Wer hat AutoGen entwickelt, und was ist daraus geworden?
AutoGen entstand bei Microsoft Research und wurde erstmals in einem im August 2023 veröffentlichten arXiv-Papier beschrieben, mit Qingyun Wu und Chi Wang als Hauptautoren — an der Arbeit waren zudem Forscher der Penn State University und der University of Washington beteiligt. Das Framework führte ein konversationsgetriebenes Muster für Multi-Agenten-LLM-Anwendungen ein: Agenten (ein Coder, ein Kritiker, ein User-Proxy, der Code ausführen kann) tauschen Nachrichten aus, bis eine Aufgabe konvergiert.
Zwischen September und November 2024 verließen Chi Wang und Qingyun Wu Microsoft und gründeten AG2AI, wobei sie die Codebasis zu einem neuen Projekt namens AG2 forkten — als Grund nannten sie den Wunsch, schneller außerhalb der Roadmap eines einzelnen Unternehmens zu entwickeln und ein anbieterneutrales Zuhause für Beiträge zu schaffen. AG2 übernahm die ursprünglichen PyPI-Paketnamen autogen und pyautogen sowie die Discord-Community des Projekts und wechselte ab der Version v0.3 zur Apache-2.0-Lizenz; es wird 2026 weiterhin aktiv und eigenständig entwickelt, mit dem Ziel einer Version 1.0.
Microsoft entwickelte unterdessen das Repository microsoft/autogen unter eigener Roadmap weiter, veröffentlichte die architektonische Neuentwicklung v0.4 (Aufteilung des Frameworks in die Schichten Core, AgentChat und Extensions) und versetzte das Projekt im Oktober 2025 in community-verwalteten Wartungsmodus — keine neuen Funktionen, nur Bugfixes und Sicherheitsupdates. Microsofts erklärter Nachfolger ist das Microsoft Agent Framework (MAF), angekündigt als Zusammenführung von AutoGen und Semantic Kernel, das am 2. April 2026 die allgemeine Verfügbarkeit erreichte.
Forschungspapier
- Datum:
- 2023-08
- Bedeutung:
- Qingyun Wu und Chi Wang veröffentlichen das AutoGen-arXiv-Papier zum Multi-Agenten-Konversationsframework
v0.4-Neuentwicklung
- Datum:
- 2024
- Bedeutung:
- Vollständige architektonische Neuentwicklung in die Schichten Core, AgentChat und Extensions, ersetzt die ursprüngliche v0.2-API
AG2-Fork gegründet
- Datum:
- 2024-09/11
- Bedeutung:
- Ursprüngliche Autoren verlassen Microsoft, gründen AG2AI und forken das Projekt als AG2 unter Apache 2.0
AutoGen im Wartungsmodus
- Datum:
- 2025-10
- Bedeutung:
- Microsofts microsoft/autogen wechselt in community-verwalteten Wartungsmodus: nur Bugfixes und Sicherheitsupdates
Microsoft Agent Framework GA
- Datum:
- 2026-04-02
- Bedeutung:
- MAF erreicht die allgemeine Verfügbarkeit, von Microsoft als Nachfolger von AutoGen und Semantic Kernel positioniert
📌Hinweis: AutoGen (Microsofts Repository), AG2 (der Community-Fork) und das Microsoft Agent Framework sind drei eigenständige, aktuell existierende Projekte mit gemeinsamer Herkunft — keine Umbenennungen desselben Projekts. Prüfen Sie vor dem Befolgen eines Tutorials oder Pakets, auf welches Projekt es sich bezieht, denn pip install autogen verwies je nach Zeitpunkt dieser Geschichte historisch auf unterschiedliche Pakete.
Was ist AutoGen?
AutoGen (das von Microsoft kontrollierte Repository microsoft/autogen) ist ein quelloffenes Python-Framework zum Bau von Anwendungen, in denen mehrere LLM-gestützte Agenten miteinander kommunizieren, Tools nutzen und — als Besonderheit — Code ausführen, um eine Aufgabe gemeinsam zu lösen statt über eine einzige lineare Prompt-Kette.
