本文旨在解决AutoGen框架在使用本地大语言模型（如LM Studio）时，遇到的TypeError: create() got an unexpected keyword argument ‘api_type’错误。该错误源于AutoGen为保持与OpenAI API的最新兼容性，已移除config_list中api_type参数的支持。教程将提供详细的配置更新步骤，指导用户正确配置本地LLM，确保AutoGen代理正常运行。
问题现象与错误解析
在使用autogen框架与本地大语言模型（llm）进行交互时，部分用户可能会遇到一个typeerror，具体错误信息为create() got an unexpected keyword argument ‘api_type’。此问题通常发生在尝试初始化autogen代理并进行首次对话时。以下是导致此错误的代码示例：
from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent config_list = [ { "api_type": "open_ai", # 导致错误的参数 "api_base": "http://localhost:1234/v1", "api_key": "NULL" } ] llm_config = {'config_list': config_list} assistant = AssistantAgent( name="assistant", llm_config = llm_config ) user_proxy = UserProxyAgent( name="user_proxy", human_input_mode="NEVER", max_consecutive_auto_reply=100, ) task = """write a python method to output numbers 1 to 100""" user_proxy.initiate_chat( assistant, message=task )
运行上述代码后，系统会抛出如下追溯信息：
Traceback (most recent call last): ... File "C:UsersRohunDevelopmentAutoGenenvlibsite-packagesautogenoaiclient.py", line 327, in _completions_create response = completions.create(**params) File "C:UsersRohunDevelopmentAutoGenenvlibsite-packagesopenai_utils_utils.py", line 299, in wrapper return func(*args, **kwargs) TypeError: create() got an unexpected keyword argument 'api_type'
此错误追溯表明，当AutoGen尝试通过其内部的OpenAI客户端调用create()方法时，传入了一个名为api_type的参数，而该方法并不接受此参数。这直接指向了config_list中”api_type”: “open_ai“这一配置项的问题。
错误根源：AutoGen配置更新
该TypeError的根本原因在于AutoGen框架为了保持与OpenAI API的最新兼容性，近期对配置方式进行了调整。在较新版本的AutoGen中，config_list中的”api_type”参数已被移除。
AutoGen框架的设计目标之一是提供与OpenAI API高度兼容的接口，无论是直接调用OpenAI服务还是通过代理（如LM Studio）连接本地模型。随着OpenAI API本身的演进，AutoGen也相应地简化了其内部的API调用逻辑。过去，api_type参数用于明确指定API类型（例如open_ai、azure等），但在当前版本中，当api_base指向一个标准的OpenAI兼容端点时，AutoGen已能自动识别并正确处理，不再需要显式声明api_type。因此，如果您的autogen库版本较新，继续使用api_type参数就会导致其内部的OpenAI客户端在调用create方法时因接收到不识别的参数而报错。
解决方案：移除api_type参数
解决此问题的方法非常直接：从config_list字典中移除”api_type”: “open_ai”这一键值对。AutoGen框架在默认情况下，会将配置为open_ai类型，只要api_base指向一个符合OpenAI API规范的端点（如LM Studio提供的/v1接口），框架就能正常工作。
以下是修正后的config_list配置示例：
from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent config_list = [ { # "api_type": "open_ai", # 移除此行 "api_base": "http://localhost:1234/v1", "api_key": "NULL" } ] llm_config = {'config_list': config_list} assistant = AssistantAgent( name="assistant", llm_config = llm_config ) user_proxy = UserProxyAgent( name="user_proxy", human_input_mode="NEVER", max_consecutive_auto_reply=100, ) task = """write a python method to output numbers 1 to 100""" user_proxy.initiate_chat( assistant, message=task )
通过移除api_type参数，config_list将只包含api_base和api_key，这与当前AutoGen版本对OpenAI兼容API的期望配置相符。
修正后的代码示例
将上述修改应用到完整的代码中，即可解决TypeError问题，并使AutoGen代理能够正常与本地LLM交互：
from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent # 配置列表，用于指定LLM服务 # 注意：在最新版本的AutoGen中，"api_type" 参数已被移除，以保持与OpenAI API的兼容性。 config_list = [ { "api_base": "http://localhost:1234/v1", # 本地LLM服务（如LM Studio）的API地址 "api_key": "NULL" # 对于本地模型，api_key可以设置为"NULL"或任意非空字符串 } ] # LLM配置字典，包含配置列表 llm_config = {'config_list': config_list} # 初始化 AssistantAgent，作为任务执行者 assistant = AssistantAgent( name="assistant", llm_config=llm_config # 传入LLM配置 ) # 初始化 UserProxyAgent，作为用户代理，负责与AssistantAgent交互 user_proxy = UserProxyAgent( name="user_proxy", human_input_mode="NENEVER", # 设置为不接受人工输入，以便自动化运行 max_consecutive_auto_reply=100, # 最大连续自动回复次数 ) # 定义要执行的任务 task = """write a python method to output numbers 1 to 100""" # 启动聊天会话 print(f"User Proxy (to assistant): {task}n") user_proxy.initiate_chat( assistant, message=task )
重要注意事项
- 版本兼容性： Autogen框架仍在快速迭代中，其API和配置可能会随版本更新而变化。建议用户定期查阅AutoGen的官方文档或GitHub仓库（特别是Roadmap和Release Notes），以获取最新的配置指南和兼容性信息。
- 本地LLM服务配置： 确保您的本地LLM服务（例如LM Studio）已正确启动，并且其API端口（示例中为1234）与api_base中指定的端口一致。同时，确认API端点路径是否为/v1，这是OpenAI兼容API的常见路径。
- api_key处理： 对于大多数本地LLM服务，它们通常不需要真实的API密钥进行身份验证。因此，api_key可以设置为”NULL”或任何非空字符串，Autogen会接受它作为占位符。
- 错误排查： 如果在移除api_type后仍然遇到连接问题，请检查：
- 本地LLM服务是否正在运行且可访问。
- 防火墙设置是否阻止了Python程序访问本地端口。
- 是否有其他程序占用了相同的端口。
总结
TypeError: create() got an unexpected keyword argument ‘api_type’是AutoGen框架在版本更新过程中，为保持与OpenAI API的最新兼容性而引入的一个配置变化。通过简单地从config_list中移除”api_type”: “open_ai”参数，即可解决此问题，确保AutoGen代理能够顺利地与本地大语言模型进行交互。开发者在使用任何开源框架时，都应关注其版本更新和官方文档，以便及时调整代码以适应新的API规范。
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