Updated апрель 2026 г.
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 имеет ×2.5 коэффициент накладных расходов токенов относительно базовой линии 1,0 (LangGraph). Для нагрузки 50 000 задач в месяц при 15 000 базовых токенов это примерно 1875.0M токенов в месяц до HITL или мультиагентного fan-out.
Запустите мастер для калиброванной оценки против вашей нагрузки и выбранной модели.
Run the selector with your workloadStarter scaffold
Buzzi поставляет ZIP hello-world с 2 агентами для AutoGen / AG2 (Dockerfile, закреплённые зависимости, README, лицензия MIT). Генерируется при завершении мастера.
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