- AgentChat: die High-Level-API zum Definieren von Agenten mit Rollen (Assistent, User-Proxy, Kritiker) und zum Ausführen von Multi-Agenten-Konversationen oder Gruppenchats
- Core: die tiefer liegende, ereignisgesteuerte Laufzeitumgebung, auf der AgentChat aufbaut, für Teams, die eigene Orchestrierungslogik brauchen
- Code-ausführende Agenten: ein charakteristisches AutoGen-Muster — ein Agent kann Python-Code schreiben, ihn an einen Code-Executor-Agenten übergeben (üblicherweise in Docker gesandboxt) und das Ergebnis nutzen, um die Konversation fortzusetzen
- Gruppenchat-Orchestrierung: mehrere Agenten nehmen an einer gemeinsamen Konversation teil, wobei ein Manager-Agent die Reihenfolge bestimmt — nützlich für Aufgaben, die mehrere Spezialrollen brauchen (z. B. Planer, Coder, Reviewer)
- Extensions: Integrationen von Microsoft und Drittanbietern für Modellanbieter, Tools und Memory über die Schichten Core/AgentChat hinaus
Code-ausführende Agenten
Ein CodeExecutorAgent führt Codeblöcke aus, die ein anderer Agent geschrieben hat — üblicherweise gesandboxt in einem Docker-Container über DockerCommandLineCodeExecutor — und gibt das Ergebnis an die Konversation zurück, sodass ein Agenten-Team iterativ Code debuggen und erneut ausführen kann, bis eine Aufgabe gelingt.
from autogen_agentchat.agents import AssistantAgent
from autogen_agentchat.teams import RoundRobinGroupChat
from autogen_agentchat.conditions import TextMentionTermination
from autogen_ext.models.openai import OpenAIChatCompletionClient
model_client = OpenAIChatCompletionClient(model="gpt-4o-mini")
assistant = AssistantAgent("assistant", model_client=model_client)
critic = AssistantAgent(
"critic",
model_client=model_client,
system_message="Review the answer and reply APPROVE if correct.",
)
team = RoundRobinGroupChat(
[assistant, critic],
termination_condition=TextMentionTermination("APPROVE"),
)
await team.run(task="Summarize what AutoGen does in one sentence.")Wie viel kostet AutoGen?
AutoGen selbst ist vollständig kostenlos — es gibt keine kostenpflichtige Stufe, kein gehostetes Produkt und kein separates Observability-Zusatzprodukt von Microsoft, anders als LangChains kostenpflichtiges LangSmith. Modell-API-Kosten (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI oder ein selbst gehostetes Modell) sind die einzigen realen Kosten und werden vom jeweiligen Modellanbieter abgerechnet, mit dem Sie sich verbinden.
- AutoGen (das Framework): für immer kostenlos unter der MIT-Lizenz (Code) / CC BY 4.0 (Dokumentation), für jede Nutzung einschließlich kommerzieller Produkte
- Zum Zeitpunkt dieser Bewertung existiert keine AutoGen-eigene kostenpflichtige Stufe, kein gehosteter Dienst und kein Enterprise-SKU — Microsofts kommerzielles Agenten-Angebot ist künftig das Microsoft Agent Framework, das selbst quelloffen ist, mit Kosten nur durch optional angebundene Azure-Dienste (z. B. Hosting über Azure AI Foundry)
- AG2, der Community-Fork, ist ebenfalls kostenlos unter der Apache-2.0-Lizenz, mit kommerziellem Support separat von AG2AI angeboten statt in das Framework eingebunden
- Die Nutzung der Modell-API wird vom angebundenen Modellanbieter abgerechnet (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI oder ein selbst gehostetes Modell), nicht von AutoGen
Komponente | Preis | Hinweise |
|---|---|---|
| AutoGen-Framework | Kostenlos (MIT/CC BY 4.0) | Keine Nutzungsgrenzen, self-hostbar |
| AG2-Fork | Kostenlos (Apache 2.0) | Unabhängiges Community-Projekt |
| Microsoft Agent Framework | Kostenlos (Open Source) | Optional kostenpflichtige Azure-Dienste separat |
| Modell-API-Aufrufe | Wird vom Anbieter abgerechnet | Nicht Teil der AutoGen-Preise |
Geprüft anhand des microsoft/autogen-GitHub-Repositorys und der Dokumentation des Microsoft Agent Framework, Stand September 2026 — prüfen Sie vor der Budgetplanung die aktuellen Quellen, da sich Microsofts Agenten-Produktpalette innerhalb des letzten Jahres bereits zweimal geändert hat.
