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AutoGenFramework de Python de código abierto para crear aplicaciones LLM multi-agente que colaboran para resolver tareas.

4.5 (4)
Daniel NikulshynReseñado por Daniel Nikulshyn·Actualizado julio de 2026

Resumen

AutoGen es un framework de programación de código abierto desarrollado por Microsoft Research para crear sistemas de IA agentica. Permite a los desarrolladores definir múltiples agentes impulsados por LLM que pueden conversar, razonar, llamar a herramientas, ejecutar código y coordinarse entre sí para completar flujos de trabajo complejos. El framework admite patrones de conversación flexibles, roles de agente personalizables e integración con intervención humana, APIs externas y entornos de ejecución de código. Se utiliza comúnmente para prototipar asistentes de investigación, flujos de trabajo de codificación automatizados, pipelines de análisis de datos y otros sistemas de agentes orientados a tareas. AutoGen se distribuye como una librería de Python con un desarrollo comunitario activo, documentación y ejemplos, lo que lo convierte en una base práctica para experimentar y desplegar aplicaciones multi-agente.

Funciones clave

  • Orquestación de conversaciones multi-agente
  • Roles y personalidades de agente personalizables
  • Ejecución de código y llamada a herramientas
  • Soporte para intervención humana (human-in-the-loop)
  • Compatible con los principales proveedores de LLM
  • API de Python extensible

Precio

Modelo
Freemium
Valoración
4.5 / 5 (4)

Casos de uso

Conversación en tiempo real

Crea sistemas de conversación de múltiples agentes que colaboran para resolver tareas, con aplicaciones en servicio al cliente, soporte técnico y más.

Flujos de trabajo de modelos de lenguaje

Crea flujos de trabajo que aprovechan modelos de lenguaje grandes para automatizar tareas, como el procesamiento de datos, el análisis de texto y la generación de contenido.

Sistemas de agentes múltiples

Desarrolla sistemas que permiten que varios agentes interactúen y collaborative, con posibles aplicaciones en áreas como juegos, simulaciones y educación.

Inferencia optimizada

Utiliza las APIs de inferencia de LLM mejoradas de AutoGen para optimizar el rendimiento y reducir costos en implementaciones a gran escala de modelos de lenguaje.

Pros y contras

Ventajas

  • Gratuito y de código abierto
  • Patrones de conversación multi-agente flexibles
  • Soporta el uso de herramientas y ejecución de código
  • Respaldado por Microsoft Research con una comunidad activa

Contras

  • Requiere conocimientos de Python y de la API de LLM
  • La documentación puede ir a la zaga de las rápidas actualizaciones
  • Ejecutar bucles multi-agente puede incurrir en altos costes de tokens
  • No tiene una interfaz gráfica (GUI) integrada para no desarrolladores

Historial de batallas

En 1 batalla del Panteón.

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Last battle

Reseñas

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GE

Gunnar Eriksson

Apr 5, 2026

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on code execution and tool calling, and free and open source caught me off guard. Requires Python and LLM API knowledge is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

OH

Omar Haddad

Feb 25, 2026

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and flexible multi-agent conversation patterns. Compatible with major LLM providers fits neatly into how we already work, and multi-agent conversation orchestration removed a step we used to do by hand. but it has held up under daily use.

Jamal Carter

Jamal Carter

Jan 29, 2026

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: human-in-the-loop support and backed by Microsoft Research with active community. On balance the feature set — especially compatible with major LLM providers — justifies the 5 stars for our use case.

LP

Linda Petersen

Aug 24, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on compatible with major LLM providers, and flexible multi-agent conversation patterns caught me off guard. No built-in GUI for non-developers is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Preguntas y respuestas

None of the devcontainers are building due to "Hash sum mismatch", what should I do?

This is an intermittent issue that appears to be caused by some combination of mirror and proxy issues. If it arises, try to replace the apt-get update step with the following: RUN echo "Acquire::http::Pipeline-Depth 0;" > /etc/apt/apt.conf.d/99custom && \ echo "Acquire::http::No-Cache true;" >> /etc/apt/apt.conf.d/99custom && \ echo "Acquire::BrokenProxy true;" >> /etc/apt/apt.conf.d/99customRUN apt-get clean && \ rm -r /var/lib/apt/lists/* && \ apt-get update -o Acquire::CompressionTypes::Order::=gz && \ apt-get -y update && \ apt-get install sudo git npm # and whatever packages need to be installed in this specific version of the devcontainer This is a combination of StackOverflow suggestions here and here.

Asked by Vasyl Kovalenko · May 21, 2026

What should I do if I get the error "TypeError: Assistants.create() got an unexpected keyword argument 'file_ids'"?

This error typically occurs when using Autogen version earlier than 0.2.27 in combination with OpenAI library version 1.21 or later. The issue arises because the older version of Autogen does not support the file_ids parameter used by newer versions of the OpenAI API. To resolve this issue, you need to upgrade your Autogen library to version 0.2.27 or higher that ensures compatibility between Autogen and the OpenAI library. pip install --upgrade autogen

Asked by Nikolai Petrenko · May 13, 2026

Agents are throwing due to docker not running, how can I resolve this?

If running AutoGen locally the default for agents who execute code is for them to try and perform code execution within a docker container. If docker is not running, this will cause the agent to throw an error. To resolve this you have some options.

Asked by Tunde Balogun · May 6, 2026

When using autogen docker, is it always necessary to reinstall modules?

The "use_docker" arg in an agent's code_execution_config will be set to the name of the image containing the change after execution, when the conversation finishes. You can save that image name. For a new conversation, you can set "use_docker" to the saved name of the image to start execution there.

Asked by Ismael Rios · May 1, 2026

How to get each agent message?

Please refer to https://microsoft.github.io/autogen/docs/reference/agentchat/conversable_agent#chat_messages

Asked by Lucas Petit · Apr 15, 2026

Hacer una pregunta

Alternativas a Desarrollo de Agentes