
AutoGenВідкритий відкритим кодом Python-рейтінг для створення багатоживотинних аплікацій LLM, що співпрацюють для вирішення завдань.
Огляд
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
- Категорія
- Розробка агентів
- 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
Середнє з 4 оцінок.
Увійди, щоб залишити відгук.
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.
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
Розробка агентів
Візуальний IDE для створення, відлагодження та перевірки потоку агента LangGraph
BrainSoup
Розробка агентів
Створюйте індивідуальних агентів AI, які автоматизують завдання та робочі процеси шляхом природної мови.
Letta AI
Розробка агентів
Відкрита платформа для створення штучних інтелектуних агентів зі станційним управлінням та розвиненим розумінням.
Snorkel Flow
Розробка агентів
Програмна мітка даних та платформа розробки AI для швидшого створення виробничих моделей.
NetX
Розробка агентів
Модульна економічна мережа, що поєднує інфраструктуру блокчейну із можливостями штучного інтелекту.
Theoriq AI
Розробка агентів
Децентралізований протокол для створення та управління мультиагентними AI системами on‑chain
Botpress
Розробка агентів
Платформа від початку до кінця для створення, розгортання та керування агентами AI та чатбота
LangSmith
Розробка агентів
Платформа спостережності, оцінки та відладки для застосунків LLM від команди LangChain
Trending now
Reducto AI
Платформи розробки штучного інтелекту та агентів
API розумного документу, що парсить, розділяє, виконує OCR і видобуває структуру даних з комплексних PDF, презентацій та електронних таблиць.
AdCrier
Ринок реклами та маркетингу
Спонсорські відповіді за гроші за клік
Biology AI
Освітня технологія AI
Довірена Поміч із Поясненнями по Біології
Pin AI
Автоматизація робочих завдань
Agentic AI рекрутер, що автоматизує пошук, відбір та комунікацію, прискорюючи найм.











