AutoGen — это framework Microsoft для single- и multi-agent приложений. Новичкам в доке рекомендуют high-level API AgentChat (preset agents поверх autogen-core). Фокус-ключ: autogen. Pillar — ИИ-автоматизация / n8n; сосед по агентам — CrewAI.

Соседи: LangGraph, ChatGPT agents, LangChain vs CrewAI.

AgentChat vs Core vs Extensions

Слой Пакет / роль Уровень Когда брать
AgentChat autogen-agentchat — preset agents/teams высокий быстрый прототип и обучение
Core autogen-core — event-driven runtime низкий нужен полный контроль
Extensions autogen-ext[openai] / azure клиенты моделей OpenAI, Azure OpenAI и др.
AssistantAgent LLM + tools + system_message preset первый агент с tool-calling

Источники: microsoft.github.io/autogen/stable/user-guide/agentchat-user-guide (Installation, Quickstart, Agents, Teams); github.com/microsoft/autogen (pip install -U «autogen-agentchat» «autogen-ext[openai]», Python 3.10+). Цены Azure/OpenAI в ₽ не фиксируем. Срез: 2026-10-04.

Как пользоваться AutoGen: маршрут новичка

  1. Поставьте Python 3.10+ и venv (дока рекомендует изолировать зависимости).
  2. Установите: pip install -U "autogen-agentchat" "autogen-ext[openai]".
  3. Экспортируйте ключ модели (пример доки: OPENAI_API_KEY).
  4. Соберите минимальный агент: OpenAIChatCompletionClient + AssistantAgent + await agent.run(task=...).
  5. Для tool-calling смотрите Quickstart: передайте Python-функцию в tools=[...], включите reflect_on_tool_use=True при необходимости, стримьте через Console(agent.run_stream(...)).
  6. Когда нужен multi-agent паттерн — переходите к Teams в AgentChat tutorial (не прыгайте сразу в Core).
  7. Если мигрируете с AutoGen v0.2 — используйте официальный Migration Guide, не копируйте старые import paths.
import asyncio
from autogen_agentchat.agents import AssistantAgent
from autogen_ext.models.openai import OpenAIChatCompletionClient

async def main() -> None:
    model_client = OpenAIChatCompletionClient(model="gpt-4.1")
    agent = AssistantAgent("assistant", model_client=model_client)
    print(await agent.run(task="Say 'Hello World!'"))
    await model_client.close()

asyncio.run(main())

# Чеклист:
# [ ] Python 3.10+
# [ ] autogen-agentchat + нужный autogen-ext
# [ ] ключ модели в env
# [ ] сначала AgentChat, Core - позже
# [ ] цены облака не выдумываем

Типичные ошибки

  • Ставить пакеты v0.2-эпохи и ждать тот же API — сначала Migration Guide.
  • Забывать await model_client.close() в скриптах с долгими прогонами.
  • Сразу уходить в Core, не поняв AssistantAgent и Teams.
  • Фиксировать тарифы Azure/OpenAI в ₽ без кабинета — не делаем.

FAQ: AutoGen

Что такое AutoGen?

AutoGen — framework от Microsoft для multi-agent приложений. Для новичков рекомендуют high-level API AgentChat поверх autogen-core. Канон: microsoft.github.io/autogen (AgentChat user guide).

С чего начать: AgentChat или Core?

Новичкам — AgentChat: preset agents, быстрый прототип. Advanced — autogen-core с event-driven моделью, когда нужен полный контроль над компонентами.

Как установить AutoGen AgentChat?

Нужен Python 3.10+. Базовая установка: pip install -U «autogen-agentchat». Для OpenAI/Azure клиентов: pip install «autogen-ext[openai]» (или azure). Источник: Installation в AgentChat user guide.

Что такое AssistantAgent?

AssistantAgent — встроенный агент AgentChat: LLM + tools + system_message. Удобен для прототипа; дока прямо пишет, что это kitchen-sink вариант — после понимания дизайна часто пишут своего агента.

Как запустить первый агент?

Создаёте OpenAIChatCompletionClient, передаёте в AssistantAgent, вызываете agent.run(task=…) или Console(agent.run_stream(…)) в asyncio. Перед запуском нужен OPENAI_API_KEY (или другой клиент модели).

Чем AutoGen отличается от CrewAI и LangGraph?

AutoGen даёт AgentChat teams/agents и Core runtime. CrewAI строится вокруг Crews+Flows. LangGraph — граф состояния. Соседи: CrewAI, LangGraph, ChatGPT agents.

Вывод

AutoGen — путь новичка через AgentChat: клиент модели → AssistantAgent → run/stream, затем Teams. Старт: pip-пакеты из официальной Installation + ключ модели. Когда нужна система обучения под агентов — форматы на странице обучения.

Артём Денисов — эксперт Нетологии и автор курса Яндекс Практикума по промпт-инжинирингу. Сверяет AutoGen с microsoft.github.io/autogen (AgentChat Installation/Quickstart/Agents).

Хотите нейросети под свои задачи, а не «для всех»?

Когда базовых гайдов уже мало, помогает разбор под вашу работу. Наставничество, курсы и подписка Артёма Денисова — все форматы на странице обучения. Тех-pillar — ИИ-автоматизация / n8n.