代码建议: |
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| "```python |
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| import yfinance as yf |
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| ... |
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| plt.savefig('stock.png') |
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| ```" |
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+------------------+ |
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| 本地代码执行环境 | |
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+------------------+ |
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^ |
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| 4. 执行代码 |
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| (安装库, 运行脚本) |
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| 5. 返回执行结果: |
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| "代码已成功执行, |
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| 图片已保存为 stock.png" |
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'----------------------------->'
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| 6. 收到成功反馈
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| 判断任务已完成
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| 回复 "TERMINATE"
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.----------------------------< '
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| 7. 收到 "TERMINATE" |
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| 对话结束 |
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```
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### 测试用例：绘制股价图并保存
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现在，让我们通过一个实际的例子来体验 AutoGen 的威力。
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**任务**: 让 AutoGen 自动编写并执行 Python 代码，获取英伟达（NVDA）和特斯拉（TSLA）过去一年的股价，绘制在一张图上，并将图片保存为文件。
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#### 第1步: 环境准备
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1. **安装 AutoGen 和依赖库**:
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这个任务需要访问网络获取股价（`yfinance`）和绘图（`matplotlib`）。我们可以让 AutoGen 自己安装，但为了确保环境干净，建议手动安装。
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```bash
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pip install "pyautogen>=0.2.0" yfinance matplotlib
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```
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2. **获取 LLM API 密钥**:
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你需要一个大语言模型的 API 访问权限。最常用的是 OpenAI。
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* 前往 [OpenAI platform](https://platform.openai.com/account/api-keys) 获取你的 API Key。
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3. **配置 API 密钥**:
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**强烈推荐**使用环境变量或配置文件，而不是将密钥硬编码在代码里。AutoGen 推荐的方式是创建一个 `OAI_CONFIG_LIST` 文件。
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* 在你的项目根目录下，创建一个名为 `OAI_CONFIG_LIST` 的 JSON 文件。
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* 在文件中填入以下内容，并将 `"your_openai_api_key"` 替换为你的真实密钥。
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```json
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[
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{
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"model": "gpt-4",
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"api_key": "your_openai_api_key"
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}
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]
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```
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*你也可以使用 `gpt-3.5-turbo`，速度更快成本更低，但对于复杂任务 `gpt-4` 效果更好。*
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#### 第2步: 编写 Python 脚本
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创建一个名为 `run_autogen_stock_plot.py` 的 Python 文件，并粘贴以下代码：
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```python
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import autogen
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# 1. 加载 LLM 配置
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# AutoGen 会自动寻找 OAI_CONFIG_LIST 文件或同名环境变量
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config_list = autogen.config_list_from_json(
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"OAI_CONFIG_LIST",
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filter_dict={
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"model": ["gpt-4"] # 你可以指定想用的模型，例如 "gpt-4" 或 "gpt-3.5-turbo"
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}
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)
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# 2. 创建 LLM 配置字典
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llm_config = {
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"config_list": config_list,
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"temperature": 0, # 温度设为0，让输出更具确定性
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"cache_seed": 42, # 使用缓存种子，对于相同问题可以复用结果，节省token
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}
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# 3. 创建 AssistantAgent (助理代理/规划者)
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assistant = autogen.AssistantAgent(
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name="assistant",
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llm_config=llm_config,
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system_message="你是一个乐于助人的AI助手，擅长编写Python代码来解决问题。当你认为任务完成时，请只回复'TERMINATE'。"
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)
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# 4. 创建 UserProxyAgent (用户代理代理/执行者)
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user_proxy = autogen.UserProxyAgent(
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name="user_proxy",
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human_input_mode="NEVER", # NEVER: 完全不需人类干预。TERMINATE: 在任务结束或需要帮助时暂停。ALWAYS: 每一步都需人类确认。
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max_consecutive_auto_reply=10, # 限制连续自动回复的次数，防止无限循环
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is_termination_msg=lambda x: x.get("content", "").rstrip().endswith("TERMINATE"),
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code_execution_config={
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"work_dir": "coding", # 代码将在这个文件夹中执行
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"use_docker": False, # 设为False，直接在本地环境执行。如果你安装了Docker，建议设为True，更安全。
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},
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)
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# 5. 发起对话
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task_prompt = "获取英伟达(NVDA)和特斯拉(TSLA)从2023年1月1日至今的每日收盘价，并用一张图表绘制出来，将图表保存为 'stock_price_chart.png'。"
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user_proxy.initiate_chat(
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assistant,
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message=task_prompt
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)
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```
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#### 第3步: 运行脚本
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1. 确保你的目录结构如下：
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```
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.
