Points clés
- Né chez Microsoft Research ; décrit pour la première fois dans un article arXiv publié en août 2023, avec Chi Wang et Qingyun Wu comme auteurs principaux
- La version v0.4 a été une réécriture architecturale complète (couches Core, AgentChat et Extensions) remplaçant la conception v0.2 d'origine
- Microsoft a placé microsoft/autogen en mode maintenance géré par la communauté en octobre 2025 — correctifs de bugs et de sécurité uniquement, aucune nouvelle fonctionnalité
- Le Microsoft Agent Framework (MAF) a atteint la disponibilité générale le 2 avril 2026, faisant converger AutoGen et Semantic Kernel en une seule plateforme supportée — c'est le successeur désigné par Microsoft
- AG2 (ag2.ai) : un fork distinct et activement développé, lancé fin 2024 par les auteurs originaux d'AutoGen après leur départ de Microsoft ; il a hérité des noms de paquets PyPI
autogen/pyautogenet est passé à la licence Apache 2.0 à partir de la v0.3 - Gratuit et open source sous licence MIT (code) sur le dépôt Microsoft — il n'existe aucun produit payant séparé, contrairement à LangSmith chez LangChain
- Plus de 60 000 étoiles GitHub sur le dépôt microsoft/autogen
📍 En une phrase
AutoGen est un framework Python open source et gratuit pour applications LLM multi-agents, créé à l'origine par Microsoft Research et désormais en mode maintenance, Microsoft orientant les nouveaux utilisateurs vers le Microsoft Agent Framework tandis qu'un fork communautaire distinct (AG2) poursuit un développement indépendant.
💬 En termes simples
AutoGen permet de définir plusieurs agents propulsés par un LLM — un codeur, un critique, un proxy utilisateur capable d'exécuter du code — et de les faire dialoguer entre eux et avec des outils jusqu'à ce qu'une tâche soit terminée, au lieu d'écrire à la main une longue chaîne de prompts mono-agent.
📌Remarque: AutoGen est un framework contre lequel on écrit du code Python, pas une application à télécharger. Le projet s'étant scindé en trois efforts distincts depuis 2024 — l'AutoGen de Microsoft en mode maintenance, le Microsoft Agent Framework, et le fork communautaire AG2 —, cet avis porte spécifiquement sur le projet original microsoft/autogen contrôlé par Microsoft et indique clairement où chaque successeur diverge.
Qui a créé AutoGen, et que lui est-il arrivé ?
AutoGen est né chez Microsoft Research et a été décrit pour la première fois dans un article arXiv publié en août 2023, avec Qingyun Wu et Chi Wang comme auteurs principaux — un travail impliquant aussi des chercheurs de la Penn State University et de l'University of Washington. Le framework a introduit un modèle de conversation pour les applications LLM multi-agents : des agents (un codeur, un critique, un proxy utilisateur capable d'exécuter du code) échangent des messages jusqu'à ce qu'une tâche converge.
Entre septembre et novembre 2024, Chi Wang et Qingyun Wu ont quitté Microsoft et fondé AG2AI, forkant le code source en un nouveau projet appelé AG2 — invoquant la volonté de développer plus rapidement en dehors de la feuille de route d'une seule entreprise et de construire un foyer neutre pour les contributions. AG2 a hérité des noms de paquets PyPI originaux autogen et pyautogen ainsi que de la communauté Discord du projet, et est passé à la licence Apache 2.0 à partir de sa version 0.3 ; il reste en développement actif et indépendant en 2026, en route vers une version 1.0.
Microsoft, de son côté, a continué à développer le dépôt microsoft/autogen selon sa propre feuille de route, livrant la réécriture architecturale v0.4 (scindant le framework en couches Core, AgentChat et Extensions) avant de placer le projet en mode maintenance géré par la communauté en octobre 2025 — aucune nouvelle fonctionnalité, correctifs de bugs et de sécurité uniquement. Le successeur désigné par Microsoft est le Microsoft Agent Framework (MAF), annoncé comme une convergence d'AutoGen et de Semantic Kernel, arrivé en disponibilité générale le 2 avril 2026.
