AG2

核心架构#

AG2 以 ConversableAgent 为统一基类，派生出 AssistantAgent（LLM 驱动）和 UserProxyAgent（人类代理）等专用类型。编排层位于 autogen.agentchat 模块，AutoPattern 提供自动 Agent 选择机制。当前稳定框架将在后续小版本中逐步废弃，autogen.beta 模块为即将到来的 v1.0 版本。项目基于 Pydantic 2 进行数据验证，构建系统使用 pyproject.toml + setup.jinja 模板。

多 Agent 编排能力#

• 编排模式：group chat、nested chat、sequential chat、swarm 等，Pattern Cookbook 提供 9 种群组编排模式
• AutoPattern：自动 Agent 选择
• A2A 协议：支持 Agent-to-Agent 通信协议

运行时能力#

• 代码执行：内置能力，支持 Docker 隔离环境
• RAG：内置支持，兼容 Qdrant、PGVector、MongoDB、Couchbase、FalkorDB 等向量数据库
• 工具与函数调用：register_function API 注册自定义 Python 函数，兼容 MCP（Model Context Protocol）
• 浏览器集成：browser-use、crawl4ai、websurfer
• 结构化输出：支持 Agent 输出为结构化格式
• Human-in-the-Loop：通过 UserProxyAgent 实现，支持 NEVER/ALWAYS/TERMINATE 输入模式，is_termination_msg 回调控制终止

LLM 后端支持#

OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Bedrock、Cerebras、Cohere、DeepSeek、Groq、Mistral、Ollama、Together 等。

跨框架互操作与通信集成#

可与 LangChain、CrewAI、Pydantic AI、Google ADK 等框架互操作。内置 Discord、Slack、Telegram 通信集成。

典型应用场景#

• 多 Agent 编码协作（Coder + Reviewer 模式）
• 教育与内容创作多角色协同
• 数学问题求解（MathChat 模式，有论文支持）
• 企业工作流自动化（声称提升高达 70% 工作流速度和 5 倍生产力）
• 跨框架 Agent 团队编排
• 工具增强的智能助手

安装与快速开始#

环境要求：Python >= 3.10, < 3.14

pip install ag2[openai]
# 或使用别名
pip install autogen[openai]

可选 extras：a2a、anthropic、browser-use、mcp、rag、redis、neo4j、interop 等。

from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent, LLMConfig

llm_config = LLMConfig.from_json(path="OAI_CONFIG_LIST")
assistant = AssistantAgent("assistant", llm_config=llm_config)
user_proxy = UserProxyAgent("user_proxy", code_execution_config={"work_dir": "coding", "use_docker": False})
user_proxy.run(assistant, message="Summarize the main differences between Python lists and tuples.").process()

注意：PyPI 包名为 ag2，Python 导入名仍为 autogen。

待确认信息#

• v1.0 具体发布时间未明确声明
• AG2AI 组织治理结构细节未公开
• 企业版（Orchestrator / Studio / Applications）无公开定价信息
• PyPI 标注版本 0.12.0 发布于 "Apr 17, 2026"，该日期可能存在系统显示异常
• autogen.beta 模块的具体 API 变更和迁移路径需查阅文档站点确认