Close
compare
К сравнению
Microsoft Corporation
Год основания: 1975
Страна происхождения: США
Направление: ИИ-Агенты
Отрасль: Различные отрасли

AutoGen (Automated Agent Generation Framework)

AutoGen — это фреймворк с открытым исходным кодом от Microsoft для создания многоагентных ИИ-систем, способных к автономному взаимодействию, совместному решению задач и генерации кода.
Описание компании
Год основания: 1975
Страна происхождения: США
Направление: ИИ-Агенты
Отрасль: Различные отрасли
Преимущества
  • Поддержка многоагентных диалогов (multi-agent conversations)
  • Гибкая архитектура: агенты с ролями
  • Возможность автономного выполнения задач
  • Интеграция с LLM (GPT-4, Azure OpenAI, Llama, Mistral и др.)
  • Поддержка инструментов: функции Python, внешние API, базы данных
  • Автоматическая генерация и исполнение кода (в безопасной среде)
  • Кастомизация поведения через промпты, память и политики
  • Поддержка человеко-агентного взаимодействия (human-in-the-loop)
  • Легко расширяемая архитектура (pluggable design)
Дополнительная информация

Ссылка на API-документацию: https://microsoft.github.io/autogen/docs/api

Контур решения: Cloud: интеграция с Azure OpenAI, Azure ML, Kubernetes On-Premise: может быть развёрнут локально с использованием локальных LLM

Клиенты: Microsoft (внутренние команды: Office, Dynamics, Azure AI) Финансовые учреждения (например, JPMorgan Chase — POC) Здравоохранение (автоматизация анализа медицинских данных) IT-компании (автоматизация тестирования и DevOps) Университеты (MIT, Stanford — исследования в области multi-agent systems)

Стоимость: FREE
Кейсы

Автоматизация написания и рецензирования кода — агенты работают как разработчик и ревьювер

Финансовое моделирование — анализ данных, прогнозирование, генерация отчётов

Поддержка принятия решений — мультиагентное обсуждение сценариев бизнес-стратегии

Обучение и симуляция — создание ИИ-тренеров и учебных ассистентов

Автоматизация научных исследований — гипотезы, анализ литературы, генерация экспериментов

Клиентская поддержка — многоагентная система обработки запросов с escalation-логикой

Где и как применять

Высокая гибкость и контроль над поведением агентов

Эффективная координация между агентами без жёсткой маршрутизации

Поддержка сложных сценариев: debug, code generation, planning, decision-making

Открытый исходный код (MIT License)

Активное сообщество и поддержка Microsoft

Совместимость с LangChain, Semantic Kernel и другими фреймворками

Подходит для R&D и enterprise-внедрений

Кому подойдет:

Собственная архитектура multi-agent collaboration

Интеграция с Azure AI и OpenAI API

Поддержка локальных моделей через Hugging Face Transformers

Python-центричная разработка

Event-driven архитектура общения между агентами

Использование retrieval-augmented generation (RAG)

Безопасное выполнение кода (code interpreter sandbox)

Распределённые вычисления (через Ray при необходимости)

6
Подберем решение!
Chat icon