Principais conclusões
- Originado na Microsoft Research; descrito pela primeira vez em um artigo no arXiv publicado em agosto de 2023, com Chi Wang e Qingyun Wu como autores principais
- A versão v0.4 foi uma reescrita arquitetural completa (camadas Core, AgentChat e Extensions) que substituiu o design original da v0.2
- A Microsoft colocou o microsoft/autogen em modo de manutenção gerenciado pela comunidade em outubro de 2025 — apenas correções de bugs e segurança, nenhum recurso novo
- O Microsoft Agent Framework (MAF) alcançou disponibilidade geral em 2 de abril de 2026, convergindo AutoGen e Semantic Kernel em uma única plataforma suportada — este é o sucessor declarado pela Microsoft
- AG2 (ag2.ai): um fork separado e ativamente desenvolvido, iniciado no fim de 2024 pelos autores originais do AutoGen após saírem da Microsoft; herdou os nomes de pacote PyPI
autogen/pyautogene migrou para a licença Apache 2.0 a partir da v0.3 - Gratuito e de código aberto sob a licença MIT no repositório da Microsoft — não há produto pago separado anexado, ao contrário do LangSmith pago do LangChain
- Mais de 60.000 estrelas no GitHub no repositório microsoft/autogen
📍 Em uma frase
O AutoGen é um framework Python gratuito e de código aberto para aplicações LLM multiagente, originalmente construído pela Microsoft Research e agora em modo de manutenção, com a Microsoft direcionando novos usuários ao Microsoft Agent Framework e um fork comunitário separado (AG2) continuando o desenvolvimento independente.
💬 Em termos simples
O AutoGen permite definir vários agentes com LLM — um programador, um crítico, um proxy de usuário que pode executar código — e fazê-los conversar entre si e com ferramentas até que uma tarefa seja concluída, em vez de escrever manualmente uma longa cadeia de prompts para um único agente.
📌Nota: O AutoGen é um framework contra o qual você escreve código Python, não um aplicativo para baixar. Como o projeto se dividiu em três frentes distintas desde 2024 — o AutoGen em modo de manutenção da Microsoft, o Microsoft Agent Framework e o fork comunitário AG2 —, esta análise é focada especificamente no projeto original microsoft/autogen, controlado pela Microsoft, e indica claramente onde cada sucessor diverge.
Quem criou o AutoGen, e o que aconteceu com ele?
O AutoGen se originou na Microsoft Research e foi descrito pela primeira vez em um artigo no arXiv publicado em agosto de 2023, com Qingyun Wu e Chi Wang como autores principais — trabalho que também envolveu pesquisadores da Penn State University e da University of Washington. O framework introduziu um padrão orientado a conversação para aplicações LLM multiagente: agentes (um programador, um crítico, um proxy de usuário que pode executar código) trocam mensagens até que uma tarefa convirja.
Entre setembro e novembro de 2024, Chi Wang e Qingyun Wu deixaram a Microsoft e fundaram a AG2AI, bifurcando o código-base em um novo projeto chamado AG2 — citando o desejo de desenvolver mais rápido fora do roteiro de uma única empresa e de construir um espaço neutro em relação a fornecedores para as contribuições. O AG2 herdou os nomes originais de pacote PyPI autogen e pyautogen, além da comunidade no Discord do projeto, e migrou para a licença Apache 2.0 a partir de sua versão v0.3; permanece em desenvolvimento ativo e independente em 2026, caminhando para uma versão 1.0.
A Microsoft, por sua vez, continuou desenvolvendo o repositório microsoft/autogen sob seu próprio roteiro, lançando a reescrita arquitetural v0.4 (dividindo o framework nas camadas Core, AgentChat e Extensions) antes de colocar o projeto em modo de manutenção gerenciado pela comunidade em outubro de 2025 — nenhum recurso novo, apenas correções de bugs e segurança. O sucessor declarado pela Microsoft é o Microsoft Agent Framework (MAF), anunciado como uma convergência entre AutoGen e Semantic Kernel, que alcançou disponibilidade geral em 2 de abril de 2026.
Artigo de pesquisa
- Data:
- 2023-08
- O que significa:
- Qingyun Wu e Chi Wang publicam o artigo do AutoGen no arXiv descrevendo o framework de conversação multiagente
Reescrita v0.4
- Data:
- 2024
- O que significa:
- Reescrita arquitetural completa nas camadas Core, AgentChat e Extensions, substituindo a API original v0.2
Fundação do fork AG2
- Data:
- 2024-09/11
- O que significa:
- Os autores originais deixam a Microsoft, fundam a AG2AI e bifurcam o projeto como AG2 sob Apache 2.0
Modo de manutenção do AutoGen
- Data:
- 2025-10
- O que significa:
- O microsoft/autogen, da Microsoft, passa para manutenção gerenciada pela comunidade: apenas correções de bugs/segurança
GA do Microsoft Agent Framework
- Data:
- 2026-04-02
- O que significa:
- O MAF alcança disponibilidade geral, posicionado pela Microsoft como o sucessor tanto do AutoGen quanto do Semantic Kernel
📌Nota: O AutoGen (repositório da Microsoft), o AG2 (o fork comunitário) e o Microsoft Agent Framework são três projetos distintos e atualmente existentes, com uma ancestralidade em comum — não são renomeações da mesma coisa. Confirme a qual deles um tutorial ou pacote se refere antes de segui-lo, já que pip install autogen historicamente apontava para pacotes diferentes dependendo do momento nessa história.
