AssistantAgent + UserProxyAgent

from autogen import AssistantAgent

llm_config = {"model": "gpt-4o-mini", "api_key": "sk-..."}

assistant = AssistantAgent(
    name="assistant",
    llm_config=llm_config,
    # системный промпт уже встроен: "решай задачи, код — в блоках,
    # в конце ответь TERMINATE". Можно переопределить system_message.
)

from autogen import UserProxyAgent

user_proxy = UserProxyAgent(
    name="user_proxy",
    human_input_mode="NEVER",            # NEVER — автономно; ALWAYS — спрашивать
    max_consecutive_auto_reply=10,       # предохранитель: автоответов подряд
    is_termination_msg=lambda m: "TERMINATE" in (m.get("content") or ""),
    code_execution_config={              # ГДЕ и КАК выполнять код
        "work_dir": "coding",            # рабочая папка
        "use_docker": False,             # True — изолированно в Docker (безопаснее)
    },
    llm_config=False,                    # ему не нужна модель — он исполнитель
)

from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent

llm_config = {"model": "gpt-4o-mini", "api_key": "sk-..."}

assistant = AssistantAgent(name="assistant", llm_config=llm_config)

user_proxy = UserProxyAgent(
    name="user_proxy",
    human_input_mode="NEVER",
    max_consecutive_auto_reply=10,
    is_termination_msg=lambda m: "TERMINATE" in (m.get("content") or ""),
    code_execution_config={"work_dir": "coding", "use_docker": False},
)

# UserProxy инициирует разговор — ставит задачу ассистенту
user_proxy.initiate_chat(
    assistant,
    message="Посчитай 10-е число Фибоначчи. Напиши и запусти код.",
)

# Что произойдёт автоматически:
#  1. user_proxy → assistant: задача
#  2. assistant → user_proxy: ```python ...код фибоначчи...```
#  3. user_proxy ВЫПОЛНЯЕТ код, возвращает вывод (например, 55)
#  4. assistant видит результат, проверяет, отвечает "... TERMINATE"
#  5. разговор завершается по is_termination_msg

# Полная автономия — ничего не спрашивает (демо, доверенные задачи)
UserProxyAgent(name="up", human_input_mode="NEVER", ...)

# Человек подтверждает каждый ход — максимум контроля
UserProxyAgent(name="up", human_input_mode="ALWAYS", ...)

# Спросить только перед завершением — компромисс
UserProxyAgent(name="up", human_input_mode="TERMINATE", ...)

from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent

# РАЗДЕЛЕНИЕ РОЛЕЙ:
#   AssistantAgent  — «мозг»: думает, пишет код (llm_config = {...})
#   UserProxyAgent  — «руки» + человек: выполняет код (llm_config = False)

assistant = AssistantAgent(name="assistant", llm_config=llm_config)

user_proxy = UserProxyAgent(
    name="user_proxy",
    human_input_mode="NEVER",            # NEVER | ALWAYS | TERMINATE
    max_consecutive_auto_reply=10,       # предохранитель
    is_termination_msg=lambda m: "TERMINATE" in (m.get("content") or ""),
    code_execution_config={"work_dir": "coding", "use_docker": True},  # ИЗОЛЯЦИЯ!
    llm_config=False,
)

# Прокси (с задачей) инициирует разговор:
user_proxy.initiate_chat(assistant, message="Реши задачу, напиши и запусти код.")

# ЦИКЛ: assistant пишет код → user_proxy выполняет → assistant правит по выводу

# Правила:
#  • код от LLM → выполнять В ИЗОЛЯЦИИ (use_docker=True)
#  • прокси-исполнителю → llm_config=False
#  • ВСЕГДА предел: max_consecutive_auto_reply + is_termination_msg
#  • инициирует тот, у кого задача (обычно user_proxy)
#  • human_input_mode = AutoGen-версия human-in-the-loop