Conclusiones clave
- Se originó en Microsoft Research; descrito por primera vez en un paper de arXiv publicado en agosto de 2023, con Chi Wang y Qingyun Wu como autores principales
- La versión v0.4 fue una reescritura arquitectónica completa (capas Core, AgentChat y Extensions) que reemplazó el diseño original de la v0.2
- Microsoft puso a microsoft/autogen en modo de mantenimiento gestionado por la comunidad en octubre de 2025 — solo fixes de errores y seguridad, sin funciones nuevas
- El Microsoft Agent Framework (MAF) alcanzó disponibilidad general el 2 de abril de 2026, unificando AutoGen y Semantic Kernel en una sola plataforma compatible — el sucesor declarado por Microsoft
- AG2 (ag2.ai): un fork separado y activamente desarrollado, iniciado a fines de 2024 por los autores originales de AutoGen tras dejar Microsoft; heredó los nombres de paquete de PyPI
autogen/pyautogeny pasó a la licencia Apache 2.0 desde la v0.3 - Gratuito y de código abierto bajo licencia MIT (código) en el repositorio de Microsoft — no existe un nivel de pago separado añadido, a diferencia del LangSmith de pago de LangChain
- Más de 60.000 estrellas en GitHub en el repositorio microsoft/autogen
📍 En una frase
AutoGen es un framework Python gratuito y de código abierto para aplicaciones LLM multiagente, creado originalmente por Microsoft Research y ahora en modo de mantenimiento, con Microsoft dirigiendo a los nuevos usuarios hacia el Microsoft Agent Framework y un fork comunitario independiente (AG2) que continúa su desarrollo por separado.
💬 En términos simples
AutoGen te permite definir varios agentes basados en LLM — un programador, un crítico, un proxy de usuario que puede ejecutar código — y hacer que conversen entre sí y con herramientas hasta completar una tarea, en vez de escribir a mano una única cadena de prompts larga para un solo agente.
📌Nota: AutoGen es un framework contra el que se escribe código Python, no una app para descargar. Como el proyecto se ha dividido en tres esfuerzos distintos desde 2024 — el AutoGen de Microsoft en modo de mantenimiento, el Microsoft Agent Framework y el fork comunitario AG2 —, esta reseña se centra específicamente en el proyecto original microsoft/autogen, controlado por Microsoft, y señala con claridad dónde diverge cada sucesor.
¿Quién creó AutoGen, y qué le pasó?
AutoGen se originó en Microsoft Research y fue descrito por primera vez en un paper de arXiv publicado en agosto de 2023, con Qingyun Wu y Chi Wang como autores principales — un trabajo en el que también participaron investigadores de Penn State University y de la University of Washington. El framework introdujo un patrón multiagente basado en conversación para aplicaciones LLM: los agentes (un programador, un crítico, un proxy de usuario que puede ejecutar código) intercambian mensajes hasta que una tarea converge.
Entre septiembre y noviembre de 2024, Chi Wang y Qingyun Wu dejaron Microsoft y fundaron AG2AI, bifurcando el código base en un nuevo proyecto llamado AG2 — citando el deseo de desarrollar más rápido fuera de la hoja de ruta de una sola empresa y de crear un espacio neutral para las contribuciones. AG2 heredó los nombres de paquete originales de PyPI autogen y pyautogen, además de la comunidad de Discord del proyecto, y pasó a la licencia Apache 2.0 a partir de su versión v0.3; en 2026 sigue en desarrollo activo e independiente, avanzando hacia una versión 1.0.
Microsoft, por su parte, continuó desarrollando el repositorio microsoft/autogen según su propia hoja de ruta, publicando la reescritura arquitectónica de la v0.4 (dividiendo el framework en capas Core, AgentChat y Extensions) antes de poner el proyecto en modo de mantenimiento gestionado por la comunidad en octubre de 2025 — sin funciones nuevas, solo fixes de errores y seguridad. El sucesor declarado por Microsoft es el Microsoft Agent Framework (MAF), anunciado como una convergencia entre AutoGen y Semantic Kernel, que alcanzó disponibilidad general el 2 de abril de 2026.
