소스 정보
- 저장소
- ag2ai/resource-hub
- 최근 소스 활동
- 2026년 3월 19일 04:42
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 4
- 포크
- 3
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
SOC 직업 분류 기준
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/ag2ai/resource-hub --skill ag2-imports명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
REST and WebSocket endpoint patterns, error handling, and Pydantic schema conventions for the backend
Architecture, directory layout, communication protocol, and conventions for the full-stack multi-agent application
Step-by-step guide to add a new REST or WebSocket endpoint to the backend
| name | ag2-imports |
| description | Correct import paths and module structure for the AG2 framework |
| license | Apache-2.0 |
The package name is ag2, not autogen. All imports use the ag2 namespace.
from ag2.agentchat import AssistantAgent, UserProxyAgent, ConversableAgent
AssistantAgent -- LLM-powered agent that generates replies.UserProxyAgent -- Proxy for human input; can also execute code.ConversableAgent -- Base class for all conversable agents.from ag2 import LLMConfig
Use LLMConfig as a context manager to bind a model configuration to agents created within its scope:
with LLMConfig(api_type="openai", model="gpt-4o"):
agent = AssistantAgent(name="assistant")
from ag2.agentchat.group import run_group_chat
from ag2.agentchat.group import DefaultPattern, AutoPattern, RoundRobinPattern
run_group_chat -- Orchestrates a multi-agent conversation.DefaultPattern -- LLM-based speaker selection with optional handoffs.AutoPattern -- Automatic orchestration; the LLM decides flow.RoundRobinPattern -- Agents speak in fixed round-robin order.from ag2.tools import tool
The @tool decorator converts a plain function into a tool that agents can call.
from ag2.agentchat import initiate_chats # Sequential multi-conversation
from ag2.agentchat import register_hand_off # Handoff registration
from ag2.agentchat.group import Handoff # Explicit handoff target
import autogen -- the package was renamed to ag2.GroupChat or GroupChatManager -- use run_group_chat with a pattern instead.config_list dicts -- use LLMConfig objects.