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AutoGenCadre Python open source pour construire des applications LLM multi‑agents collaborant à la résolution de tâches.

4.5 (4)
Daniel NikulshynÉvalué par Daniel Nikulshyn·Mis à jour juillet 2026

Aperçu

AutoGen est un cadre de programmation open-source développé par Microsoft Research pour créer des systèmes d'IA agétiques. Il permet aux développeurs de définir plusieurs agents alimentés par LLM qui peuvent converser, raisonner, appeler des outils, exécuter du code et coordonner leurs actions pour achever des flux de travail complexes. Le framework prend en charge des modèles de conversation flexibles, des rôles d'agent personnalisables et l'intégration avec les saisies humaines, les API externes et les environnements d'exécution de code. Il est couramment utilisé pour prototyper des assistants de recherche, des flux de travail de codage automatisés, des pipelines d'analyse de données et d'autres systèmes d'agents orientés tâches. AutoGen est distribué sous forme de bibliothèque Python avec un développement communautaire actif, une documentation et des exemples, ce qui en fait une base pratique pour expérimenter et déployer des applications à agents multiples.

Fonctionnalités clés

  • Orchestration de la conversation multi-agent
  • Rôles et personas d'agents personnalisables
  • Exécution de code et appel d'outils
  • Support de l'interaction humain‑en‑boucle
  • Compatible avec les principaux fournisseurs de LLM
  • API Python extensible

Tarifs

Modèle
Freemium
Note
4.5 / 5 (4)

Cas d’usage

IA Conversationnelle

Construire des systèmes de conversations multi-agent qui collaborent pour résoudre les tâches, avec des applications dans le service client, le support technique et plus encore.

Flux de LLM

Créer des fléchots qui intègrent les grands modèles de langage pour automatiser les tâches, telles que le traitement de données, l'analyse de texte et la génération de contenu.

Systèmes Multi-Agent

Développer des systèmes qui permettent à plusieurs agents d'interagir et de collaborer, avec des applications potentielles dans des domaines tels que le jeu, la simulation et l'éducation.

Inférence Optimisée

Utiliser les APIs d'inférence optimisées LLM d'AutoGen pour optimiser les performances et réduire les coûts dans les déploiements à grande échelle de modèles de langage.

Pour & contre

Pour

  • Libre et open source
  • Schémas de conversation multi-agent flexibles
  • Support de l'utilisation d'outils et de l'exécution de code
  • Soutenu par Microsoft Research et une communauté active

Contre

  • Nécessite des connaissances en Python et en API LLM
  • La documentation peut prendre du retard par rapport aux mises à jour rapides
  • Exécuter des boucles multi-agents peut entraîner des coûts de jetons élevés
  • Pas d'interface graphique intégrée pour les non‑développeurs

Palmarès des batailles

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Avis

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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.

Questions & réponses

Aucun des containers dev ne s'est pas construit en raison d'un « mismatch de somme de hachage ». Qu'est-ce que je dois faire ?

Il s'agit d'une question temporaire qui semble être causée par une combinaison d'issues de miroir et de proxy. Si elle se présente, essayez de remplacer la étape d'mise à jour d'apt-get par le suivant : 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/99custom RUN 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 # et les paquets nécessaires qui doivent être installés pour cette version spécifique du conteneur dev Ceci est une combinaison de suggestions de Stack Overflow ici et ici.

Asked by Vasyl Kovalenko · May 21, 2026

Qu'est-ce que je dois faire si je reçois l'erreur 'TypeError: Assistants.create() reçoit un argument de mot-clé inattendu `file_ids`'?

Cette erreur se produit généralement lorsque vous utilisez une version d'AutoGen plus ancienne que la 0.2.27 en combinaison avec une bibliothèque OpenAI de version 1.21 ou ultérieure. Le problème résulterait en ce que la plus ancienne version d'AutoGen ne prend pas en charge le paramètre file_ids utilisé par de nouvelles versions de l'API de l'OpenAI. Pour résoudre cet problème, il faut mettre à niveau votre bibliothèque Autogen vers une version de 0.2.27 ou supérieure qui garantit une compatibilité entre Autogen et la bibliothèque OpenAI. pip install --upgrade autogen

Asked by Nikolai Petrenko · May 13, 2026

Les agents lancent des exceptions en raison de Docker qui ne fonctionne pas. Comment résoudre cela ?

Si vous exécutez AutoGen localement, la commande par défaut pour les agents qui exécutent du code est de tenter l'exécution de code à l'intérieur d'un conteneur Docker. Si Docker ne fonctionne pas, cela provoquera une erreur à l'exécution. Pour résoudre cela, vous avez plusieurs options.

Asked by Tunde Balogun · May 6, 2026

Lorsque vous utilisez autogen-docker, est-il toujours nécessaire de reinstaller les modules ?

L'argument « use_docker » dans la configuration de l'exécution du code de l'agent sera mis à jour avec le nom de l'image contenant la modification après l'exécution, lorsque la conversation est terminée. Vous pouvez sauvegarder ce nom d'image. Pour une nouvelle conversation, vous pouvez définir « use_docker » sur le nom de l'image sauvegardé pour démarrer l'exécution là-dessus.

Asked by Ismael Rios · May 1, 2026

Comment obtenir chaque message de l'agent ?

Veuillez vous référer à https://microsoft.github.io/autogen/docs/reference/agentchat/conversable_agent#chat_messages

Asked by Lucas Petit · Apr 15, 2026

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Alternatives à Développement d'Agent