今回は各エージェントに異なる LLM（大規模言語モデル）を割り当てる SelectorGroupChat のサンプルコードを、行ごとに揃った形でコメント付きで解説していきます。
🎯 目的
AssistantAgentA：GPT-4 を使うAssistantAgentB：GPT-3.5 を使うUserProxyAgent：人間が割り込めるように準備
🧠 事前準備
pythonCopyEdit# ===== ライブラリのインポート =====
from autogen_agentchat.agents import AssistantAgent, UserProxyAgent # 各種エージェント
from autogen_agentchat.teams import SelectorGroupChat # セレクターベースのグループチャット
from autogen_agentchat.termination import MaxMessageTermination # 終了条件
from autogen_ext.models.openai import OpenAIChatCompletionClient # OpenAI用のモデルクライアント
import asyncio # 非同期処理用
🔧 各LLMクライアントの用意
pythonCopyEdit# ===== モデルクライアントを個別に作成 =====
gpt4_client = OpenAIChatCompletionClient(model="gpt-4") #GPT-4 用クライアント
gpt35_client = OpenAIChatCompletionClient(model="gpt-3.5-turbo") #GPT-3.5用クライアント
👤 エージェントの定義（それぞれ異なるLLMを割り当て）
pythonCopyEdit# ===== AssistantAgent A（GPT-4） =====
agent_a = AssistantAgent(
name="ResearcherGPT4", # エージェント名
model_client=gpt4_client, # GPT-4 を割り当て
description="複雑なリサーチタスクを担当します。" # 役割説明
)
# ===== AssistantAgent B（GPT-3.5） =====
agent_b = AssistantAgent(
name="SummarizerGPT3", # エージェント名
model_client=gpt35_client, # GPT-3.5 を割り当て
description="要約や簡単な説明を担当します。" # 役割説明
)
# ===== User（人間）エージェント =====
user = UserProxyAgent(
name="HumanUser", # エージェント名
human_input_mode="ALWAYS", # 呼ばれたら人間が入力できる
description="必要に応じてアドバイスや質問をします。" # 役割説明
)
✅ チーム（SelectorGroupChat）の構成
pythonCopyEdit# ===== SelectorGroupChat を作成 =====
team = SelectorGroupChat(
agents=[user, agent_a, agent_b], # すべての参加エージェントを登録
model_client=gpt4_client, # selector用LLM（誰を話者にするかを選ぶ）
termination_condition=MaxMessageTermination(max_messages=10), # 10発言で自動終了
allow_repeated_speaker=True # 同じエージェントが連続OK
)
💡
model_client=は「選択用」の LLM。実際に話す LLM とは独立している！
🚀 実行関数の定義と実行処理
pythonCopyEdit# ===== メイン関数を定義（async） =====
async def main():
await team.run_async("AI に関する技術の最近の進展を調べて、要約してください。")
# タスクを渡して会話を開始
# ===== 非同期で実行するための処理 =====
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main()) # Python の非同期実行
✅ 実行結果のイメージ（流れ）
nginxCopyEditSelector → ResearcherGPT4 を選択
→ GPT-4 でリサーチ実行 → 要約が必要 → SummarizerGPT3 にバトンタッチ
→ GPT-3.5 で要約 → 途中で HumanUser を選択 → 人間が入力
→ 10ターンで自動終了
📌 全体まとめ
| 要素 | 説明 |
|---|---|
AssistantAgent | 個別に model_client を設定できる |
SelectorGroupChat | 「誰が話すか」は selector側の LLM で選択（共通でもOK） |
UserProxyAgent | 人間が割り込みできるように設定可能 |
run_async() | 会話を非同期に走らせて、外部から人間が send() で差し込みも可能 |
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