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AutoGenFrammento di codice Python open-source per la creazione di applicazioni di LLM multi-agente che collaborano per risolvere compiti.

4.5 (4)
Daniel NikulshynRecensito da Daniel Nikulshyn·Aggiornato luglio 2026

Panoramica

AutoGen è un framework di programmazione open-source sviluppato da Microsoft Research per creare sistemi di intelligenza artificiale agente. Consente agli sviluppatori di definire diversi agenti potenziati da LLM che possono conversare, ragionare, chiamare strumenti, eseguire codice e coordinare tra loro per completare flussi di lavoro complessi. Il framework supporta modelli conversazionali flessibili, ruoli di agente personalizzabili e integrazione con l'input umano, API esterne e ambienti di esecuzione del codice. È comunemente utilizzato per prototipare assistenti per la ricerca, flussi di codifica automatizzati, pipeline di analisi dei dati e altri sistemi di agenti orientati alle attività. AutoGen è distribuito come biblioteca Python con sviluppo attivo della community, documentazione e esempi, rendendolo una base pratica per sperimentare e mettere in produzione applicazioni multi-agente.

Funzionalità chiave

  • Orchestrazione delle conversazioni multi-agente
  • Ruoli e personalità degli agenti personalizzabili
  • Esecuzione del codice e chiamata a strumenti
  • Sostegno dell'input umano
  • Compatibilità con maggiori provider di LLM
  • API di estensione Python

Prezzi

Modello
Freemium
Valutazione
4.5 / 5 (4)

Casi d’uso

Intelligenza Artificiale Conversazionale

Crea sistemi conversazionali multi-agente che collaborano per risolvere compiti, con applicazioni nel servizio ai clienti, assistenza tecnica e altro.

Flussi di lavoro con modelli linguistici

Crea flussi di lavoro che sfruttano modelli linguistici di grandi dimensioni per automatizzare compiti, come il trattamento dei dati, l'analisi del testo e la generazione del contenuto.

Sistemi Multi-Agente

Sviluppa sistemi che consentono a diversi agenti di interagire e collaborare, con potenziali applicazioni in settori come i giochi, le simulazioni e l'istruzione.

Inferenza Ottimizzata

Usa gli API di inferenza LLM migliorati di AutoGen per ottimizzare le prestazioni e ridurre i costi nelle grandi distribuzioni di modelli linguistici.

Pro & contro

Pro

  • Gratuito e open-source
  • Patteni di conversazione multi-agente flessibili
  • Supporta l'esecuzione di strumenti e del codice
  • Sostenuto da Microsoft Research con una comunità attiva

Contro

  • Richiede conoscenza di Python e API di LLM
  • La documentazione può rimanere indietro rispetto agli aggiornamenti veloci
  • L'esecuzione di loop multi-agente può determinare costi token alti
  • Nessuna interfaccia grafica integrata per non sviluppatori

Recensioni

4.5

Media su 4 valutazioni.

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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.

Domande e risposte

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

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Alternative a Developamento degli Agenti