Article de recherche
- Date:
- 2023-08
- Signification:
- Qingyun Wu et Chi Wang publient l'article arXiv AutoGen décrivant le framework de conversation multi-agents
Réécriture v0.4
- Date:
- 2024
- Signification:
- Réécriture architecturale complète en couches Core, AgentChat et Extensions, remplaçant l'API v0.2 d'origine
Fondation du fork AG2
- Date:
- 2024-09/11
- Signification:
- Les auteurs originaux quittent Microsoft, fondent AG2AI, forkent le projet sous le nom AG2 sous licence Apache 2.0
AutoGen en mode maintenance
- Date:
- 2025-10
- Signification:
- Le microsoft/autogen de Microsoft passe en maintenance gérée par la communauté : correctifs de bugs/sécurité uniquement
GA du Microsoft Agent Framework
- Date:
- 2026-04-02
- Signification:
- MAF atteint la disponibilité générale, positionné par Microsoft comme le successeur d'AutoGen et de Semantic Kernel
📌Remarque: AutoGen (le dépôt de Microsoft), AG2 (le fork communautaire) et le Microsoft Agent Framework sont trois projets distincts et actuellement existants, avec une ascendance commune — pas des renommages d'une même chose. Vérifiez de quel projet parle un tutoriel ou un paquet avant de le suivre, car pip install autogen a historiquement pointé vers des paquets différents selon le moment de cette histoire.
Qu'est-ce qu'AutoGen ?
AutoGen (le dépôt microsoft/autogen contrôlé par Microsoft) est un framework Python open source pour construire des applications où plusieurs agents propulsés par un LLM dialoguent entre eux, utilisent des outils et — trait distinctif — exécutent du code, afin d'accomplir une tâche de façon collaborative plutôt que par une seule chaîne de prompts linéaire.
- AgentChat : l'API de haut niveau pour définir des agents avec des rôles (assistant, proxy utilisateur, critique) et exécuter des conversations multi-agents ou des group chats
- Core : le runtime de plus bas niveau, événementiel, sur lequel repose AgentChat, pour les équipes ayant besoin d'une logique d'orchestration personnalisée
- Agents d'exécution de code : un modèle emblématique d'AutoGen — un agent peut écrire du code Python, le transmettre à un agent exécuteur de code (généralement isolé dans Docker), et utiliser le résultat pour poursuivre la conversation
- Orchestration de group chat : plusieurs agents participent à une conversation partagée, un agent gestionnaire décidant l'ordre de parole, utile pour les tâches nécessitant plusieurs rôles spécialisés (par ex. planificateur, codeur, relecteur)
- Extensions : intégrations first-party et tierces pour les fournisseurs de modèles, les outils et la mémoire, au-delà des couches 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.")Combien coûte AutoGen ?
AutoGen lui-même est entièrement gratuit — il n'existe ni palier payant, ni produit hébergé, ni module d'observabilité séparé ajouté par Microsoft, contrairement au LangSmith payant de LangChain. Les coûts d'API de modèle (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, ou un modèle auto-hébergé) sont le seul coût réel, facturé par le fournisseur de modèle choisi.
- AutoGen (le framework) : gratuit pour toujours sous licence MIT (code) / CC BY 4.0 (documentation), pour tout usage y compris commercial
- Aucun palier payant, service hébergé ou offre entreprise sous la marque AutoGen n'existe au moment de cet avis — l'offre commerciale d'agents de Microsoft à l'avenir est le Microsoft Agent Framework, lui-même open source, le coût payant provenant des services Azure que vous choisissez d'y rattacher (par ex. hébergement Azure AI Foundry)
- AG2, le fork communautaire, est également gratuit sous licence Apache 2.0, avec un support commercial proposé séparément par AG2AI plutôt qu'intégré au framework
- L'usage de l'API de modèle est facturé par le fournisseur choisi (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, ou votre propre modèle auto-hébergé), pas par AutoGen
Composant | Prix | Notes |
|---|---|---|
| Framework AutoGen | Gratuit (MIT/CC BY 4.0) | Pas de limite d'usage, auto-hébergeable |
| Fork AG2 | Gratuit (Apache 2.0) | Projet communautaire indépendant |
| Microsoft Agent Framework | Gratuit (open source) | Services Azure payants en option à part |
| Appels API de modèle | Facturé par le fournisseur | Ne fait pas partie des tarifs AutoGen |
Vérifié sur le dépôt GitHub microsoft/autogen et la documentation du Microsoft Agent Framework en septembre 2026 — vérifiez les sources en direct avant de budgétiser, l'offre d'agents de Microsoft ayant changé deux fois en un an.