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├── OAI_CONFIG_LIST
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└── run_autogen_stock_plot.py
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```
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2. 在终端中运行脚本：
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```bash
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python run_autogen_stock_plot.py
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```
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#### 第4步: 观察输出并检查结果
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当你运行脚本后，你会在终端看到 `assistant` 和 `user_proxy` 之间非常详细的对话过程。你会看到类似下面的流程：
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1. **`user_proxy`** 向 **`assistant`** 发送了初始任务。
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2. **`assistant`** 回复说：“好的，我需要使用 `yfinance` 库来获取股价，用 `matplotlib` 来绘图。这是代码：” 然后提供了一段 Python 代码。
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3. **`user_proxy`** 收到代码，回复：“正在执行代码...”，然后它会尝试运行。
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4. **第一次执行可能会失败！** 因为 `yfinance` 或 `matplotlib` 可能没安装。`user_proxy` 会把 `ModuleNotFoundError` 的错误信息返回给 `assistant`。
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5. **`assistant`** 看到错误后，会智能地回复：“哦，看起来是缺少了必要的库。请先执行这个 Shell 命令来安装它们：” 然后提供 `pip install yfinance matplotlib` 的命令。
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6. **`user_proxy`** 收到 Shell 命令，执行它，然后返回成功信息。
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7. **`assistant`** 再次提供最初的 Python 绘图代码。
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8. **`user_proxy`** 再次执行代码，这次成功了。它会返回执行成功的信息，比如 "代码已执行，没有输出"。
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9. **`assistant`** 看到代码成功执行，认为任务已经完成，于是回复 `TERMINATE`。
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10. **`user_proxy`** 收到 `TERMINATE`，对话结束。
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**最终结果**:
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在你的项目目录下，会多出一个名为 `coding` 的文件夹。在这个文件夹里，你会找到一张名为 `stock_price_chart.png` 的图片，上面绘制了两只股票的股价走势图。
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这个例子完美地展示了 AutoGen 的核心价值：**通过代理间的对话、代码生成、执行和反馈循环，自动化地解决需要多个步骤和工具协作才能完成的复杂任务。**
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现在你已经对 AutoGen 的架构有了深入的了解，并成功运行了一个测试用例。接下来，你可以尝试修改任务（比如分析其他数据、操作文件等）或者探索更复杂的 `GroupChat` 模式来构建更强大的应用。
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如何在autogen中使用deepseek？
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当然可以！在 AutoGen 中使用 DeepSeek 模型非常简单，因为它也提供了与 OpenAI API 兼容的接口。这意味着你基本上只需要更改配置，而不需要修改代理（Agent）的代码。
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下面是详细的步骤和解释，我们依然以上一个“绘制股价图”的例子为基础进行修改。
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### 核心原理：利用 OpenAI 兼容的 API
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许多 LLM 提供商（包括 DeepSeek, Groq, Together.ai 等）为了方便开发者迁移，都提供了一个遵循 OpenAI API 规范的端点（Endpoint）。
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AutoGen 的 `AssistantAgent` 在设计上就是通过一个可配置的 `llm_config` 来与 LLM 通信的。这个配置中除了 `api_key` 和 `model`，还有一个关键参数：`base_url` (或 `api_base`)。
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我们只需要将这个 `base_url` 指向 DeepSeek 的 API 服务器地址，AutoGen 就会把原本要发给 OpenAI 的请求，转而发给 DeepSeek。
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### 步骤一：获取 DeepSeek API 密钥
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1. 访问 [DeepSeek 开放平台](https://platform.deepseek.com/)。
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2. 注册并登录你的账户。
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3. 在“API 密钥” (API Keys) 页面创建一个新的密钥并复制它。请妥善保管。
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### 步骤二：准备新的配置文件
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为了保持清晰，我们不修改原来的 `OAI_CONFIG_LIST` 文件，而是创建一个新的配置文件专门用于 DeepSeek。
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1. 在你的项目根目录下，创建一个名为 `OAI_CONFIG_LIST_DEEPSEEK.json` 的新文件。
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2. 在文件中填入以下内容，并将 `"your_deepseek_api_key"` 替换为你在上一步获取的密钥。
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```json
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[
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{
|
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"model": "deepseek-coder",
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||
"api_key": "your_deepseek_api_key",
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||
"base_url": "https://api.deepseek.com/v1"
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||
}
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||
]
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```
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**关键参数解释**:
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* **`model`**: 这里填写你希望使用的 DeepSeek 模型名称。
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* `deepseek-coder`: 专为代码生成和补全优化的模型，非常适合我们这个任务。
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* `deepseek-chat`: 通用的对话模型。
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* 建议在这里使用 `deepseek-coder`，效果可能会更好。
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* **`api_key`**: 你的 DeepSeek API 密钥。
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* **`base_url`**: 这是最关键的一步。我们将其设置为 DeepSeek 的官方 API 端点 `https://api.deepseek.com/v1`。
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### 步骤三：修改 Python 脚本以使用 DeepSeek 配置
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现在我们来修改之前的 `run_autogen_stock_plot.py` 脚本。
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变化非常小，只需要将加载配置文件的部分指向我们新创建的 `OAI_CONFIG_LIST_DEEPSEEK.json` 文件即可。
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这是修改后的完整脚本 `run_autogen_deepseek.py`：
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```python
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import autogen
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# 1. 加载 DeepSeek LLM 配置
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# 注意：我们现在从新的配置文件加载
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config_list_deepseek = autogen.config_list_from_json(
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||
"OAI_CONFIG_LIST_DEEPSEEK.json",
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filter_dict={
|
||
"model": ["deepseek-coder"] # 确保我们使用的是 deepseek-coder 模型
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||
}
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)
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# 2. 创建 LLM 配置字典
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# 这个结构保持不变，只是里面的配置内容换成了 DeepSeek 的
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llm_config_deepseek = {
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||
"config_list": config_list_deepseek,
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"temperature": 0,
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"cache_seed": 42, # 使用不同的种子或None，避免与之前的OpenAI缓存混淆
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}
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||
# 3. 创建 AssistantAgent (助理代理/规划者)
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||
# Agent 的定义完全不需要改变！
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assistant = autogen.AssistantAgent(
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name="assistant",
|
||
llm_config=llm_config_deepseek, # <- 在这里传入 DeepSeek 的配置
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||
system_message="你是一个乐于助人的AI助手，你是一个顶级的Python程序员。当你认为任务完成时，请只回复'TERMINATE'。"
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||
)
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||
# 4. 创建 UserProxyAgent (用户代理代理/执行者)
|
||
# 这个 Agent 的定义也完全不需要改变
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||
user_proxy = autogen.UserProxyAgent(
|
||
name="user_proxy",
|
||
human_input_mode="NEVER",
|
||
max_consecutive_auto_reply=10,
|
||
is_termination_msg=lambda x: x.get("content", "").rstrip().endswith("TERMINATE"),
|
||
code_execution_config={
|
||
"work_dir": "coding_deepseek", # 使用一个新的工作目录，避免和上次的结果混淆
|
||
"use_docker": False,
|
||
},
|
||
)
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# 5. 发起对话
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||
# 任务保持不变
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task_prompt = "获取英伟达(NVDA)和特斯拉(TSLA)从2023年1月1日至今的每日收盘价，并用一张图表绘制出来，将图表保存为 'stock_price_chart_deepseek.png'。请确保图片文件名正确。"
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||
|
||
user_proxy.initiate_chat(
|
||
assistant,
|
||
message=task_prompt
|
||
)
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```
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### 步骤四：运行并观察
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1. **检查目录结构**：
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```
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.