Paper de investigación
- Fecha:
- 2023-08
- Qué significa:
- Qingyun Wu y Chi Wang publican el paper de AutoGen en arXiv
Reescritura v0.4
- Fecha:
- 2024
- Qué significa:
- Reescritura completa en capas Core, AgentChat y Extensions
Fork de AG2
- Fecha:
- 2024-09/11
- Qué significa:
- Los autores originales dejan Microsoft y fundan AG2 bajo Apache 2.0
AutoGen en mantenimiento
- Fecha:
- 2025-10
- Qué significa:
- microsoft/autogen pasa a mantenimiento: solo fixes de errores/seguridad
GA de Microsoft Agent Framework
- Fecha:
- 2026-04-02
- Qué significa:
- MAF alcanza disponibilidad general, sucesor de AutoGen y Semantic Kernel
📌Nota: AutoGen (el repositorio de Microsoft), AG2 (el fork comunitario) y Microsoft Agent Framework son tres proyectos distintos que existen actualmente, con un origen compartido — no son renombres de lo mismo. Confirma a cuál se refiere un tutorial o paquete antes de seguirlo, ya que pip install autogen apuntó históricamente a paquetes distintos según el momento de esta historia.
¿Qué es AutoGen?
AutoGen (el repositorio microsoft/autogen, controlado por Microsoft) es un framework Python de código abierto para construir aplicaciones en las que varios agentes basados en LLM conversan entre sí, usan herramientas y —de forma distintiva— ejecutan código, para completar una tarea de forma colaborativa en vez de mediante una única cadena de prompts lineal.
- AgentChat: la API de alto nivel para definir agentes con roles (asistente, proxy de usuario, crítico) y ejecutar conversaciones multiagente o chats grupales
- Core: el runtime de más bajo nivel, orientado a eventos, sobre el que se construye AgentChat, para equipos que necesitan lógica de orquestación personalizada
- Agentes de ejecución de código: un patrón característico de AutoGen — un agente puede escribir código Python, entregarlo a un agente ejecutor de código (habitualmente aislado en Docker) y usar la salida para continuar la conversación
- Orquestación de chat grupal: varios agentes participan en una conversación compartida con un agente gestor que decide el orden de turnos, útil para tareas que requieren varios roles especializados (por ejemplo, planificador, programador, revisor)
- Extensions: integraciones propias y de terceros para proveedores de modelos, herramientas y memoria, más allá de las capas Core/AgentChat
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.")¿Cuánto cuesta AutoGen?
AutoGen en sí es completamente gratuito — no hay nivel de pago, ni producto alojado, ni complemento de observabilidad separado añadido por Microsoft, a diferencia del LangSmith de pago de LangChain. Los costos de la API del modelo (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI o un modelo autoalojado) son el único costo real, y los factura el proveedor de modelo que conectes.
- AutoGen (el framework): gratis para siempre bajo licencia MIT (código) / CC BY 4.0 (documentación), para cualquier uso, incluidos productos comerciales
- No existe un nivel de pago, servicio alojado o SKU empresarial con marca AutoGen al momento de esta reseña — la oferta comercial de agentes de Microsoft en adelante es el Microsoft Agent Framework, que es en sí mismo de código abierto, con el costo proveniente de los servicios de Azure que elijas añadir (por ejemplo, alojamiento en Azure AI Foundry)
- AG2, el fork comunitario, es igualmente gratuito bajo licencia Apache 2.0, con soporte comercial ofrecido por separado por AG2AI en vez de incluido en el framework
- El uso de la API del modelo lo factura el proveedor de modelo que conectes (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI o tu propio modelo autoalojado), no AutoGen
Componente | Precio | Notas |
|---|---|---|
| Framework AutoGen | Gratis (MIT/CC BY 4.0) | Sin límites de uso, autoalojable |
| Fork AG2 | Gratis (Apache 2.0) | Proyecto comunitario independiente |
| Microsoft Agent Framework | Gratis (código abierto) | Servicios de Azure de pago opcionales |
| Llamadas a la API del modelo | Facturado por el proveedor | No forma parte del precio de AutoGen |
Verificado en el repositorio de GitHub de microsoft/autogen y en la documentación del Microsoft Agent Framework en septiembre de 2026 — consulta las fuentes en vivo antes de presupuestar, ya que la línea de productos de agentes de Microsoft ha cambiado dos veces en el último año.
