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

4.5 (4)

Перевірено 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
Категорія: Розробка агентів
Рейтинг: 4.5 / 5 (4)

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.

Увійди, щоб залишити відгук.

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.