Wie installieren und starten Sie AutoGen?
Die Installation von AutoGen erfordert nur einen pip-Befehl — kein Konto und kein Lizenzschlüssel nötig. Da sich das Projekt im Wartungsmodus befindet, prüfen Sie vor der Festlegung auf AutoGen, ob das Microsoft Agent Framework oder AG2 der bessere Startpunkt für ein neues Projekt ist.
- 1Das AgentChat-Paket und eine Modell-Extension installieren: `pip install -U "autogen-agentchat" "autogen-ext[openai]"` (erfordert Python 3.10+).
- 2Den API-Schlüssel des Modellanbieters als Umgebungsvariable setzen (z. B.
OPENAI_API_KEY) — AutoGen stellt selbst keinen Modellzugriff bereit oder proxyt ihn. - 3Eine oder mehrere
AssistantAgent-Instanzen mit einem Model-Client definieren und sie zu einem Team zusammenfassen (z. B.RoundRobinGroupChat) mit einer Abbruchbedingung. - 4Für Code-Ausführungs-Workflows einen
CodeExecutorAgentmit gesandboxtem Executor hinzufügen (Docker ist der dokumentierte Standard), damit generierter Code isoliert läuft, nicht auf der Host-Maschine. - 5Die offizielle AutoGen-Dokumentation für die aktuelle API-Referenz lesen und bei einem neuen Projekt den Migrationsleitfaden prüfen, da Microsoft neue Nutzer inzwischen zum Microsoft Agent Framework leitet.
Brauche ich ein OpenAI- oder Azure-Konto, um AutoGen zu nutzen?
Sie benötigen ein Konto und einen API-Schlüssel bei dem Modellanbieter, den Sie aufrufen möchten — AutoGen selbst hostet oder verkauft keinen Modellzugriff. Es unterstützt OpenAI, Azure OpenAI und weitere Anbieter über sein Extensions-Paket sowie selbst gehostete Modelle über kompatible lokale API-Server.
Ist es sicher, Code-ausführende Agenten mit AutoGen zu betreiben?
Nur wenn der Code-Executor gesandboxt ist. AutoGens dokumentierter Standard ist ein Docker-basierter Executor (DockerCommandLineCodeExecutor); von der Ausführung generierten Codes direkt auf der Host-Maschine ohne Sandbox wird in der offiziellen Dokumentation ausdrücklich abgeraten.
Für wen eignet sich AutoGen?
AutoGen passt zu Teams, die gezielt das von ihm eingeführte konversationsgetriebene, code-ausführende Multi-Agenten-Muster wollen, und die es akzeptieren, auf einem von Microsoft in den Wartungsmodus versetzten Projekt aufzubauen. Die meisten neuen Projekte sollten es zunächst mit seinen beiden aktiven Nachfolgern vergleichen.
AutoGen nutzen, wenn
- Sie eine bestehende AutoGen-Anwendung pflegen oder erweitern und eine Migration zum Microsoft Agent Framework oder zu AG2 noch nicht gerechtfertigt ist
- Sie gezielt das von AutoGen populär gemachte Gruppenchat-Muster mit mehreren Spezialisten-Agenten brauchen, mit Code-ausführenden Agenten als zentralem Bestandteil
- Sie ein Framework ohne Bindung an ein kostenpflichtiges Observability- oder Hosting-Produkt wollen — AutoGen hat nie eines gebündelt
- Sie die Ideen des AutoGen-Forschungspapiers akademisch untersuchen, wo das ursprüngliche Framework (statt seiner Nachfolger) die relevante Referenzimplementierung ist
AutoGen meiden, wenn
- Sie ein neues Produktionsprojekt starten — meiden Sie das Legacy-AutoGen und starten Sie stattdessen mit Microsofts aktiv unterstütztem Nachfolger, dem Microsoft Agent Framework
- Sie aktive, schnelle Open-Source-Entwicklung von den ursprünglichen Autoren des Frameworks wollen — die findet bei AG2 statt, nicht bei microsoft/autogen
- Sie Enterprise-Support, langfristige API-Stabilitätszusagen oder Azure-natives Hosting brauchen — dafür ist das Microsoft Agent Framework der unterstützte Weg, nicht das im Wartungsmodus befindliche AutoGen
- Sie eine rollenbasierte, vorgegebene "Crew"-Abstraktion statt freiformiger Agenten-Konversation brauchen — CrewAI ist gezielt auf dieses Muster ausgerichtet
Wann sollten Sie AutoGen NICHT verwenden?