¿Cómo se instala y se empieza a usar AutoGen?
Instalar AutoGen solo requiere un comando pip — no se necesita cuenta ni clave de licencia. Como el proyecto está en modo de mantenimiento, evalúa si el Microsoft Agent Framework o AG2 es mejor punto de partida para un proyecto nuevo antes de decidirte por AutoGen.
- 1Instala el paquete AgentChat y una extensión de modelo: `pip install -U "autogen-agentchat" "autogen-ext[openai]"` (requiere Python 3.10+).
- 2Configura la clave API de tu proveedor de modelo como variable de entorno (por ejemplo,
OPENAI_API_KEY) — AutoGen no proporciona ni actúa como proxy del acceso al modelo. - 3Define una o más instancias de
AssistantAgentcon un cliente de modelo, y combínalas en un equipo (por ejemplo,RoundRobinGroupChat) con una condición de terminación. - 4Para flujos de ejecución de código, añade un
CodeExecutorAgentrespaldado por un ejecutor aislado (Docker es el valor por defecto documentado), de modo que el código generado se ejecute de forma aislada y no en la máquina anfitriona. - 5Lee la documentación oficial de AutoGen para la referencia de API actual, y revisa la guía de migración si vas a iniciar un proyecto nuevo, ya que Microsoft ahora dirige a los nuevos usuarios hacia el Microsoft Agent Framework.
¿Necesito una cuenta de OpenAI o Azure para usar AutoGen?
Necesitas una cuenta y una clave API con el proveedor de modelo que elijas usar — AutoGen en sí no aloja ni revende acceso a modelos. Es compatible con OpenAI, Azure OpenAI y otros proveedores a través de su paquete Extensions, además de modelos autoalojados mediante servidores de API local compatibles.
¿Es seguro usar agentes de ejecución de código con AutoGen?
Solo cuando el ejecutor de código está aislado. El valor por defecto documentado de AutoGen es un ejecutor basado en Docker (DockerCommandLineCodeExecutor); ejecutar código generado directamente en la máquina anfitriona sin aislamiento se desaconseja explícitamente en la documentación oficial.
¿Quién debería usar AutoGen?
AutoGen encaja con equipos que quieren específicamente el patrón multiagente basado en conversación y ejecución de código que popularizó, y que están dispuestos a construir sobre un proyecto que Microsoft ha puesto en modo de mantenimiento. La mayoría de los proyectos nuevos deberían compararlo primero con sus dos sucesores activos.
¿Cuándo NO deberías usar AutoGen?
Evita AutoGen para cualquier proyecto de producción nuevo al momento de esta reseña — está en modo de mantenimiento, y tanto Microsoft como los autores originales han trasladado el desarrollo activo a otros lugares. Algunas situaciones concretas en las que otra herramienta es mejor opción.
- Un proyecto nuevo sin código AutoGen existente — evita el AutoGen legado y empieza con el Microsoft Agent Framework (el sucesor activamente respaldado por Microsoft) o con AG2 (el fork comunitario activamente desarrollado) en su lugar
- Un equipo que necesita compromisos de soporte empresarial de Microsoft o garantías de estabilidad de API a largo plazo sobre un producto mantenido por Microsoft — el Microsoft Agent Framework los ofrece, AutoGen no
- Un equipo que quiere desarrollo de funciones de código abierto rápido — eso ocurre ahora en AG2, liderado por los autores originales de AutoGen, no en microsoft/autogen
- Un proyecto que quiere una abstracción de agentes estructurada y basada en roles de fábrica, en vez de ensamblar patrones de conversación manualmente — CrewAI o LangGraph encajan mejor ahí
- Usa AutoGen solo cuando estés manteniendo una aplicación AutoGen existente y una migración aún no se haya planificado
AutoGen frente a alternativas
AutoGen comparte origen con dos sucesores activos y compite con otros frameworks multiagente, cada uno con una filosofía de orquestación distinta.