Comment installer AutoGen et démarrer ?
Installer AutoGen ne prend qu'une commande pip — aucun compte ni clé de licence requis. Le projet étant en mode maintenance, évaluez si le Microsoft Agent Framework ou AG2 est un meilleur point de départ pour un nouveau projet avant de vous engager avec AutoGen lui-même.
- 1Installer le paquet AgentChat et une extension de modèle : `pip install -U "autogen-agentchat" "autogen-ext[openai]"` (nécessite Python 3.10+).
- 2Définir la clé API de votre fournisseur de modèle comme variable d'environnement (par exemple
OPENAI_API_KEY) — AutoGen ne fournit ni ne relaie lui-même l'accès aux modèles. - 3Définir une ou plusieurs instances
AssistantAgentavec un client de modèle, et les combiner en une équipe (par ex.RoundRobinGroupChat) avec une condition de terminaison. - 4Pour des workflows d'exécution de code, ajouter un
CodeExecutorAgentadossé à un exécuteur isolé (Docker est la valeur par défaut documentée) afin que le code généré s'exécute en isolation, pas sur la machine hôte. - 5Lire la documentation officielle d'AutoGen pour la référence API actuelle, et consulter le guide de migration si vous démarrez un nouveau projet, Microsoft orientant désormais les nouveaux utilisateurs vers le Microsoft Agent Framework.
Ai-je besoin d'un compte OpenAI ou Azure pour utiliser AutoGen ?
Vous avez besoin d'un compte et d'une clé API chez le fournisseur de modèle que vous choisissez d'appeler — AutoGen lui-même n'héberge ni ne revend l'accès aux modèles. Il prend en charge OpenAI, Azure OpenAI et d'autres fournisseurs via son paquet Extensions, ainsi que des modèles auto-hébergés via des serveurs d'API locaux compatibles.
Est-il sûr d'exécuter des agents d'exécution de code avec AutoGen ?
Seulement si l'exécuteur de code est isolé. La valeur par défaut documentée d'AutoGen est un exécuteur basé sur Docker (DockerCommandLineCodeExecutor) ; exécuter du code généré directement sur la machine hôte sans isolation est explicitement déconseillé dans la documentation officielle.
À qui s'adresse AutoGen ?
AutoGen convient aux équipes qui veulent spécifiquement le modèle multi-agents conversationnel et d'exécution de code qu'il a inventé, et qui sont à l'aise avec un projet que Microsoft a placé en mode maintenance. La plupart des nouveaux projets devraient d'abord le comparer à ses deux successeurs actifs.
Quand ne devriez-vous PAS utiliser AutoGen ?
Évitez AutoGen pour tout nouveau projet en production au moment de cet avis — il est en mode maintenance, et Microsoft comme les auteurs originaux ont déplacé leur développement actif ailleurs. Quelques situations concrètes où un autre outil est préférable.
- Un nouveau projet sans code AutoGen existant — évitez l'AutoGen historique et démarrez plutôt avec le Microsoft Agent Framework (le successeur activement soutenu par Microsoft) ou AG2 (le fork communautaire activement développé)
- Une équipe ayant besoin d'engagements de support entreprise Microsoft ou de garanties de stabilité d'API à long terme sur un produit maintenu par Microsoft — le Microsoft Agent Framework les offre, pas AutoGen
- Une équipe qui veut un développement de fonctionnalités open source rapide — cela se passe désormais chez AG2, mené par les auteurs originaux d'AutoGen, pas chez microsoft/autogen
- Un projet qui veut une abstraction d'agents structurée et basée sur des rôles prête à l'emploi plutôt que d'assembler manuellement des schémas de conversation — CrewAI ou LangGraph conviennent mieux
- N'utilisez AutoGen que si vous maintenez une application AutoGen existante et qu'une migration n'a pas encore été planifiée
AutoGen vs. alternatives
AutoGen partage une ascendance avec deux successeurs actifs et rivalise avec d'autres frameworks multi-agents, chacun avec une philosophie d'orchestration différente.