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├── OAI_CONFIG_LIST_DEEPSEEK.json <-- 新的配置文件
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└── run_autogen_deepseek.py <-- 新的脚本
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||
```
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2. **运行脚本**：
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```bash
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||
pip install "pyautogen>=0.2.0" yfinance matplotlib # 确保依赖已安装
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||
python run_autogen_deepseek.py
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```
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3. **观察输出**：
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你将在终端看到与之前类似的对话流程。但这一次，`assistant` 的所有思考和代码生成都是由 DeepSeek 模型驱动的。你可能会注意到：
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* 响应速度可能不同。
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* 生成的代码风格或注释可能有细微差别。
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* 解决问题（比如处理库未安装的错误）的逻辑和对话方式也可能不一样。
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4. **检查结果**：
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运行结束后，检查项目目录下是否出现了一个新的文件夹 `coding_deepseek`，里面是否包含了 `stock_price_chart_deepseek.png` 图片。
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### 总结与关键点
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* **核心是 `base_url`**：通过在 `llm_config` 中指定 `base_url`，你可以让 AutoGen 使用任何与 OpenAI API 兼容的模型服务。
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* **代码复用性高**：你不需要为不同的 LLM 重写 Agent 逻辑，只需要切换配置即可。这是 AutoGen 架构的巨大优势。
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||
* **模型选择很重要**：对于代码任务，使用 `deepseek-coder` 通常比 `deepseek-chat` 效果更好。根据你的具体任务选择最合适的模型。
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* **独立工作目录**：当切换模型或更改任务时，在 `code_execution_config` 中指定一个新的 `work_dir` 是一个好习惯，可以避免不同任务或模型产生的文件相互覆盖或干扰。
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你已经成功地将 AutoGen 的“大脑”从 OpenAI 切换到了 DeepSeek！用同样的方法，你也可以接入其他支持 OpenAI 兼容接口的模型服务。
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提示这个错误
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File "E:\python310\autogen_env\ds_ge.py", line 5, in <module>
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||
config_list_deepseek = autogen.config_list_from_json(
|
||
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
|
||
File "E:\python310\autogen_env\Lib\site-packages\autogen\oai\openai_utils.py", line 621, in config_list_from_json
|
||
config_list = json.load(json_file)
|
||
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
|
||
File "E:\python310\Lib\json\__init__.py", line 293, in load
|
||
return loads(fp.read(),
|
||
^^^^^^^^^^^^^^^^
|
||
File "E:\python310\Lib\json\__init__.py", line 346, in loads
|
||
return _default_decoder.decode(s)
|
||
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
|
||
File "E:\python310\Lib\json\decoder.py", line 337, in decode
|
||
obj, end = self.raw_decode(s, idx=_w(s, 0).end())
|
||
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
|
||
File "E:\python310\Lib\json\decoder.py", line 353, in raw_decode
|
||
obj, end = self.scan_once(s, idx)
|
||
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
|
||
json.decoder.JSONDecodeError: Expecting ',' delimiter: line 10 column 1 (char 154)
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||
什么原因
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好的，这个错误非常常见，而且错误信息给出了非常明确的线索。我们来分析一下。
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### 错误原因分析
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这个错误 `json.decoder.JSONDecodeError: Expecting ',' delimiter: line 10 column 1 (char 154)` 指的是：
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1. **`json.decoder.JSONDecodeError`**: 错误类型是 **JSON 解析错误**。这说明问题 **100% 出在你的 JSON 配置文件中**，而不是 Python 代码本身。
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2. **`Expecting ',' delimiter`**: JSON 解析器在读取文件时，**期望看到一个逗号 (`,`)**，但没有找到。在 JSON 格式中，列表（`[]`）中的元素之间，或者对象（`{}`）中的键值对之间，都必须用逗गा分隔。
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||
3. **`line 10 column 1`**: 这是最关键的信息！它告诉你错误发生在 **配置文件的第 10 行，第 1 列**。也就是说，解析器成功读取了前 9 行，但在第 10 行的开头就遇到了不符合语法的内容。
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**综合来看，最可能的原因是：你在 `OAI_CONFIG_LIST_DEEPSEEK.json` 文件中定义了多个模型配置，但是在两个配置对象之间忘记了加逗号。**
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### 常见错误示例
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假设你的 `OAI_CONFIG_LIST_DEEPSEEK.json` 文件本来是这样的（这是正确的）：
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||
```json
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||
[
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||
{
|
||
"model": "deepseek-coder",
|
||
"api_key": "your_deepseek_api_key",
|
||
"base_url": "https://api.deepseek.com/v1"
|
||
}
|
||
]
|
||
```
|
||
|
||
现在，你可能想再加入一个 `deepseek-chat` 模型，然后不小心写成了这样（**这是错误的**）：
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||
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```json
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||
// ---- 这是一个错误的例子 ----
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||
[
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||
{
|
||
"model": "deepseek-coder",
|
||
"api_key": "your_deepseek_api_key",
|
||
"base_url": "https://api.deepseek.com/v1"
|
||
} // <--- 第 6 行结尾，这里缺少了一个逗号！
|
||
{ // <--- 第 7 行开头，解析器在这里报错，因为它期望看到逗号
|
||
"model": "deepseek-chat",
|
||
"api_key": "your_deepseek_api_key",
|
||
"base_url": "https://api.deepseek.com/v1"
|
||
}
|
||
]
|
||
```
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||
在这个错误的例子中，第一个 `}` 后面直接跟了第二个 `{`。JSON 列表的语法要求它们之间必须有一个逗号。
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||
