OlympHill
AutoGen logo

AutoGenВідкритий відкритим кодом Python-рейтінг для створення багатоживотинних аплікацій LLM, що співпрацюють для вирішення завдань.

4.5 (4)
Daniel NikulshynПеревірено Daniel Nikulshyn·Оновлено липень 2026 р.

Огляд

AutoGen є вільним відкртою розробницькою платнею розроблена Microsoft Research для створення агентів штучного інтелекту. Вона надає розробникам можливість визначити декілька агентів, що використовують потужності великої мови, яка може брати участь у діалогах, здійснювати розумні дії, виконувати команди, запускати інструменти та виконувати код для створення складних робочих процесів. Фреймворк підтримує максимально розширені розмовні шаблони, налаштувані ролі агентів, інтеграцію зі змішаним входом людини, зовнішніми API, середовищами виконання коду. Він часто використовується для створення прототипів дослідницьких асистентів, автоматизованих потоків розробки коду, аналізу даних та інших завдань-орієнтованих систем агентів AutoGen розпостеріє як бібліотеку мовою Python із діяльним спільнотним розвитку, документацією й прикладами, внаслідок чого воно стає практичним основним каменем для експериментів із і над цим розгортанням багаточасової програмістської взаємодії.

Ключові функції

  • Оркестровація конверсацій між багатоживотинними агентами
  • Настільна роль та особистість агентів
  • Виконання коду та звернення до інструментів
  • Допомога людини у процесі виконання
  • Підтримка найбільших провайдерів мовної служби
  • Розширена Python-апі

Ціни

Модель
Freemium
Рейтинг
4.5 / 5 (4)

Кейси використання

Розмовний ШІ

Створюйте багатофакторні системи розмов, які співпрацюють для розв’язання завдань, з застосуванням у службі підтримки клієнтів, технічній підтримці тощо.

LLM Робочі процеси

Створюйте робочі процеси, що використовують великі мовні моделі для автоматизації завдань, таких як обробка даних, аналіз тексту та генерація контенту.

Системи з декількома агентами

Розробляйте системи, які дозволяють кільком агентам взаємодіяти та співпрацювати, з потенційним застосуванням у іграх, симуляціях та освіті.

Оптимізований інференс

Використовуйте розширені API інференсу LLM від AutoGen для оптимізації продуктивності та зниження витрат при масштабних розгортаннях мовних моделей.

Плюси і мінуси

Плюси

  • Безкоштовне та відкрите під відкритим джерелом
  • Мультиагентні візуальні візуальні візуальні візуальні візуальні візуальні візуальні візуальні візуальні візуальні візуальні візуальні візуальні візуальні візуальні візуальні візуальні візуальні візуальні візуальні візуальні візуальні візуальні візуальні візуальні візуальні візуальні візуальні візуал
  • Підтримка інструментів та виконання коду
  • Підтримка Microsoft Research з активним співтовариством

Мінуси

  • Необходимо знання Python та інтерфейсу мовної служби
  • Документація може відставати за швидкими оновленнями
  • Виконання багатьох кількох кількісних кількісних кількісних кількісних кількісних кількісних кількісних кількісних кількісних кількісних кількісних кількісніх кількісніх кількісніх кількісніх кількісних кількісніх кількісних кількісніч кількісних кількісні кількісніх кількісніх кількісні.
  • Немає збудованих інтерфейсів для неспеціалістів у розробці програмного забезпечення

Відгуки

4.5

Середнє з 4 оцінок.

5
2
4
2
3
0
2
0
1
0

Увійди, щоб залишити відгук.

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.

Питання

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

Постав питання

Альтернативи Розробка агентів

LangGraph Studio logo

LangGraph Studio

Розробка агентів

Візуальний IDE для створення, відлагодження та перевірки потоку агента LangGraph

5.0 (5)
Freemium
BrainSoup logo

BrainSoup

Розробка агентів

Створюйте індивідуальних агентів AI, які автоматизують завдання та робочі процеси шляхом природної мови.

5.0 (4)
Freemium
Letta AI logo

Letta AI

Розробка агентів

Відкрита платформа для створення штучних інтелектуних агентів зі станційним управлінням та розвиненим розумінням.

5.0 (4)
Freemium
Snorkel Flow logo

Snorkel Flow

Розробка агентів

Програмна мітка даних та платформа розробки AI для швидшого створення виробничих моделей.

4.8 (5)
Freemium
NetX logo

NetX

Розробка агентів

Модульна економічна мережа, що поєднує інфраструктуру блокчейну із можливостями штучного інтелекту.

4.8 (5)
Freemium
Theoriq AI logo

Theoriq AI

Розробка агентів

Децентралізований протокол для створення та управління мультиагентними AI системами on‑chain

4.8 (5)
Freemium
Botpress logo

Botpress

Розробка агентів

Платформа від початку до кінця для створення, розгортання та керування агентами AI та чатбота

4.8 (5)
Freemium
LangSmith logo

LangSmith

Розробка агентів

Платформа спостережності, оцінки та відладки для застосунків LLM від команди LangChain

4.8 (5)
Freemium