OlympHill
AutoGen logo

AutoGenAvatud lähtekoodiga Pythoni raamistik mitmeagentlike LLM‑i rakenduste loomiseks, mis üksteisega koostööd tegutsevad ülesannete lahendamiseks.

4.5 (4)
Daniel NikulshynVaadanud Daniel Nikulshyn·Uuendatud juuli 2026

Ülevaade

AutoGen on Microsoft Researchi välja töötatud avatud lähtekoodiga programmeerimisraamistik agentlike tehisintellektisüsteemide loomiseks. See võimaldab arendajatel määratleda mitu LLM-põhist agenti, mis saavad vestelda, arutleda, tööriistu kutsuda, koodi käivitada ja omavahel koordineerida, et lõpetada keerulisi töövooge. Raamistik toetab paindlikke vestlusmustreid, kohandatavaid agendi rolle ja integreerimist inimese sisendiga, väliste API-dega ning koodi käivitamise keskkondadega. Seda kasutatakse tavaliselt uurimisabide prototüüpimiseks, automatiseeritud kodeerimistöövoogude, andmeanalüüsi torujuhtmete ja muude ülesannetele orienteeritud agendisüsteemide loomiseks. AutoGen on levitatud Pythoni teegina, millel on aktiivne kogukonna arendus, dokumentatsioon ja näited, muutes selle praktiliseks aluseks mitmeagendi rakenduste katsetamiseks ja juurutamiseks.

Põhifunktsioonid

  • Mitmeagentliku vestluse orkestreerimine
  • Kohandatavad agentide rollid ja isikused
  • Koodi täitmine ja tööriistade kutsumine
  • Inimese kaasamine tsüklis
  • Ühilduvus peamiste LLM‑i pakkujatega
  • Laiendatav Python API

Hinnad

Mudel
Freemium
Hinnang
4.5 / 5 (4)

Kasutusjuhud

Rakenduskõnekõrgendik

Ehitage mitmeagentse rääkumissüsteeme, mis koostöös süsteemitega lahendavad ülesandeid, nagu kasutajapidamis teenused, tehniline abipersonal ning veel mitu teemat.

LM Töötussüsteemid

Loo töötussüsteemid, mis kasutavad suuri keelemodelle, et automaatselt täita ülesandeid, nagu andmesüsteemide töötamine, tekstianalüüs ning sisu loomine.

Mitmeagentne süsteemid

Arendage süsteeme, mis võimaldavad mitmeid agenteid interaktseerus ja koostöös, ning võimalikud rakendused, sh mängumängud, simulatsioonid ning haridus.

Optimeeritud infööreeding

Kasutage AutoGen andmebaasi süsteeme, et optimeerida kõrgendike modellide infööreedingu teostatavust, saavutades parema töökindlust ning madalamat hinda suurte skaalates keelemodeleid rakendades.

Plussid ja miinused

Plussid

  • Tasuta ja avatud lähtekoodiga
  • Paindlikud mitmeagentlikud vestluse mustrid
  • Toetab tööriistade kasutamist ja koodi täitmist
  • Microsoft Researchi taustaga aktiivse kogukonnaga

Miinused

  • Vajaliku Pythoni ja LLM API teadmiste olemasolu
  • Dokumentatsioon võib ajaga jääda uuendustest maha
  • Mitmeagentlike tsüklite käitamine võib põhjustada kõrgeid tokenikulu
  • Ei ole sisseehitatud GUI mitte-arendajatele

Arvustused

4.5

Keskmine 4 hinnangust.

5
2
4
2
3
0
2
0
1
0

Logi sisse arvustuse jätmiseks.

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.

Küsimused

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

Esita küsimus

Agentide Arendamise Rakendusi alternatiivid