### 如何修复
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1. **打开你的 `OAI_CONFIG_LIST_DEEPSEEK.json` 文件。**
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2. **检查文件的内容。**
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3. 请将你的文件内容修改为下面 **正确** 的格式。
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||
**情况一：如果你只需要一个模型（最常见）**
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||
确保你的文件内容和下面完全一样，没有多余的括号或逗号。
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||
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||
```json
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||
[
|
||
{
|
||
"model": "deepseek-coder",
|
||
"api_key": "your_deepseek_api_key",
|
||
"base_url": "https://api.deepseek.com/v1"
|
||
}
|
||
]
|
||
```
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||
|
||
**情况二：如果你需要配置多个模型**
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||
确保在每个 `}` 和下一个 `{` 之间有一个逗号 `,`。最后一个元素后面**不能**有逗号。
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||
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||
```json
|
||
// ---- 这是一个正确的例子 ----
|
||
[
|
||
{
|
||
"model": "deepseek-coder",
|
||
"api_key": "your_deepseek_api_key",
|
||
"base_url": "https://api.deepseek.com/v1"
|
||
}, // <--- 看这里，加上了逗号
|
||
{
|
||
"model": "deepseek-chat",
|
||
"api_key": "your_deepseek_api_key",
|
||
"base_url": "https://api.deepseek.com/v1"
|
||
}
|
||
]
|
||
```
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||
### 小贴士
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为了避免未来再出现类似问题，建议：
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* **使用支持语法高亮的编辑器**，如 Visual Studio Code。当你编写 JSON 文件时，如果存在语法错误，编辑器通常会用红色波浪线标出，非常直观。
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||
* **使用在线 JSON 格式化/验证工具**。你可以将文件内容粘贴到这些网站上，它们会帮你检查格式是否正确。
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修改完 JSON 文件并保存后，再次运行你的 Python 脚本，问题应该就解决了。
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Json的问题已经修改成功。
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还有一个问题，提示如下：
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--------------------------------------------------------------------------------
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>>>>>>>> EXECUTING CODE BLOCK 0 (inferred language is python)...
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user_proxy (to assistant):
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exitcode: 1 (execution failed)
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||
Code output:
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||
Traceback (most recent call last):
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File "", line 1, in <module>
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import yfinance as yf
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||
ModuleNotFoundError: No module named 'yfinance'
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||
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--------------------------------------------------------------------------------
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assistant (to user_proxy):
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应该是deepseek没有yfinance这个工具，你是否换一个测试用例，能时候deepseek的？
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这是一个非常好的问题，它触及了 AutoGen 工作方式的核心！您的判断非常接近，但问题的根源稍有不同。
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**您的理解：** "应该是deepseek没有yfinance这个工具"
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**实际情况：** 问题不是出在 DeepSeek，而是出在**我们运行 Python 脚本的本地环境**。
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让我们来详细拆解一下这个过程，您就会明白为什么这个“错误”恰恰是 AutoGen 强大的体现。
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### 核心概念：规划者 vs. 执行者
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请记住我们之前讨论的两个代理的角色：
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1. **`AssistantAgent` (由 DeepSeek 驱动)**：它是 **规划者/大脑**。它的工作是思考并生成**文本指令**，比如 Python 代码或 Shell 命令。它本身**不运行任何东西**。它只是说：“我认为应该运行这段代码来解决问题。”
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||
2. **`UserProxyAgent`**：它是 **执行者/双手**。它的工作是接收来自 `AssistantAgent` 的文本指令，并在您的**本地计算机上**的终端或 Python 环境中尝试执行它。
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### 发生了什么？
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您的终端输出完美地展示了这个流程：
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1. **DeepSeek (Assistant) 的提议**：DeepSeek 分析了您的任务（“绘制股价图”），并正确地判断出需要使用 `yfinance` 库。于是，它生成了包含 `import yfinance as yf` 的 Python 代码块。
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||
2. **UserProxy 的执行**：`UserProxyAgent` 接收到这段代码，并尝试在您的本地 Python 环境（`E:\python310\autogen_env\`）中运行它。
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3. **本地环境的报错**：您的本地 Python 环境发现，它的库文件夹里并没有安装 `yfinance` 这个模块，所以它抛出了一个标准的 Python 错误：`ModuleNotFoundError: No module named 'yfinance'`。
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4. **UserProxy 的反馈**：`UserProxyAgent` 非常智能，它没有因此崩溃。它捕获了这个错误信息，并将其作为一条新消息**发送回给了 `AssistantAgent`**。
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### 下一步会发生什么？（这正是 AutoGen 的魔力所在）
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现在，对话的主动权又回到了 `AssistantAgent` (DeepSeek) 手中。它会看到 `UserProxyAgent` 发来的反馈，内容是 `ModuleNotFoundError`。
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接下来，DeepSeek 会进行**自我修正**，它的思考过程会是这样：
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> “哦，我上次提供的代码执行失败了，错误是‘找不到 yfinance 模块’。这说明执行环境里没有安装这个库。那么，在再次运行 Python 代码之前，我应该先让它安装这个库。”
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||
因此，`AssistantAgent` 的**下一次回复**，很可能不是 Python 代码，而是一个 **Shell 命令**：
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```sh
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# 工具代码块 (language: sh)
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||
