核心功能
多 Agent 对话：AssistantAgent / UserProxyAgent 等角色分工协作。
功能亮点
slug
autogen
agent
编排框架，让多个 Agent 自主协作或人机协同完成复杂任务。
语言
Python（要求 3.10+）。
安装
```bash
it-works
```mermaid
示例
```python
适用场景
• Agent 编排
• RAG 系统
• 模型路由/网关
安装配置
要求 Python 3.10+：pip install -U 'autogen-agentchat' 'autogen-ext[openai]'（前者是 AgentChat 高层 API，后者提供 OpenAI 等模型客户端扩展）；想要无代码 GUI 再装 pip install -U autogenstudio 并运行 autogenstudio ui 在浏览器里搭 Agent；.NET 侧用 AutoGen for .NET 的 NuGet 包。注意旧版 v0.2 的包名是 pyautogen，与 v0.4 之后重构的新架构 API 不兼容，新项目直接用 autogen-agentchat。
使用方法
先用 OpenAIChatCompletionClient 之类的 model_client 接上模型，再用 AssistantAgent 定义干活的角色、UserProxyAgent 承接人类输入与代码执行；单 Agent 直接 await agent.run(task=...) 就能跑，多 Agent 用 RoundRobinGroupChat 或 SelectorGroupChat 编排发言顺序，配 TextMentionTermination、MaxMessageTermination 设定停机条件；给 AssistantAgent 传 tools=[...] 挂上普通 Python 函数即可作为工具调用，用 Console(team.run_stream(task=...)) 流式观察整场对话，跑完记得 await model_client.close()。
优点
- 开源可控
- 生态增长快
- 适合工程化
缺点
- 需要工程经验
- 部署/运维成本
- 指标与评测设计复杂