GitHub – microsoft/autogen: A programming framework for agentic AI

网站整体介绍
该网站是微软开源的AutoGen框架的GitHub代码仓库，定位为多智能体AI应用开发框架，提供从底层组件到高层API的完整生态，支持构建自主运行或人机协作的AI智能体，尤其适用于多智能体工作流开发。

核心框架与分层设计
AutoGen采用分层可扩展架构，各层职责明确，支持不同抽象层级的开发需求：
1. Core API（核心层）：实现消息传递、事件驱动智能体、本地/分布式运行时，支持Python与.NET跨语言协作，是框架的基础组件。
2. AgentChat API（智能体交互层）：基于Core API的高层封装，提供简化的API接口，快速原型多智能体交互（如两智能体对话、群聊），贴近v0.2版本用户的使用习惯。
3. Extensions API（扩展层）：支持第一方/第三方扩展，扩展框架能力，例如集成OpenAI/AzureOpenAI等LLM客户端、代码执行工具等。

主要功能与使用场景
1. 安装与环境要求
依赖Python 3.10+，可通过`pip`安装核心组件（如`autogenagentchat`智能体交互库、`autogenext[openai]`OpenAI扩展）。
提供AutoGen Studio无代码工具的安装（`pip install autogenstudio`），用于快速原型开发。

2. 快速入门示例
仓库提供多个极简示例，帮助快速上手：
Hello World：用OpenAI GPT4o模型创建助手智能体，输出“Hello World!”。
MCP Server：构建网页浏览智能体，通过Playwright MCP服务器实现网页访问（需先安装`@playwright/mcp`）。
多智能体编排：通过`AgentTool`组合“数学专家”“化学专家”智能体，处理专业问题（如积分计算、水分子分子量查询）。

3. AutoGen Studio（无代码工具）
提供GUI界面，无需编写代码即可原型化、运行多智能体工作流。通过命令`autogenstudio ui port 8080`启动，访问`http://localhost:8080`使用。

生态与工具链
AutoGen生态包含开发工具与应用示例：
AutoGen Bench：智能体性能基准测试工具，评估多智能体工作流的表现。
MagenticOne：基于AgentChat与Extensions API构建的多智能体团队，支持网页浏览、代码执行、文件处理等任务。

语言与包支持
Python：提供`autogencore`（核心组件）、`autogenagentchat`（智能体交互）、`autogenext`（扩展）等PyPI包。
.NET：提供`Microsoft.AutoGen.Contracts`（契约）、`Microsoft.AutoGen.Core`（核心）等NuGet包，支持.NET生态的智能体开发。

贡献与社区支持
贡献指南：欢迎bug修复、新功能开发、文档改进，具体规则见`CONTRIBUTING.md`。
社区渠道：提供FAQ（常见问题解答）、GitHub Discussions（讨论区）、Discord服务器（实时交流）、官方博客（更新动态）。

许可证说明
文档采用CCBY4.0协议（见`LICENSE`文件）。
代码采用MIT协议（见`LICENSECODE`文件）。

该仓库是AutoGen框架的核心代码托管平台，整合了框架开发、示例演示、社区协作等功能，是构建多智能体AI应用的关键资源。