pip install yfinance matplotlib
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```
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||
然后 `UserProxyAgent` 会接收到这个新的 Shell 命令，在您的本地终端执行它，成功安装库之后，再把成功的结果反馈给 `AssistantAgent`。之后，`AssistantAgent` 才会重新发送最初的 Python 绘图代码，这一次就能成功执行了。
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### 结论与操作建议
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**所以，您完全不需要更换测试用例！**
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这个用例恰恰是展示 AutoGen **自动化调试**和**自我修正**能力的完美场景。
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||
**您现在需要做的，就是让脚本继续运行。**
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如果您的 `human_input_mode` 设置的是 `NEVER`，它会自动完成上述的“安装库 -> 再次尝试”的循环。如果设置的是 `TERMINATE` 或 `ALWAYS`，它可能会暂停并询问您是否同意执行 `pip install yfinance` 命令，您只需要输入 `y` 或回车即可。
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||
**一句话总结：这个错误是 AutoGen 工作流程中非常正常且关键的一环。它不是 DeepSeek 的问题，而是 AutoGen 正在智能地发现并解决您本地环境的依赖问题。**
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这是接下来发生的
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||
assistant (to user_proxy):
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看起来你的环境中没有安装 `yfinance` 库。让我先安装它，然后重新运行代码。以下是完整的解决方案：
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```python
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||
# 首先安装必要的库
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||
import subprocess
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import sys
|
||
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def install(package):
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||
subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install", package])
|
||
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||
try:
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||
import yfinance as yf
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import matplotlib.pyplot as plt
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||
import matplotlib.dates as mdates
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||
except ImportError:
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||
install("yfinance")
|
||
install("matplotlib")
|
||
import yfinance as yf
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||
import matplotlib.pyplot as plt
|
||
import matplotlib.dates as mdates
|
||
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||
# 获取股票数据
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||
tickers = ["NVDA", "TSLA"]
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||
start_date = "2023-01-01"
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||
end_date = "2023-12-31" # 假设今天是2023年底，实际会获取到最新数据
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||
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||
data = yf.download(tickers, start=start_date, end=end_date)["Adj Close"]
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||
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||
# 绘制图表
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||
plt.figure(figsize=(12, 6))
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||
for ticker in tickers:
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||
plt.plot(data.index, data[ticker], label=ticker)
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||
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||
plt.title("NVDA and TSLA Stock Prices (2023)", fontsize=16)
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||
plt.xlabel("Date", fontsize=12)
|
||
plt.ylabel("Adjusted Close Price (USD)", fontsize=12)
|
||
plt.legend(fontsize=12)
|
||
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)
|
||
|
||
# 格式化x轴日期显示
|
||
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%b %Y'))
|
||
plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=2))
|
||
plt.gcf().autofmt_xdate()
|
||
|
||
# 保存图表
|
||
plt.savefig("stock_price_chart_deepseek.png", dpi=300, bbox_inches="tight")
|
||
plt.close()
|
||
|
||
print("图表已成功保存为 'stock_price_chart_deepseek.png'")
|
||
TERMINATE
|
||
```
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||
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||
这段代码首先会检查并安装必要的库（如果尚未安装），然后获取股票数据并绘制图表。图表将保存为 "stock_price_chart_deepseek.png"。
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||
|
||
--------------------------------------------------------------------------------
|
||
|
||
>>>>>>>> EXECUTING CODE BLOCK 0 (inferred language is python)...
|
||
Traceback (most recent call last):
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||
File "E:\python310\autogen_env\ds_ge.py", line 45, in <module>
|
||
user_proxy.initiate_chat(
|
||
File "E:\python310\autogen_env\Lib\site-packages\autogen\agentchat\conversable_agent.py", line 1487, in initiate_chat
|
||
self.send(msg2send, recipient, silent=silent)
|
||
File "E:\python310\autogen_env\Lib\site-packages\autogen\agentchat\conversable_agent.py", line 1163, in send
|
||
recipient.receive(message, self, request_reply, silent)
|
||
File "E:\python310\autogen_env\Lib\site-packages\autogen\agentchat\conversable_agent.py", line 1273, in receive
|
||
self.send(reply, sender, silent=silent)
|
||
File "E:\python310\autogen_env\Lib\site-packages\autogen\agentchat\conversable_agent.py", line 1163, in send
|
||
recipient.receive(message, self, request_reply, silent)
|
||
File "E:\python310\autogen_env\Lib\site-packages\autogen\agentchat\conversable_agent.py", line 1273, in receive
|
||
self.send(reply, sender, silent=silent)
|
||
File "E:\python310\autogen_env\Lib\site-packages\autogen\agentchat\conversable_agent.py", line 1163, in send
|
||
recipient.receive(message, self, request_reply, silent)
|
||
