Xây dựng AutoGen Studio: Giao diện No-Code để kéo thả Agent của Microsoft

[AI Hunter]

Bạn muốn dùng AutoGen nhưng ngại viết Code?
Bạn muốn show cho sếp thấy "Biệt đội AI" hoạt động thế nào mà không cần mở màn hình đen sì của Terminal?

Chào mừng đến với AutoGen Studio. Đây là một ứng dụng web mã nguồn mở của Microsoft giúp bạn:

• Kéo thả để tạo Agent.
• Định nghĩa Skill (Kỹ năng) cho Agent.
• Chát trực tiếp với đội ngũ Agent trên giao diện web.
• Xem lại lịch sử chạy code và kết quả.

1. Cài đặt và Khởi chạy​

Yêu cầu: Máy đã cài Python 3.10 trở lên.

Bước 1: Cài đặt thư viện
Mở Terminal (hoặc CMD) và chạy:

pip install autogenstudio

Bước 2: Cấu hình API Key
Bạn cần set API Key của OpenAI (hoặc Azure) làm biến môi trường.
Trên Windows (PowerShell):

$env:OPENAI_API_KEY="sk-..."

Trên Mac/Linux:

export OPENAI_API_KEY="sk-..."

Bước 3: Khởi động Server

autogenstudio ui --port 8081

Sau đó, mở trình duyệt và truy cập: http://localhost:8081

2. Làm quen giao diện (Dashboard)​

Giao diện của AutoGen Studio chia làm 3 phần chính (Tab bên trái):

• Build (Xây dựng): Nơi bạn định nghĩa "nhân sự" và "quy trình".
  
  • Skills: Các hàm Python mà Agent có thể dùng (ví dụ: hàm tạo ảnh, hàm tìm tin tức).
    
  • Models: Cấu hình LLM (GPT-4, GPT-3.5 hoặc Local LLM qua Ollama).
    
  • Agents: Tạo nhân vật (Tên, Vai trò, System Message).
    
  • Workflows: Kết nối các Agent lại thành một nhóm (Group Chat).
    
• Playground (Sân chơi): Nơi bạn chat với Workflow vừa tạo để test thử.
• Gallery (Thư viện): Lưu các Workflow mẫu hoặc chia sẻ cho người khác.

3. Thực hành: Tạo team "Du lịch ảo"​

Chúng ta sẽ tạo một nhóm gồm 2 Agent để lên kế hoạch đi chơi.

Bước 1: Tạo Agent (Vào Build -> Agents)
Tạo Agent 1:

• Name: `travel_planner`
• System Message: Bạn là chuyên gia du lịch. Hãy lên lịch trình chi tiết dựa trên địa điểm người dùng yêu cầu.

Tạo Agent 2:

• Name: `local_guide`
• System Message: Bạn là người dân bản địa. Hãy phản biện lại lịch trình của travel_planner nếu nó không hợp lý hoặc gợi ý quán ăn ngon bổ rẻ.

Bước 2: Tạo Workflow (Vào Build -> Workflows)

• Chọn "New Workflow" -> Chọn loại "Group Chat".
• Kéo 2 Agent `travel_planner` và `local_guide` vào nhóm.
• Thêm `UserProxy` (đại diện cho bạn) vào nhóm để ra lệnh.

Bước 3: Chạy thử (Vào Playground)

• Chọn Session mới, chọn Workflow vừa tạo.
• Chat: "Lên lịch trình đi Đà Lạt 3 ngày 2 đêm cho cặp đôi thích check-in."

Kết quả: Bạn sẽ thấy 2 con AI tự nói chuyện với nhau.
* `travel_planner`: Đưa ra lịch (Quảng trường Lâm Viên, Hồ Xuân Hương...).
* `local_guide`: "Khoan đã, Quảng trường Lâm Viên buổi trưa nắng lắm, nên đi buổi chiều tối. Ăn trưa thì nên ghé quán X..."
* Sau khi thống nhất, chúng sẽ đưa ra kết quả cuối cùng cho bạn.

4. Dùng Local LLM (Miễn phí)​

AutoGen Studio cho phép dùng mô hình chạy Local (như Mistral, Qwen) để tiết kiệm tiền.
1. Chạy server local (ví dụ dùng LM Studio hoặc Ollama): `http://localhost:1234/v1`.
2. Trong tab Build -> Models: Tạo model mới.
3. Base URL: Nhập link server local của bạn.
4. API Key: Nhập bừa (ví dụ "NULL").

Kết luận​

AutoGen Studio hạ thấp rào cản gia nhập thế giới Multi-Agent xuống mức bằng 0.
Tuy nhiên, nó chỉ phù hợp để làm mẫu (Prototype) hoặc demo. Để triển khai hệ thống phức tạp vào sản phẩm thực tế (Production), bạn vẫn nên quay lại viết code Python thuần để kiểm soát tốt hơn các ngoại lệ và database.