Was ist AutoGen? – Multi-Agent-Systeme von Microsoft

AutoGen ist ein Open-Source-Framework von Microsoft für die Entwicklung von Multi-Agent-Systemen. Statt eines einzelnen KI-Assistenten arbeiten mehrere spezialisierte Agenten zusammen – sie kommunizieren, delegieren Aufgaben und lösen komplexe Probleme durch Konversation.

Microsoft Research hat AutoGen 2023 veröffentlicht. Das Framework ermöglicht es, Agenten mit unterschiedlichen Rollen zu definieren: Ein Agent schreibt Code, ein anderer prüft ihn, ein dritter plant die Architektur. Diese Arbeitsteilung entspricht dem Vorgehen menschlicher Teams.

AutoGen basiert auf einem einfachen, aber mächtigen Prinzip: Agenten kommunizieren durch Nachrichten. Ein Agent sendet eine Nachricht, ein anderer antwortet – genau wie Menschen in einem Chat.

Diese Konversations-basierte Architektur hat mehrere Vorteile: Sie ist intuitiv verständlich, leicht debuggbar und flexibel erweiterbar. Entwickler können den Dialog zwischen Agenten verfolgen und verstehen, wie Entscheidungen entstehen.

Ein typisches Setup besteht aus einem AssistantAgent (der KI-gestützte Aufgaben erledigt) und einem UserProxyAgent (der menschliche Eingaben oder automatisierte Antworten liefert). Diese beiden Agenten können beliebig erweitert werden.

Mit Version 0.4 hat Microsoft AutoGen grundlegend überarbeitet. Die neue Architektur trennt klar zwischen Core-Funktionalität und High-Level-APIs:

AutoGen Core: Das Fundament – ein ereignisgesteuertes System für asynchrone Agenten-Kommunikation. Unterstützt sowohl lokale als auch verteilte Deployments.

AutoGen AgentChat: Eine High-Level-API für schnelle Prototypen. Vorgefertigte Agenten und Gruppen-Chat-Patterns ermöglichen einen einfachen Einstieg.

AutoGen Extensions: Erweiterungen für spezifische LLM-Anbieter, Tools und externe Dienste.

Diese modulare Struktur macht AutoGen sowohl für schnelle Experimente als auch für produktionsreife Systeme geeignet.

Ein Kernfeature von AutoGen ist die integrierte Code-Ausführung. Agenten können Python-Code generieren und direkt ausführen – in einer sicheren Sandbox-Umgebung oder einem Docker-Container.

Das ermöglicht iterative Problemlösung: Ein Agent schreibt Code, führt ihn aus, analysiert das Ergebnis und verbessert den Code bei Bedarf. Diese Feedback-Schleife läuft automatisch, bis das gewünschte Ergebnis erreicht ist.

Gleichzeitig unterstützt AutoGen Human-in-the-Loop-Workflows: Menschen können jederzeit eingreifen, Entscheidungen treffen oder Anweisungen geben. Die Balance zwischen Autonomie und Kontrolle ist konfigurierbar.

AutoGen eignet sich besonders für Aufgaben, die von Arbeitsteilung profitieren:

Software-Entwicklung: Ein Agent plant die Architektur, ein anderer implementiert, ein dritter schreibt Tests, ein vierter führt Code-Reviews durch.

Datenanalyse: Ein Agent sammelt Daten, ein anderer bereinigt sie, ein dritter erstellt Visualisierungen, ein vierter schreibt den Bericht.

Research: Agenten durchsuchen verschiedene Quellen parallel, fassen Ergebnisse zusammen und synthetisieren Erkenntnisse.

Automatisierung: Komplexe Workflows mit mehreren Schritten, Entscheidungspunkten und Rückfragen.

Im Bereich Multi-Agent-Frameworks gibt es mehrere Optionen:

AutoGen setzt auf Konversation als Koordinationsmechanismus. Agenten tauschen Nachrichten aus, die Logik ergibt sich aus dem Dialog. Gut für flexible, explorative Workflows.

LangGraph modelliert Workflows als Graphen mit definierten Zuständen und Übergängen. Besser für strukturierte, vorhersagbare Abläufe mit klarer Kontrollfluss-Logik.

CrewAI fokussiert auf Rollenspiel und Team-Dynamik. Agenten haben explizite Rollen, Ziele und Backstories. Intuitiv für nicht-technische Nutzer.

Die Wahl hängt vom Use Case ab: AutoGen für forschungsnahe Experimente, LangGraph für Produktions-Workflows, CrewAI für schnelle Prototypen mit klaren Rollenverteilungen.

AutoGen zeigt, wohin die Entwicklung bei KI-Systemen geht: Weg von monolithischen Assistenten, hin zu spezialisierten Agenten, die zusammenarbeiten. Microsoft bringt mit AutoGen die Forschung zu Multi-Agent-Systemen in eine produktionsreife Form.

Für Entwickler, die komplexe KI-Workflows bauen wollen, ist AutoGen eine solide Wahl – besonders wenn Flexibilität und iterative Entwicklung wichtig sind. Die aktive Community und Microsofts Backing sorgen für Stabilität und Weiterentwicklung.

Die wichtigsten Fragen und Antworten zu Microsofts Multi-Agent-Framework.