File "E:\python310\autogen_env\Lib\site-packages\autogen\agentchat\conversable_agent.py", line 1273, in receive
|
||
self.send(reply, sender, silent=silent)
|
||
File "E:\python310\autogen_env\Lib\site-packages\autogen\agentchat\conversable_agent.py", line 1163, in send
|
||
recipient.receive(message, self, request_reply, silent)
|
||
File "E:\python310\autogen_env\Lib\site-packages\autogen\agentchat\conversable_agent.py", line 1271, in receive
|
||
reply = self.generate_reply(messages=self.chat_messages[sender], sender=sender)
|
||
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
|
||
File "E:\python310\autogen_env\Lib\site-packages\autogen\agentchat\conversable_agent.py", line 2836, in generate_reply
|
||
final, reply = reply_func(self, messages=messages, sender=sender, config=reply_func_tuple["config"])
|
||
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
|
||
File "E:\python310\autogen_env\Lib\site-packages\autogen\agentchat\conversable_agent.py", line 2324, in generate_code_execution_reply
|
||
exitcode, logs = self.execute_code_blocks(code_blocks)
|
||
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
|
||
File "E:\python310\autogen_env\Lib\site-packages\autogen\agentchat\conversable_agent.py", line 3035, in execute_code_blocks
|
||
exitcode, logs, image = self.run_code(
|
||
^^^^^^^^^^^^^^
|
||
File "E:\python310\autogen_env\Lib\site-packages\autogen\agentchat\conversable_agent.py", line 3017, in run_code
|
||
return execute_code(code, **kwargs)
|
||
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
|
||
File "E:\python310\autogen_env\Lib\site-packages\autogen\code_utils.py", line 369, in execute_code
|
||
result = future.result(timeout=timeout)
|
||
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
|
||
File "E:\python310\Lib\concurrent\futures\_base.py", line 451, in result
|
||
self._condition.wait(timeout)
|
||
File "E:\python310\Lib\threading.py", line 324, in wait
|
||
gotit = waiter.acquire(True, timeout)
|
||
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
|
||
KeyboardInterrupte
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||
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||
请分析一下
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好的，这次我们遇到了一个更深层次、也更有趣的问题。让我们一步步分析这个过程和最终的错误。
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### 第一部分：DeepSeek 的新策略（非常聪明！）
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首先，我们必须赞扬一下 DeepSeek 模型在这里展示的智能。
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* **识别问题**: 它正确地识别出 `ModuleNotFoundError`。
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* **制定新策略**: 与我们预期的简单地返回 `pip install ...` Shell 命令不同，它采取了一种更健壮、更“自包含”（self-contained）的策略。它直接生成了一个完整的 Python 脚本，这个脚本自己就能处理依赖问题。
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||
* **策略内容**:
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1. **动态安装**: 它编写了一个 `install` 函数，使用 Python 的 `subprocess` 模块来调用 `pip`。这比依赖外部 Shell 执行更具可移植性。
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2. **错误处理**: 它将 `import` 语句放在一个 `try...except` 块中。如果导入失败（意味着库未安装），它就会进入 `except` 块，调用 `install` 函数来安装缺失的库，然后再重新导入。
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||
3. **任务执行**: 在确保库都存在之后，它才继续执行获取数据和绘图的核心任务。
|
||
4. **终止信号**: 最后，它在代码块的末尾包含了 `TERMINATE` 信号，表示任务完成后对话应该结束。
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||
**小结：** 从 AI 模型的角度看，这是一个非常出色和周全的解决方案。
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### 第二部分：执行过程与最终错误
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现在，我们来看真正导致问题的原因。
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1. **`EXECUTING CODE BLOCK 0...`**: `UserProxyAgent` 接收到这个全新的、自包含的 Python 脚本，并开始执行它。
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2. **安装过程**: 脚本的第一步是 `install("yfinance")` 和 `install("matplotlib")`。这个过程是通过 `subprocess.check_call` 来执行的，它会启动一个新的进程来运行 `pip install ...`。这个过程**需要时间**，因为它要从网络下载包并进行安装。
|
||
3. **`KeyboardInterrupt`**: 这是最关键的错误信息。`KeyboardInterrupt` **不是一个普通的程序错误**。它意味着**程序被人为中止了**。在绝大多数情况下，这是因为用户在终端里按下了 `Ctrl+C`。
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### 根本原因分析
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结合上述两部分，我们可以推断出整个事件链：
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1. DeepSeek 给出了一个很棒但执行时间稍长的代码（因为它需要安装库）。
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2. `UserProxyAgent` 开始执行这个代码。终端开始显示 `pip` 的安装过程，或者暂时“卡住”了，因为它正在后台下载和安装。
|
||
3. **您（用户）可能觉得程序卡住了或者没有响应**，因为 `pip install` 的过程没有实时地、流畅地显示在 AutoGen 的日志流中。
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||
4. 在这种情况下，人的本能反应就是按下 `Ctrl+C` 来中断这个看似“卡死”的程序。
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||
5. 这个 `Ctrl+C` 操作被 Python 解释器捕获，并以 `KeyboardInterrupt` 异常的形式抛出，导致整个 AutoGen 脚本的执行被强行中止。
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**简而言之：AI 的解决方案是正确的，但执行它需要一些时间。由于执行过程的反馈不够明确，导致用户误以为程序卡死并手动中断了它。**
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### 如何解决
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这个问题可以通过两种方式解决：
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#### 方案一：耐心等待（最简单）
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* **重新运行脚本 `python ds_ge.py`**。
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* 当您看到终端开始执行代码块时，**请不要做任何操作**。给它一点时间（可能需要 30 秒到几分钟，取决于您的网络速度和 `pip` 的缓存情况）来完成库的下载和安装。
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||
* 只要您不按 `Ctrl+C`，`subprocess` 最终会完成安装，然后脚本会继续执行剩下的绘图部分，并最终成功退出。
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||
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||
#### 方案二：调整 `UserProxyAgent` 的执行超时（更健壮的方案）
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||
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||
在某些情况下，代码执行确实需要很长时间。AutoGen 的 `run_code` 函数有一个默认的 `timeout`（超时）设置（在较新版本中默认为600秒，但旧版本可能更短或依赖于其他设置）。如果安装过程真的非常慢，可能会触发超时。我们可以明确地增加这个超时时间。