Verzichten Sie zum Zeitpunkt dieser Bewertung bei jedem neuen Produktionsprojekt auf AutoGen — es ist im Wartungsmodus, und sowohl Microsoft als auch die ursprünglichen Autoren haben die aktive Entwicklung anderswohin verlagert. Einige konkrete Situationen, in denen ein anderes Tool die bessere Wahl ist.
- Ein neues Projekt ohne bestehenden AutoGen-Code — meiden Sie das Legacy-AutoGen und starten Sie stattdessen mit dem Microsoft Agent Framework (Microsofts aktiv unterstütztem Nachfolger) oder AG2 (dem aktiv entwickelten Community-Fork)
- Ein Team, das Microsofts Enterprise-Support-Zusagen oder langfristige API-Stabilitätsgarantien für ein von Microsoft gepflegtes Produkt braucht — das Microsoft Agent Framework bietet das, AutoGen nicht
- Ein Team, das schnelle Open-Source-Feature-Entwicklung will — die findet inzwischen bei AG2 statt, geführt von AutoGens ursprünglichen Autoren, nicht bei microsoft/autogen
- Ein Projekt, das eine strukturierte, rollenbasierte Agenten-Abstraktion von Haus aus will statt Konversationsmuster manuell zusammenzubauen — CrewAI oder LangGraph passen dafür besser
- Nutzen Sie AutoGen nur, wenn Sie eine bestehende AutoGen-Anwendung pflegen und eine Migration noch nicht geplant ist
AutoGen vs. Alternativen
AutoGen teilt seine Herkunft mit zwei aktiven Nachfolgern und konkurriert mit weiteren Multi-Agenten-Frameworks, jeweils mit einer anderen Orchestrierungsphilosophie.
Tool | Schnittstelle | Lizenz | Träger | Am besten für |
|---|---|---|---|---|
| AutoGen | Python-Code | MIT / CC BY 4.0 | Microsoft (Wartungsmodus) | Nur bestehende AutoGen-Apps |
| AG2 | Python-Code | Apache 2.0 | AG2AI (Community, urspr. Autoren) | Aktiver Fork desselben Musters |
| Microsoft Agent Framework | Python / .NET | MIT (Open Source) | Microsoft | Neue Projekte im MS-Ökosystem |
| LangChain / LangGraph | Python-/JS-Code | MIT | LangChain Inc. (VC-finanziert) | Allzweck-LLM-Apps & Agenten |
| CrewAI | Python-Code | MIT (Kern) | CrewAI Inc. (VC-finanziert) | Rollenbasierte Multi-Agenten-Teams |
| OpenAI Agents SDK | Python-Code | MIT | OpenAI | OpenAI-modellorientierte Agenten-Apps |
Häufige Fehler bei der Bewertung von AutoGen
Diese Fehler entstehen dadurch, AutoGen mit seinen Nachfolgern zu verwechseln oder den Wartungsmodus-Status ganz zu übersehen.
Fehler 1: Annehmen, AutoGen, AG2 und das Microsoft Agent Framework seien dasselbe Projekt unter anderem Namen
Sie teilen eine gemeinsame Herkunft, sind aber drei separat gepflegte Codebasen mit unterschiedlicher Governance und unterschiedlichen Lizenzen (MIT/CC BY 4.0 für AutoGen, Apache 2.0 für AG2, MIT für das Microsoft Agent Framework). Ein für eines geschriebenes Tutorial oder Paket lässt sich nicht zwangsläufig auf die anderen übertragen.
Fehler 2: Ein neues Projekt auf microsoft/autogen starten, ohne dessen Status zu prüfen
Microsoft versetzte das Repository im Oktober 2025 in community-verwalteten Wartungsmodus: nur Bugfixes und Sicherheitsupdates, keine neuen Funktionen. Neue Projekte sollten gemäß Microsofts eigener Migrationsempfehlung zuerst das Microsoft Agent Framework oder AG2 prüfen.
