---
# System prepended metadata

title: 驅動未來：揭密 GenAI 新世代！Multi-Agents 和 Text-to-Action - George Liang

---

# 驅動未來：揭密 GenAI 新世代！Multi-Agents 和 Text-to-Action
###### 首先，我們將展示 GPT 的 Multiple Plugin 能力，展示如何利用不同插件來增強 AI 的功能。接著，深入探討 Multi Agents 的強大之處，說明其能夠讀取 OpenAPI Spec 並自動執行 API 的能力。我們將進一步說明如何利用 Multi Agents 的能力自動撰寫 OpenAPI Spec，提升開發效率。最後，我們將展示如何應用 Multi Agents 技術，將 SAP Web 文件轉換為 OpenAPI Spec，進而無縫呼叫 SAP 數據。本演講將揭示 GenAI 的潛能，展示 AI 在業界應用的新可能性。
#### 講者：George Liang
台灣微軟 資深雲端方案架構師

>###### 讓我們一起編輯留存今日的複習資源。

> 請從這裡開始
1. 常用Plug-in
*     RAG
*     File
*     Crawl
*     Search Engine
Bing + Crawl 自動擷取資訊與圖表
File + Dalle 文生圖

Universal Agent (Multi-agent system)
1. API對應標準OpenAPI規範
*     利用工具產生代碼
*     基於程式碼自動生成
*     事後處理(azure api management)
2. LLM透過api描述，充分了解API如何調用
3. Agent利用OpenAPI規範獲取api資源(url, 路徑)

挑戰：
*     正確的API端點
    *     API spec化繁為簡(LLM Input token上限)
    *     提供完整規範資訊
    *     可參考Kraken API網站
*     代碼不一定能完美執行
*     使用者未提供所有必要參數(多輪迴,Multi-turn)
![媒體 (6)](https://hackmd.io/_uploads/B1LT7DBQ1l.jpg)