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||
修改 `UserProxyAgent` 的 `code_execution_config`：
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||
```python
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||
# ... 在你的脚本中找到 UserProxyAgent 的定义 ...
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|
||
user_proxy = autogen.UserProxyAgent(
|
||
name="user_proxy",
|
||
human_input_mode="NEVER",
|
||
max_consecutive_auto_reply=10,
|
||
is_termination_msg=lambda x: x.get("content", "").rstrip().endswith("TERMINATE"),
|
||
code_execution_config={
|
||
"work_dir": "coding_deepseek",
|
||
"use_docker": False,
|
||
# 增加下面这行，将超时时间设置为 120 秒
|
||
"timeout": 120,
|
||
},
|
||
)
|
||
|
||
# ... 脚本的其余部分 ...
|
||
```
|
||
|
||
**为什么这个方案更健壮？**
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||
* 它明确地告诉 AutoGen：“我知道这个代码块可能需要更长的时间来运行，请给它最多 120 秒的时间，不要提前中止它。”
|
||
* 这避免了因为网络慢等原因导致的执行超时问题。
|
||
|
||
**我强烈建议您首先尝试【方案一】，因为 `KeyboardInterrupt` 表明问题几乎肯定是手动中断。** 重新运行并耐心等待，您应该就能看到期待已久的成功结果了。
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||
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||
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||
|
||
我按照方案一，程序确实执行成功了。但中间还是发生了一些事情，请分析一下。
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||
user_proxy (to assistant):
|
||
|
||
exitcode: 1 (execution failed)
|
||
Code output:
|
||
:23: FutureWarning: YF.download() has changed argument auto_adjust default to True
|
||
data = yf.download(tickers, start=start_date, end=end_date)["Adj Close"]
|
||
|
||
[ 0% ]
|
||
[*********************100%***********************] 2 of 2 completed
|
||
|
||
2 Failed downloads:
|
||
['NVDA', 'TSLA']: YFRateLimitError('Too Many Requests. Rate limited. Try after a while.')
|
||
Traceback (most recent call last):
|
||
File "", line 46, in <module>
|
||
TERMINATE
|
||
NameError: name 'TERMINATE' is not defined
|
||
|
||
|
||
--------------------------------------------------------------------------------
|
||
assistant (to user_proxy):
|
||
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||
我注意到几个问题：
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||
1. **Yahoo Finance API 请求限制**：`yfinance` 有时会因为请求过多而被限制（`YFRateLimitError`）。
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||
2. **`TERMINATE` 错误**：这是因为我之前手动添加的结束标记，但实际运行时不应包含它。
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||
3. **`auto_adjust` 警告**：这是 `yfinance` 的一个无害警告，可以忽略或抑制。
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||
### **修复后的代码**
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||
我将优化代码，处理 API 限制问题，并移除 `TERMINATE` 标记：
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||
```python
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||
import subprocess
|
||
import sys
|
||
import time
|
||
import warnings
|
||
from datetime import datetime
|
||
|
||
# 安装必要的库
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||
required_libraries = ['yfinance', 'matplotlib']
|
||
|
||
for lib in required_libraries:
|
||
try:
|
||
__import__(lib)
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||
except ImportError:
|
||
print(f"安装 {lib}...")
|
||
subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install", lib])
|
||
|
||
import yfinance as yf
|
||
import matplotlib.pyplot as plt
|
||
import matplotlib.dates as mdates
|
||
|
||
# 抑制 yfinance 的 FutureWarning
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||
warnings.simplefilter(action='ignore', category=FutureWarning)
|
||
|
||
# 获取股票数据（带重试机制）
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||
tickers = ["NVDA", "TSLA"]
|
||
start_date = "2023-01-01"
|
||
end_date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d") # 获取到今天的数据
|
||
|
||
max_retries = 3
|
||
retry_delay = 5 # 每次重试等待 5 秒
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||
|
||
for attempt in range(max_retries):
|
||
try:
|
||
data = yf.download(tickers, start=start_date, end=end_date)["Adj Close"]
|
||
break # 成功获取数据，退出重试循环
|
||
except Exception as e:
|
||
if attempt < max_retries - 1:
|
||
print(f"请求失败，尝试 {attempt + 1}/{max_retries}，等待 {retry_delay} 秒后重试...")
|
||
time.sleep(retry_delay)
|
||
else:
|
||
raise RuntimeError(f"无法获取股票数据: {e}") from e
|
||
|
||
# 绘制图表
|
||
plt.figure(figsize=(12, 6))
|
||
for ticker in tickers:
|
||
plt.plot(data.index, data[ticker], label=ticker)
|
||
|
||
plt.title(f"NVDA and TSLA Stock Prices ({start_date} to {end_date})", fontsize=16)
|
||
plt.xlabel("Date", fontsize=12)
|
||
plt.ylabel("Adjusted Close Price (USD)", fontsize=12)
|
||
plt.legend(fontsize=12)
|
||
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)
|
||
|
||
# 格式化x轴日期显示
|
||
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%b %Y'))
|
||
plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=2))
|
||
plt.gcf().autofmt_xdate()
|
||
|
||
# 保存图表
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plt.savefig("stock_price_chart_deepseek.png", dpi=300, bbox_inches="tight")
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plt.close()
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print("图表已成功保存为 'stock_price_chart_deepseek.png'")
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```
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### **改进点**
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✅ **自动重试机制**：如果 Yahoo Finance 返回 `RateLimitError`，代码会等待 5 秒后重试（最多 3 次）。
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✅ **动态结束日期**：`end_date` 自动获取当前日期，确保数据最新。
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✅ **抑制警告**：忽略 `yfinance` 的 `FutureWarning`，避免干扰输出。
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✅ **移除 `TERMINATE`**：不再手动添加结束标记，避免 `NameError`。
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请再次运行，应该能成功获取数据并生成图表！ 🚀
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>>>>>>>> EXECUTING CODE BLOCK 0 (inferred language is python)...
