AutoGenOffene-Quellen-Code-Python-Framework für das Aufbauen von LLM-basierten Anwendungen, bei denen mehrere Agenten zusammenarbeiten, um Aufgaben zu lösen.

4.5 (4)

Geprüft von Daniel Nikulshyn·Aktualisiert Juli 2026

Übersicht

AutoGen ist ein Open‑Source‑Programmierframework, das von Microsoft Research entwickelt wurde, um agentische KI‑Systeme zu erstellen. Es ermöglicht Entwicklern, mehrere LLM‑gestützte Agenten zu definieren, die miteinander kommunizieren, Schlussfolgerungen ziehen, Werkzeuge aufrufen, Code ausführen und sich koordinieren, um komplexe Workflows zu bewältigen. Das Framework unterstützt flexible Gesprächsmuster, anpassbare Agentenrollen und die Integration von menschlichen Eingaben, externen APIs und Code‑Ausführungsumgebungen. Es wird häufig verwendet, um Forschungsassistenten, automatisierte Coding‑Workflows, Datenanalyse‑Pipelines und andere aufgabenorientierte Agentensysteme zu prototypisieren. AutoGen wird als Python‑Bibliothek mit aktiver Community‑Entwicklung, Dokumentation und Beispielen bereitgestellt und bildet damit eine praktische Grundlage für das Experimentieren mit und das Deployen von Multi‑Agent‑Anwendungen.

Hauptfunktionen

Multi-Agenten-Unterhaltungskoordination
Kundenstern-Agentenrollen und Persönlichkeiten anpassen
Code-Ausführung und Aufruf von Tools
Unterstützung des menschlichen Wettbewerbsersatzsystems
Kompatibel mit wichtigen LLM-Anbietern
Erweiterbare Python-API

Preise

Modell: Freemium
Kategorie: Agent Development
Bewertung: 4.5 / 5 (4)

Pro & Contra

Pro

Kostenlos und offene Quellen
Flexible Muster für multi-Agente-Unterhaltungen
Unterstützt Werkzeuganwender und Codeausführung
Hintergrundsunterstützung von Microsoft Research mit aktiver Gemeinschaft
cons
:
Erforderliche Kenntnisse von Python und LLM API,Dokumentation kann hinter schnellen Updates zurückbleiben,Ausführung der multi-Agente-Schleifen kann hohe Tokenkosten verursachen,Kein eingebauter Benutzeroberfläche für Nichtentwickler

Contra

Erfordert Python- und LLM-API-Kenntnisse
Die Dokumentation kann hinter den schnellen Updates zurückbleiben
Das Ausführen von Multi-Agent-Schleifen kann hohe Token-Kosten verursachen
Keine integrierte GUI für Nicht-Entwickler

Bewertungen

4.5

Durchschnitt aus 4 Bewertungen.

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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.

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

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.

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.