Herramienta | Interfaz | Licencia | Respaldo | Ideal para |
|---|---|---|---|---|
| AutoGen | Código Python | MIT / CC BY 4.0 | Microsoft (mantenimiento) | Solo apps AutoGen existentes |
| AG2 | Código Python | Apache 2.0 | AG2AI (comunidad, autores originales) | Fork activo del mismo patrón |
| Microsoft Agent Framework | Python / .NET | MIT (código abierto) | Microsoft | Proyectos nuevos del ecosistema Microsoft |
| LangChain / LangGraph | Código Python / JS | MIT | LangChain Inc. (capital de riesgo) | Apps y agentes LLM de propósito general |
| CrewAI | Código Python | MIT (core) | CrewAI Inc. (capital de riesgo) | Equipos multiagente basados en roles |
| OpenAI Agents SDK | Código Python | MIT | OpenAI | Apps de agentes centradas en OpenAI |
Errores comunes al evaluar AutoGen
Estos errores surgen de confundir AutoGen con sus sucesores, o de pasar por alto por completo su estado de mantenimiento.
Preguntas frecuentes
¿AutoGen es gratis?
Sí. El framework microsoft/autogen es de código abierto bajo licencia MIT (código) y CC BY 4.0 (documentación), gratuito para cualquier uso, incluidos productos comerciales, sin límites de uso. No existe un nivel de pago de AutoGen.
¿Quién creó AutoGen?
AutoGen se originó en Microsoft Research, descrito por primera vez en un paper de arXiv publicado en agosto de 2023 con Qingyun Wu y Chi Wang como autores principales, junto con investigadores de Penn State University y de la University of Washington.
¿AutoGen sigue en mantenimiento?
El repositorio microsoft/autogen de Microsoft está en modo de mantenimiento gestionado por la comunidad desde octubre de 2025 — recibe fixes de errores y seguridad, pero no funciones nuevas. El sucesor declarado por Microsoft es el Microsoft Agent Framework.
¿Qué es AG2, y en qué se diferencia de AutoGen?
AG2 es un fork comunitario separado y activamente desarrollado de AutoGen, iniciado a fines de 2024 por los autores originales de AutoGen (Chi Wang y Qingyun Wu) tras dejar Microsoft. Usa la licencia Apache 2.0 desde la v0.3 y heredó los nombres de paquete de PyPI autogen/pyautogen originales.
¿Qué es el Microsoft Agent Framework, y reemplaza a AutoGen?
El Microsoft Agent Framework (MAF) es el sucesor declarado por Microsoft tanto de AutoGen como de Semantic Kernel, convergiendo ambos en una sola plataforma compatible y de código abierto. Alcanzó disponibilidad general el 2 de abril de 2026.
¿Cuánto cuesta AutoGen?
AutoGen en sí es gratuito bajo licencia MIT, sin nivel de pago ni producto alojado separado. El único costo real es la API del modelo a la que lo conectes (OpenAI, Azure OpenAI o un modelo autoalojado), facturada por ese proveedor.
¿Cuántas estrellas en GitHub tiene AutoGen?
El repositorio microsoft/autogen ha superado las 60.000 estrellas en GitHub.
¿Puedo ejecutar AutoGen con modelos locales autoalojados en vez de una API en la nube?
Sí, a través del paquete Extensions de AutoGen y cualquier servidor de modelo local compatible con la API de OpenAI, aunque el soporte y las pruebas oficiales de primera parte se centran principalmente en OpenAI y Azure OpenAI.
¿Debería iniciar un proyecto nuevo en AutoGen, AG2 o el Microsoft Agent Framework?
Para un proyecto nuevo, evalúa el Microsoft Agent Framework (el sucesor compatible de Microsoft) o AG2 (el fork comunitario activamente desarrollado) en vez de microsoft/autogen, que no recibe funciones nuevas. Elige según si necesitas la vía de soporte empresarial de Microsoft (Agent Framework) o un proyecto de código abierto con gobernanza independiente (AG2).
¿Es AutoGen mejor que [CrewAI](/es/power-local-llm/crewai-review)?
Apuntan a patrones distintos. AutoGen (y sus sucesores) favorecen la orquestación multiagente libre y basada en conversación con ejecución de código; CrewAI ofrece una abstracción de “equipo” más estructurada y basada en roles, con tareas definidas. Cuál encaja mejor depende de cuánta estructura necesite tu flujo de trabajo.