Updated april 2026
AutoGen / AG2 for Multi-Agent Systems
Microsoft / AG2 community · CC-BY-4.0 / Apache-2.0 · primary language python · token-overhead ×2.5
15-axis capability scores
- Sequential workflows7/10
- Parallel workflows8/10
- Hierarchical workflows8/10
- Adaptive workflows10/10
- State management7/10
- Human-in-the-loop8/10
- Python support10/10
- TypeScript support0/10
- .NET / Java support6/10
- MCP support6/10
- A2A support5/10
- Observability6/10
- Deployment flexibility6/10
- Maturity8/10
- Learning curve (higher = easier)6/10
Tokens per task
AutoGen / AG2 draagt een ×2.5 token-overhead-factor tegen een 1,0-baseline (LangGraph). Voor een workload van 50.000 taken per maand op 15.000 base tokens, is dat ongeveer 1875.0M tokens per maand voor HITL of multi-agent fan-out.
Voer de wizard uit voor een gekalibreerde schatting tegen uw workload en gekozen model.
Run the selector with your workloadStarter scaffold
Buzzi levert een hello-world ZIP met 2 agents voor AutoGen / AG2 (Dockerfile, vastgelegde dependencies, README, MIT-licentie). Gegenereerd wanneer u de wizard voltooit.
Closest alternatives
- Google Agent Development Kit
×1.2 overhead · python
- Microsoft Semantic Kernel
×1.2 overhead · multi
- CrewAI
×1.3 overhead · python
Ready to commit to AutoGen / AG2?
Run the wizard, download the scaffold, and book a 30-minute scoping call with Buzzi.ai.
Start the selector