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# Documentation
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- Class name: ConversableAgentCreator
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- Category: SALT/Shakers/Agents
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
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ConversableAgentCreator节点旨在创建可对话的智能体，这些智能体能够基于预定义的系统消息进行对话交互，并可选择性地利用大型语言模型(LLM)来生成响应。该节点为构建具有对话能力的AI实体提供了灵活且强大的工具。
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# Input types
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## Required
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- name
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- 指定可对话智能体的名称，作为其唯一标识符。这个名称对于在系统中识别和引用特定的智能体至关重要。
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- Comfy dtype: STRING
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- Python dtype: str
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- system_message
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- 定义初始系统消息，为可对话智能体设置上下文或指令，指导其交互行为。这个消息对塑造智能体的个性和功能起着关键作用。
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- Comfy dtype: STRING
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- Python dtype: str
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## Optional
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- llm_model
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- 可选参数，允许集成大型语言模型(LLM)以增强智能体的对话能力，通过生成动态响应来提升交互质量。这为智能体提供了更高级的语言理解和生成能力。
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- Comfy dtype: LLM_MODEL
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- Python dtype: dict or None
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# Output types
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- agent
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- 创建的可对话智能体，已准备就绪可以进行交互，能够处理用户输入并做出响应。这个输出代表了一个功能完备的智能对话实体。
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- Comfy dtype: AGENT
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- Python dtype: ConversableAgent
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## Usage tips
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- Infra type: `CPU`
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- Common nodes: unknown
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## Source code
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```python
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class ConversableAgentCreator:
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(cls):
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return {
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"required": {
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"name": ("STRING", {"multiline": False, "placeholder": "Assistant"}),
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"system_message": ("STRING", {
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"multiline": True,
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"default": "You are a helpful AI assistant. You can help with document QA. Return 'TERMINATE' when the task is done."
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}),
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},
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"optional": {
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"llm_model": ("LLM_MODEL",),
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}
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}
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RETURN_TYPES = ("AGENT",)
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RETURN_NAMES = ("agent",)
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FUNCTION = "create_agent"
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CATEGORY = f"{MENU_NAME}/Shakers/Agents"
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def create_agent(self, name, system_message, llm_model=None):
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agent = ConversableAgent(
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name=name,
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system_message=system_message,
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llm_config={"config_list": [{"model": llm_model["llm"].model, "api_key": llm_model["llm"].api_key}]} if llm_model is not None else False,
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human_input_mode="NEVER",
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)
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return (agent,)
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```
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