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user_proxy (to assistant):
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exitcode: 0 (execution succeeded)
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Code output:
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图表已成功保存为 'stock_price_chart_deepseek.png'
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assistant (to user_proxy):
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图表已成功生成并保存为 `stock_price_chart_deepseek.png`！🎉
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你可以查看该文件，它包含了 **英伟达 (NVDA)** 和 **特斯拉 (TSLA)** 从 **2023-01-01 至今** 的每日收盘价走势对比图。
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如果需要进一步调整图表（如更改颜色、添加移动平均线等），请告诉我！ 😊
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**任务完成，程序已终止。**
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user_proxy (to assistant):
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assistant (to user_proxy):
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TERMINATE
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>>>>>>>> TERMINATING RUN (839f21fd-3a12-4808-bf83-6112422353a0): Termination message condition on agent 'user_proxy' met
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太棒了！这次的执行日志完美地展示了 AutoGen 的核心价值和多代理协作的强大之处。这已经不仅仅是一个“程序运行成功”的例子了，这是一个教科书级别的 **“AI 代理通过多轮对话、分析错误、自我修正并最终完成复杂任务”** 的典范。
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让我们来详细分析这个精彩的过程：
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### 第一轮对话：失败与反馈
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1. **`UserProxyAgent` 的执行与反馈**
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* `exitcode: 1 (execution failed)`: 它明确告诉 `AssistantAgent`：“你给我的代码，我执行失败了。”
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* **它反馈了三个关键信息**：
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1. `FutureWarning`: 一个无害的警告，但 AI 还是注意到了。
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2. `YFRateLimitError`: 这是一个**运行时错误**。说明代码语法没问题，但在与外部服务（Yahoo Finance）交互时被拒绝了。这是因为免费 API 都有请求频率限制，短时间内请求过多就会触发。
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3. `NameError: name 'TERMINATE' is not defined`: 这是一个**代码语法错误**。AI 把 `TERMINATE` 这个**指令**（给 AutoGen 框架看的）错误地当成了 Python 代码里的一个**变量**来写，但这个变量并未定义。
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**关键点**: `UserProxyAgent` 像一个忠实的测试工程师，不仅报告了“程序崩了”，还把完整的错误日志（warnings, runtime errors, syntax errors）都提交了上来。
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### 第二轮对话：分析、修正与进化
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这是整个过程中最体现 AI 价值的部分。
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1. **`AssistantAgent` (DeepSeek) 的分析**
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* 它没有被一堆错误信息搞糊涂，而是**逐一正确地分析**了每个问题的原因：
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* 识别出 `YFRateLimitError` 是 API 请求限制问题。
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* 识别出 `NameError` 是因为它自己错误地将指令混入了代码。
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* 识别出 `FutureWarning` 是一个可以忽略的警告。
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* 这展示了强大的**逻辑推理和根本原因分析（Root Cause Analysis）能力**。
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2. **`AssistantAgent` 的代码重构（进化）**
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* 它没有简单地在原代码上打补丁，而是进行了**一次彻底的重构**，让代码变得更加**健壮（Robust）**和**工程化**：
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* **加入了重试机制**: 针对 `YFRateLimitError`，它引入了 `try...except` 循环、`time.sleep()` 延时和最大重试次数。这是非常有经验的程序员才会采取的策略，用来处理不稳定的网络服务。
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* **移除了语法错误**: 它聪明地删除了代码中不应存在的 `TERMINATE` 变量。
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* **代码优化**:
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* 用 `warnings.simplefilter` 主动抑制了无用的警告，让输出更干净。
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* 用 `datetime.now()` 将结束日期动态化，让代码更具通用性，而不是写死。
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* 改进了安装库的逻辑，使其更清晰。
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* 最后，它还用清晰的语言（Markdown 列表和 emoji）向用户解释了它做了哪些改进，用户体验极佳。
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**关键点**: AI 代理不仅仅是修复了 Bug，它还**提升了代码的质量**，使其从一个简单的脚本演变成了一个带有容错机制的、更可靠的程序。
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### 第三轮对话：成功执行与任务确认
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1. **`UserProxyAgent` 的成功执行**
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* `exitcode: 0 (execution succeeded)`: 成功！
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* `Code output: 图表已成功保存为 'stock_price_chart_deepseek.png'`: 它将代码的 `print` 输出作为执行结果返回。
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2. **`AssistantAgent` 的最终确认**
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* 收到成功消息后，它没有立刻终止。它首先像一个优秀的产品经理一样，**向用户确认任务完成**，并描述了成果（图表内容）。
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* 它还主动**提出了扩展可能性**（“如果需要进一步调整图表...请告诉我！”），展示了良好的交互能力。
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* 在这一切都完成后，它才发出最终的 `TERMINATE` 指令，干净利落地结束对话。
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### 总结分析
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这个过程完美地回答了“为什么要用 AutoGen？”这个问题：
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1. **自动化问题解决**: 你只提出了一个高层次的目标（“画图”），中间遇到的所有问题（库未安装、API限制、代码语法错误）都是由 AI 代理们自己通过对话解决的，无需人工干预。
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2. **持续学习与进化**: AI 在每一次失败后都变得更“聪明”。它从一个简单的脚本开始，最终演化出了一个包含错误处理、重试机制和动态参数的健壮程序。
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3. **角色分工明确**: `AssistantAgent` 负责思考、规划和编码，`UserProxyAgent` 负责执行、测试和反馈。这种分工合作的模式效率极高。
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4. **超越简单问答**: 这已经不是一个简单的“你问我答”模式了。这是一个具有状态、能够记忆历史、分析反馈并持续迭代以达成目标的**自主系统（Autonomous System）**。
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您亲手运行的这个例子，就是未来软件开发、数据分析和自动化任务处理的一个缩影。恭喜你，你已经掌握了 AutoGen 的精髓！
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