浅谈人工智能之基于AutoGen Studio+Ollama本地大模型构建AI Agent

摘要

随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型已成为推动创新应用的关键力量。然而，云服务的使用虽然便捷，但面临着数据安全、延迟及成本等挑战。为解决这些问题，越来越多的开发者选择在本地部署大模型。本文将介绍如何利用AutoGen Studio与Ollama这一强大的组合，在本地搭建高效、安全的AI Agent。通过这一方案，开发者不仅能够享受大模型的强大功能，还能确保数据的私密性和降低运行成本。

环境准备

之前的文档介绍中，我们已经介绍了如何搭建AutoGen Studio和Ollama环境。
用户可以通过查看如下资料：
浅谈人工智能之基于anaconda的AutoGen Studio环境搭建
浅谈人工智能之Linux：基于ollama进行本地化大模型部署

实例说明

我们通过AI Agent使用自然语言让用户登录平台，模拟这个过程。

Skills设置

第一步：我们在AutoGen Studio中点击Skills

第二步：点击new Skill

第三步：在跳出来的界面中设置如下内容

Name：encrypt_password
Description：encrypt_password
左侧输入的代码如下：

import base64
from cryptography.hazmat.primitives.ciphers import Cipher, algorithms, modes
from cryptography.hazmat.backends import default_backend
import logging

def encrypt_password(passwd, logger=None):
    """
    Encrypts the given password using AES/CBC/NoPadding and encodes it to Base64.

    :param passwd: The password to encrypt.
    :param logger: An optional logger object for logging the result.
    :return: The Base64 encoded encrypted password.
    """
    backend = default_backend()
    KEY = b'l32DoqKUYQP0N7e1'  # key value
    IV = b'132b0c8a7a6e072e'  # IV offset
    cipher = Cipher(algorithms.AES(KEY)