Outil | Interface | Licence | Soutien | Idéal pour |
|---|---|---|---|---|
| AutoGen | Code Python | MIT / CC BY 4.0 | Microsoft (mode maintenance) | Apps AutoGen existantes uniquement |
| AG2 | Code Python | Apache 2.0 | AG2AI (communauté, auteurs originaux) | Fork actif du même modèle |
| Microsoft Agent Framework | Python / .NET | MIT (open source) | Microsoft | Nouveaux projets écosystème Microsoft |
| LangChain / LangGraph | Code Python / JS | MIT | LangChain Inc. (capital-risque) | Apps LLM & agents généralistes |
| CrewAI | Code Python | MIT (core) | CrewAI Inc. (capital-risque) | Équipes multi-agents par rôles |
| OpenAI Agents SDK | Code Python | MIT | OpenAI | Apps agents OpenAI-first |
Erreurs courantes lors de l'évaluation d'AutoGen
Ces erreurs viennent de la confusion entre AutoGen et ses successeurs, ou d'un statut de mode maintenance passé sous silence.
Questions fréquemment posées
AutoGen est-il gratuit ?
Oui. Le framework microsoft/autogen est open source sous licence MIT (code) et CC BY 4.0 (documentation), gratuit pour tout usage y compris commercial, sans limite d'utilisation. Il n'existe aucun palier AutoGen payant.
Qui a créé AutoGen ?
AutoGen est né chez Microsoft Research, décrit pour la première fois dans un article arXiv publié en août 2023 avec Qingyun Wu et Chi Wang comme auteurs principaux, aux côtés de chercheurs de la Penn State University et de l'University of Washington.
AutoGen est-il encore maintenu ?
Le dépôt microsoft/autogen de Microsoft est en mode maintenance géré par la communauté depuis octobre 2025 — il reçoit des correctifs de bugs et de sécurité mais aucune nouvelle fonctionnalité. Le successeur désigné par Microsoft est le Microsoft Agent Framework.
Qu'est-ce qu'AG2, et en quoi diffère-t-il d'AutoGen ?
AG2 est un fork communautaire distinct et activement développé d'AutoGen, lancé fin 2024 par les auteurs originaux d'AutoGen (Chi Wang et Qingyun Wu) après leur départ de Microsoft. Il utilise la licence Apache 2.0 depuis sa v0.3 et a hérité des noms de paquets PyPI originaux autogen/pyautogen.
Qu'est-ce que le Microsoft Agent Framework, et remplace-t-il AutoGen ?
Le Microsoft Agent Framework (MAF) est le successeur désigné par Microsoft pour AutoGen et Semantic Kernel, faisant converger les deux en une seule plateforme supportée et open source. Il a atteint la disponibilité générale le 2 avril 2026.
Combien coûte AutoGen ?
AutoGen lui-même est gratuit sous licence MIT, sans palier payant ni produit hébergé séparé. Le seul coût réel est l'API de modèle que vous connectez (OpenAI, Azure OpenAI, ou un modèle auto-hébergé), facturée par ce fournisseur.
Combien AutoGen a-t-il d'étoiles sur GitHub ?
Le dépôt microsoft/autogen a dépassé les 60 000 étoiles GitHub.
Puis-je utiliser AutoGen avec des modèles locaux auto-hébergés plutôt qu'une API cloud ?
Oui, via le paquet Extensions d'AutoGen et tout serveur de modèle local compatible avec l'API OpenAI, bien que le support et les tests officiels de premier niveau portent principalement sur OpenAI et Azure OpenAI.
Dois-je démarrer un nouveau projet sur AutoGen, AG2 ou le Microsoft Agent Framework ?
Pour un nouveau projet, évaluez le Microsoft Agent Framework (le successeur supporté par Microsoft) ou AG2 (le fork communautaire activement développé) plutôt que microsoft/autogen, qui ne reçoit aucune nouvelle fonctionnalité. Choisissez selon que vous ayez besoin du support entreprise de Microsoft (Agent Framework) ou d'un projet open source à gouvernance indépendante (AG2).
AutoGen est-il meilleur que [CrewAI](/fr/power-local-llm/crewai-review) ?
Ils ciblent des modèles différents. AutoGen (et ses successeurs) privilégient une orchestration multi-agents libre, conversationnelle, avec exécution de code ; CrewAI fournit une abstraction de « crew » plus structurée et basée sur des rôles, avec des tâches définies. Le choix dépend du niveau de structure dont votre workflow a besoin.