AutoGenOpen-source Python-framework voor het bouwen van multi-agent LLM-toepassingen die samenwerken om taken op te lossen.

4.5 (4)

Beoordeeld door Daniel Nikulshyn·Bijgewerkt juli 2026

Overzicht

AutoGen is een open-source programmeerframework ontwikkeld door Microsoft Research voor het creëren van agentische AI-systemen. Het stelt ontwikkelaars in staat om meerdere LLM-gedreven agenten te definiëren die kunnen converseren, redeneren, tools aanroepen, code uitvoeren en met elkaar coördineren om complexe workflows te voltooien. Het framework ondersteunt flexibele conversatiepatronen, aanpasbare agentrollen en integratie met menselijke input, externe APIs en code-executieomgevingen. Het wordt vaak gebruikt om onderzoeksassistenten, geautomatiseerde coderingsworkflows, data-analysepijplijnen en andere taakgerichte agentensystemen te prototypeer. AutoGen wordt verspreid als een Python-library met actieve community-ontwikkeling, documentatie en voorbeelden, waardoor het een praktische basis vormt voor het experimenteren met en het inzetten van multi-agent toepassingen.

Belangrijkste functies

Multi-agent conversatieorchestratie
Aangepaste agentrollen en personages
Code-uitvoering en toolaanroepen
Ondersteuning voor menselijke tussenkomst
Compatibel met belangrijke LLM-aanbieders
Uitbreidbare Python API

Prijs

Model: Freemium
Categorie: Agent Development
Beoordeling: 4.5 / 5 (4)

Pluspunten & minpunten

Pluspunten

Gratis en open source
Flexibele multi-agent conversatiepatronen
Ondersteunt toolgebruik en code-uitvoering
Ondersteund door Microsoft Research met een actieve community

Minpunten

Vereist kennis van Python en LLM API
Documentatie kan achterblijven bij snelle updates
Het draaien van multi-agent loops kan hoge tokenkosten veroorzaken
Geen ingebouwde GUI voor niet-ontwikkelaars

Recensies

4.5

Gemiddelde van 4 beoordelingen.

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.