今天讲第4课，用Microsoft Autogen做一个多角色Agent应用。
Autogen是AI Agent框架里的常青树，简称AG，两年前发布，现在项目还处于活跃状态。
Autogen刚开始主要以自动化编码为主，后来发展了一个综合性的Agent开发框架，他的优势在于兼容性好、有Web界面支持（AutoGen Studio）、使用简单、大厂品牌等。
一、案例介绍
本篇做一个具有两个角色的应用，一个角色擅长解数学题，另一个角色专注于化学知识解答，那推而广之，我们就可以做一个所有学科都优秀的Agent应用了。
二、条件准备
首先要有大模型，我们用Ollama软件解决，然后要有Python环境，我们用Miniconda。
还有一个重点要讲的地方，就是本例用OpenAI接口接入Ollama部署的qwen3模型，但那个接口只认OpenAI的模型，这里有个技巧，就是把qwen3复制一份变成gpt-3.5-turbo，这样接口就能认了，用起来没区别。具体命令为：
ollama cp qwen3 gpt-3.5-turbo三、源代码
如果在手机上不易查看，请到 https://github.com/little51/agent-dev 的chapter-x-0base下载代码和操作步骤。
import asyncio from autogen_agentchat.agents import AssistantAgent from autogen_agentchat.tools import AgentTool from autogen_agentchat.ui import Console from autogen_ext.models.openai import OpenAIChatCompletionClient async def main() -> None: model_client = OpenAIChatCompletionClient( model="gpt-3.5-turbo", base_url="http://localhost:11434/v1", api_key="EMPTY" ) # 创建数学专家助手 math_agent = AssistantAgent( "math_expert", model_client=model_client, system_message="你是一名数学专家。", description="数学专家助手。", model_client_stream=True, ) math_agent_tool = AgentTool(math_agent, return_value_as_last_message=True) # 创建化学专家助手 chemistry_agent = AssistantAgent( "chemistry_expert", model_client=model_client, system_message="你是一名化学专家。", description="化学专家助手。", model_client_stream=True, ) chemistry_agent_tool = AgentTool( chemistry_agent, return_value_as_last_message=True) # 创建主助手，可使用专家工具 agent = AssistantAgent( "assistant", system_message="你是一个通用助手。需要时请使用专家工具。", model_client=model_client, model_client_stream=True, tools=[math_agent_tool, chemistry_agent_tool], max_tool_iterations=10, ) # 运行任务 await Console(agent.run_stream(task="x^2的积分是什么？")) await Console(agent.run_stream(task="水的分子量是多少？")) asyncio.run(main())四、运行
1、环境安装
# 创建虚拟环境 conda create -n part04 python=3.13 -y # 激活虚拟环境 conda activate part04 # 安装依赖库 pip install autogen-agentchat==0.7.5 autogen-ext[openai]==0.7.5 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple2、运行程序
python agent_autogen.py3、运行结果
未完待续！
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