
AutoGenÅpen kildekode Python-rammeverk for å bygge multi-agent LLM-applikasjoner som samarbeider for å løse oppgaver.
Oversikt
Nøkkelfunksjoner
- Orkestrering av samtaler mellom flere agenter
- Tilpassbare agentroller og personas
- Kjøre kode og kalle verktøy
- Støtte for menneskelig innblanding
- Kompatibel med store LLM-leverandører
- Utvidbart Python-API
Priser
- Modell
- Freemium
- Kategori
- Agentutvikling
- Vurdering
- 4.5 / 5 (4)
Brukstilfeller
Konversasjonsbasert kunstig intelligens
Bygg multi-agent-konversationsystemer som samarbeider om å løse oppgaver, med applikasjoner i kundesupport, teknisk support og mer.
Flows basert på LLM
Oppretthold flows som bruker store språkmodeller for å automatisere oppgaver, slik som dataprosessering, tekstanalyse og innholdsproduksjon.
Multi-agent-sikkerhets-system
Utvikle systemer som tillater flere agenter å interagere og samarbeide, med potensielle anvendelser i områder som spill, simulering og utdanning.
Optimert innførsel
Bruk AutoGen’s forbedrede LLM-innførsels-API-er for å optimere ytelsen og redusere kostnadene i store-skala språkmodell-inndreinger.
Fordeler og ulemper
Fordeler
- Gratis og åpen kildekode
- Fleksible multi-agent samtalemønstre
- Støtter verktøybruk og kodeutførelse
- Støttet av Microsoft Research med aktivt fellesskap
Ulemper
- Krever kunnskap om Python og LLM-API
- Dokumentasjonen kan falle bak raske oppdateringer
- Å kjøre multi-agent-løkker kan medføre høye token-kostnader
- Ingen innebygd GUI for ikke-utviklere
Kamprekord
I 1 kamp i Panteon.
Last battle
Anmeldelser
Gjennomsnitt fra 4 vurderinger.
Logg inn for å legge igjen en anmeldelse.
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.
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.
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.
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.
Spørsmål
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
Still et spørsmål
Alternativer til Agentutvikling
LangGraph Studio
Agentutvikling
Visuell IDE for å bygge, feilsøke og inspisere LangGraph-agentflyt
BrainSoup
Agentutvikling
Bygg tilpassede AI-agenter som automatiserer oppgaver og arbeidsflyter gjennom naturlig språk.
Letta AI
Agentutvikling
En åpen kildekodeplattform for å bygge tilstandsholdende AI-agenter med langtidshukommelse og avansert resonnement.
Snorkel Flow
Agentutvikling
Programmering av data-labelligning og AI-plattform for å bygge produksjonsmodeller raskere.
NetX
Agentutvikling
Modulært økonomisk nettverk som kombinerer blockchain‑infrastruktur med AI‑funksjoner.
Theoriq AI
Agentutvikling
Decentralisert protokoll for bygging og styring av multi-agent kunstig intelligens-systemer på blockchain
Botpress
Agentutvikling
Alt-i-ett-plattform for å bygge, distribuere og administrere AI-agenter og chatboter.
LangSmith
Agentutvikling
Observability, evaluering og debuggingplattform for LLM-applikasjoner fra LangChain-teamet
Trending now
Reducto AI
Plattformer for utvikling av AI-agenter
Document intelligence API som analyserer, deler opp, OCR-erer og henter ut strukturert data fra komplekse PDF‑er, lysbilder og regneark.
AdCrier
Markedsføring & Reklame
Sponsede svar, betalt per klikk.
Biology AI
Utdanning AI
Nøyaktig leksjonshjælp med fullstendige forklaringer
Pixtral 12B 24.09
LLM
Åpne multimodale 12B-modellen håndterer overlapped billed- og tekstinput med en kontekstvindu på 128K.