Fehler 3: Annehmen, AutoGen habe eine kostenpflichtige Stufe wie LangChains LangSmith
AutoGen hat nie ein kostenpflichtiges Observability- oder Hosting-Produkt gebündelt. Kosten entstehen nur durch die angebundene Modell-API (OpenAI, Azure OpenAI oder ähnlich) oder durch Azure-Dienste, die Sie beim Einsatz des Microsoft Agent Framework separat hinzufügen.
Häufig gestellte Fragen
Ist AutoGen kostenlos nutzbar?
Ja. Das Framework microsoft/autogen ist quelloffen unter der MIT-Lizenz (Code) und CC BY 4.0 (Dokumentation), kostenlos für jede Nutzung einschließlich kommerzieller Produkte, ohne Nutzungsgrenzen. Es gibt keine kostenpflichtige AutoGen-Stufe.
Wer hat AutoGen entwickelt?
AutoGen entstand bei Microsoft Research, erstmals beschrieben in einem im August 2023 veröffentlichten arXiv-Papier mit Qingyun Wu und Chi Wang als Hauptautoren, gemeinsam mit Forschern der Penn State University und der University of Washington.
Wird AutoGen noch gepflegt?
Microsofts Repository microsoft/autogen befindet sich seit Oktober 2025 im community-verwalteten Wartungsmodus — es erhält Bugfixes und Sicherheitsupdates, aber keine neuen Funktionen. Microsofts erklärter Nachfolger ist das Microsoft Agent Framework.
Was ist AG2, und wie unterscheidet es sich von AutoGen?
AG2 ist ein separater, aktiv entwickelter Community-Fork von AutoGen, Ende 2024 von AutoGens ursprünglichen Autoren (Chi Wang und Qingyun Wu) nach ihrem Weggang von Microsoft gestartet. Es nutzt ab v0.3 die Apache-2.0-Lizenz und übernahm die ursprünglichen PyPI-Paketnamen autogen/pyautogen.
Was ist das Microsoft Agent Framework, und ersetzt es AutoGen?
Das Microsoft Agent Framework (MAF) ist Microsofts erklärter Nachfolger sowohl für AutoGen als auch für Semantic Kernel und führt beide in einer unterstützten, quelloffenen Plattform zusammen. Es erreichte am 2. April 2026 die allgemeine Verfügbarkeit.
Wie viel kostet AutoGen?
AutoGen selbst ist kostenlos unter der MIT-Lizenz, ohne separate kostenpflichtige Stufe oder gehostetes Produkt. Die einzigen realen Kosten entstehen durch die angebundene Modell-API (OpenAI, Azure OpenAI oder ein selbst gehostetes Modell), abgerechnet vom jeweiligen Anbieter.
Wie viele GitHub-Sterne hat AutoGen?
Das Repository microsoft/autogen hat die Marke von 60.000 GitHub-Sternen überschritten.
Kann ich AutoGen mit lokalen, selbst gehosteten Modellen statt einer Cloud-API betreiben?
Ja, über AutoGens Extensions-Paket und jeden OpenAI-API-kompatiblen lokalen Modell-Server, auch wenn sich der offizielle Support und die Tests vorrangig auf OpenAI und Azure OpenAI konzentrieren.
Sollte ich ein neues Projekt mit AutoGen, AG2 oder dem Microsoft Agent Framework starten?
Prüfen Sie für ein neues Projekt das Microsoft Agent Framework (Microsofts unterstützten Nachfolger) oder AG2 (den aktiv entwickelten Community-Fork) statt microsoft/autogen, das keine neuen Funktionen mehr erhält. Die Wahl richtet sich danach, ob Sie Microsofts Enterprise-Support-Weg (Agent Framework) oder ein unabhängig geführtes Open-Source-Projekt (AG2) brauchen.
Ist AutoGen besser als [CrewAI](/de/power-local-llm/crewai-review)?
Sie zielen auf unterschiedliche Muster. AutoGen (und seine Nachfolger) setzen auf freiformige, konversationsgetriebene Multi-Agenten-Orchestrierung mit Code-Ausführung; CrewAI bietet eine strukturiertere, rollenbasierte 'Crew'-Abstraktion mit festgelegten Aufgaben. Was besser passt, hängt davon ab, wie viel Struktur Ihr Workflow braucht.