AG2Open-Source-Framework zum Erstellen und Orchestrieren von Multi-Agent-LLM-Workflows.

4.7 (6)

Geprüft von Daniel Nikulshyn·Aktualisiert Juli 2026

Übersicht

AG2 ist ein Entwickler‑Framework, das entwickelt wurde, um mehrere LLM‑gestützte Agenten zu koordinieren, die zusammenarbeiten, Aufgaben delegieren und Werkzeuge ausführen können, um komplexe Probleme zu lösen. Es bietet Abstraktionen zur Definition von Agentenrollen, Gesprächsmustern und gemeinsamem Speicher, was den Aufbau von Systemen erleichtert, in denen mehrere spezialisierte Agenten zusammenarbeiten, anstatt sich auf einen einzigen monolithischen Prompt zu verlassen. Das Framework unterstützt Human-in-the-Loop-Interaktionen, Codeausführung und die Integration mit einer Reihe von Modell-Anbietern und externen Tools. Es richtet sich an Anwendungsfälle wie Forschungsassistenten, automatisierte Coding-Pipelines, Datenanalyse‑Workflows und kundenorientierte Agenten, die strukturierte Argumentation und Aufgabenzerlegung benötigen. Als Weiterentwicklung früherer Multi‑Agent‑Projekte im Open‑Source‑Ökosystem legt AG2 besonderen Wert auf Erweiterbarkeit und Community‑Beiträge und bietet Teams eine Grundlage, um agentenbasierte Anwendungen zu prototypisieren, zu optimieren und bereitzustellen.

Hauptfunktionen

Multi-Agent-Orchestrierungsmuster
Konfigurierbare Agentenrollen und -gespräche
Integration von Tool- und Funktionsaufrufen
Codeausführungsunterstützung
Human-in-the-Loop-Workflows
Providerunabhängige LLM-Verbindungen

Preise

Modell: Free
Kategorie: AI Agents Frameworks
Bewertung: 4.7 / 5 (6)

Anwendungsfälle

Multi-Agent-Orchestrierung

Baue, orchestriere und entwickle Systeme von KI-Agenten, um mit AG2 ein kohärentes Team zu schaffen.

Plattformübergreifende Koordination

Stelle dynamische Teams spezialisierter Personas über verschiedene Plattformen zusammen, wie AG2, Google ADK, OpenAI und LangChain.

Einheitliches Zustandsmanagement

Erhalte ein gemeinsames Gehirn über den gesamten Aufgabenlebenszyklus hinweg, um unternehmensweite Zusammenarbeit und Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen sicherzustellen.

Pro & Contra

Pro

Open-Source und erweiterbar
Starke Unterstützung für Multi-Agent-Kollaboration
Kompatibel mit mehreren LLM-Anbietern
Human-in-the-Loop- und Toolverwendung integriert

Contra

Erfordert Fachkenntnisse von Entwicklern zur Einrichtung
Debugging von Multi-Agenten kann komplex sein
Dokumentation ist noch im Aufbau

Bewertungen

4.7

Durchschnitt aus 6 Bewertungen.

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Yuki Mori

Mar 12, 2026

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is configurable agent roles and conversations — handled better than most — and strong support for multi-agent collaboration. Requires developer expertise to set up is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.

Beatriz Costa

Jan 20, 2026

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is code execution support — handled better than most — and open-source and extensible. Requires developer expertise to set up is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.

Sofia Lindqvist

Dec 6, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is tool and function calling integration — handled better than most — and open-source and extensible. Worth the time if this is your use case.

Liam O’Connor

Dec 6, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is provider-agnostic LLM connections — handled better than most — and works with multiple LLM providers. Worth the time if this is your use case.

Jamal Carter

Sep 18, 2025

Use it every day

Honestly didn't expect to like it this much. Human-in-the-loop workflows is exactly what I needed, and open-source and extensible. I do wish requires developer expertise to set up, but I reach for it almost every day now and it just clicks.

Leila Hassan

Aug 12, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is multi-agent orchestration patterns — handled better than most — and strong support for multi-agent collaboration. Requires developer expertise to set up is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.