Разработка на AutoGen в Москве
Фреймворк Microsoft для разговорных AI-агентов
AutoGen от Microsoft: мультиагентные AI-системы для бизнеса в Москве
AutoGen — open-source фреймворк Microsoft Research для создания систем из нескольких кооперирующих AI-агентов. Каждый агент имеет свою роль: исследователь, кодировщик, рецензент, менеджер. Они общаются через сообщения, делегируют подзадачи и проверяют результаты друг друга — как реальная команда. Команда Gulaev.Dev строит на AutoGen автоматизированные рабочие процессы для клиентов в Москве.
AutoGen v0.4 (AgentChat API) переработан с нуля: асинхронная архитектура, поддержка GPT-4o / Claude / локальных LLM через LiteLLM, встроенные инструменты для выполнения кода в изолированном окружении. Агент-кодировщик пишет Python-скрипт, агент-исполнитель запускает его в Docker-контейнере, агент-рецензент проверяет результат — всё без участия человека.
- AssistantAgent + UserProxyAgent — базовая пара для human-in-the-loop сценариев
- GroupChat — оркестрация диалога между N агентами с разными ролями
- Code Execution — безопасный запуск сгенерированного кода в Docker
- Tool use — агенты вызывают внешние API, базы данных, файловую систему
- LiteLLM интеграция — подключение OpenAI, Anthropic, Mistral, Ollama без смены кода
- AutoGen Studio — визуальный конструктор агентных пайплайнов без кода
Что такое AutoGen и зачем он бизнесу
Ключевые факты
Когда брать эту технологию
Честный фильтр перед стартом проекта. Если попадаете в правую колонку — посоветуем альтернативу.
- Мульти-агентные разговоры из коробки
- Ð“Ð¸Ð±ÐºÐ°Ñ Ð¾Ñ€ÐºÐµÑÑ‚Ñ€Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð°Ð³ÐµÐ½Ñ‚Ð¾Ð² Microsoft
- Поддержка human-in-the-loop взаимодейÑтвий
- СовмеÑтим Ñ Ð»ÑŽÐ±Ñ‹Ð¼ OpenAI-ÑовмеÑтимым LLM
- Ð¡Ð»Ð¾Ð¶Ð½Ð°Ñ Ð½Ð°Ñтройка Ð´Ð»Ñ Ð½ÐµÑтандартных Ñценариев
- Ð’Ñ‹Ñокое потребление реÑурÑов при большом чиÑле агентов
- API чаÑто менÑетÑÑ Ð¼ÐµÐ¶Ð´Ñƒ верÑиÑми
Реальная производительность AutoGen в наших проектах
Не из README — измеряли сами на проде. Сэмпл: 12 проектов, 2024–2025.
С чем чаще всего используем
Толщина связи отражает частоту использования вместе. Кликни на любую технологию — перейдёшь на её страницу.
Альтернативы AutoGen
Наши AutoGen-разработчики
AutoGen — смежные темы
Карта связанного контента: где ещё на сайте упоминается эта технология.
О AutoGen — что часто спрашивают
Готовы обсудить проект на AutoGen?
Расскажите о задаче — подготовим предложение с точными сроками и стоимостью. Первая консультация бесплатно.
Часто задаваемые вопросы
Базовый двухагентный пайплайн (исследование + написание отчёта) — от 50 000 рублей. Система из 4–5 агентов с инструментами (поиск, код, API) — от 120 000 рублей. Корпоративный AI-ассистент с интеграцией в CRM и базу знаний — от 250 000 рублей. Стоимость LLM-вызовов (OpenAI API) оплачивается отдельно: типичный сложный workflow — 0,5–3 доллара за запуск.
AutoGen фокусируется на многоагентном взаимодействии и диалоге между агентами — это его суперсила. LangChain — универсальный инструмент для LLM-приложений: цепочки, RAG, агенты, но более сложный в настройке агентного поведения. Для задач типа "несколько AI-специалистов работают над одной задачей" — AutoGen. Для RAG-систем и чат-ботов с инструментами — LangChain или LlamaIndex.
Из реализованных Gulaev.Dev: автоматический анализ финансовых отчётов (агент-аналитик + агент-визуализатор), генерация технической документации по коду (агент-читатель + агент-писатель), автоматический код-ревью в GitHub PR (несколько агентов с разными ролями), мониторинг конкурентов с еженедельным дайджестом. Потенциально — любой повторяющийся интеллектуальный workflow.
Нет, если вы используете облачные LLM (OpenAI, Anthropic). AutoGen — это оркестратор, он работает на обычном сервере. GPU нужен только при использовании локальных моделей (Llama 3, Mistral через Ollama). Gulaev.Dev помогает выбрать оптимальную конфигурацию: облачные модели быстрее в старте, self-hosted дешевле при больших объёмах.