O que é o AutoGen?
O AutoGen (o repositório microsoft/autogen, controlado pela Microsoft) é um framework Python de código aberto para construir aplicações em que vários agentes com LLM conversam entre si, usam ferramentas e — de forma distintiva — executam código, para concluir uma tarefa de forma colaborativa em vez de por meio de uma única cadeia linear de prompts.
- AgentChat: a API de alto nível para definir agentes com papéis (assistente, proxy de usuário, crítico) e executar conversas multiagente ou chats em grupo
- Core: o runtime de nível mais baixo, orientado a eventos, sobre o qual o AgentChat é construído, para equipes que precisam de lógica de orquestração personalizada
- Agentes de execução de código: um padrão característico do AutoGen — um agente pode escrever código Python, entregá-lo a um agente executor de código (comumente isolado em um contêiner Docker) e usar a saída para continuar a conversa
- Orquestração de chat em grupo: vários agentes participam de uma conversa compartilhada, com um agente gerente decidindo a ordem dos turnos, útil para tarefas que exigem vários papéis especializados (por exemplo, planejador, programador, revisor)
- Extensions: integrações de primeiros e terceiros para provedores de modelos, ferramentas e memória além das camadas 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.")Quanto custa o AutoGen?
O AutoGen em si é totalmente gratuito — não há plano pago, nem produto hospedado, nem complemento de observabilidade separado anexado pela Microsoft, ao contrário do LangSmith pago do LangChain. Os custos de API de modelo (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI ou um modelo autoalojado) são o único custo real, cobrados por qualquer que seja o provedor de modelo conectado.
- AutoGen (o framework): gratuito para sempre sob a licença MIT (código) / CC BY 4.0 (documentação), para qualquer uso, incluindo produtos comerciais
- Não existe plano pago, serviço hospedado ou SKU empresarial com a marca AutoGen no momento desta análise — a oferta comercial de agentes da Microsoft daqui em diante é o Microsoft Agent Framework, que também é de código aberto, com custo pago vindo dos serviços do Azure que você opte por anexar (por exemplo, hospedagem no Azure AI Foundry)
- O AG2, o fork comunitário, também é gratuito sob a licença Apache 2.0, com suporte comercial oferecido separadamente pela AG2AI, em vez de incluído no framework
- O uso da API de modelo é cobrado pelo provedor de modelo conectado (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI ou seu próprio modelo autoalojado), não pelo AutoGen
Componente | Preço | Notas |
|---|---|---|
| Framework AutoGen | Gratuito (MIT/CC BY 4.0) | Sem limites de uso, autoalojável |
| Fork AG2 | Gratuito (Apache 2.0) | Projeto comunitário independente |
| Microsoft Agent Framework | Gratuito (código aberto) | Anexe serviços pagos do Azure à parte, se desejar |
| Chamadas de API de modelo | Cobrado pelo provedor | Não faz parte do preço do AutoGen |
Verificado no repositório microsoft/autogen no GitHub e na documentação do Microsoft Agent Framework em setembro de 2026 — confira as fontes ao vivo antes de planejar o orçamento, já que o portfólio de produtos de agentes da Microsoft mudou duas vezes no último ano.
Como instalar e começar a usar o AutoGen?
Instalar o AutoGen exige apenas um comando pip — nenhuma conta ou chave de licença é necessária. Como o projeto está em modo de manutenção, avalie se o Microsoft Agent Framework ou o AG2 é um ponto de partida melhor para um novo projeto antes de se comprometer com o AutoGen em si.
- 1Instale o pacote AgentChat e uma extensão de modelo: `pip install -U "autogen-agentchat" "autogen-ext[openai]"` (requer Python 3.10+).
- 2Defina a chave de API do seu provedor de modelo como variável de ambiente (por exemplo,
OPENAI_API_KEY) — o AutoGen em si não fornece nem faz proxy do acesso ao modelo. - 3Defina uma ou mais instâncias de
AssistantAgentcom um cliente de modelo e combine-as em uma equipe (por exemplo,RoundRobinGroupChat) com uma condição de encerramento. - 4Para fluxos de execução de código, adicione um
CodeExecutorAgentapoiado por um executor isolado (Docker é o padrão documentado), para que o código gerado rode isolado, não na máquina host. - 5Leia a documentação oficial do AutoGen para a referência de API atual, e revise o guia de migração ao iniciar um novo projeto, já que a Microsoft agora direciona novos usuários ao Microsoft Agent Framework.
Preciso de uma conta na OpenAI ou na Azure para usar o AutoGen?
Você precisa de uma conta e uma chave de API com o provedor de modelo que escolher chamar — o próprio AutoGen não hospeda nem revende acesso a modelos. Ele oferece suporte a OpenAI, Azure OpenAI e outros provedores por meio do pacote Extensions, além de modelos autoalojados via servidores de API locais compatíveis.
É seguro rodar agentes de execução de código com o AutoGen?
Somente quando o executor de código está isolado. O padrão documentado do AutoGen é um executor baseado em Docker (DockerCommandLineCodeExecutor); rodar código gerado diretamente na máquina host, sem isolamento, é explicitamente desaconselhado na documentação oficial.
Quem deveria usar o AutoGen?
O AutoGen é adequado para equipes que especificamente querem o padrão multiagente orientado a conversação e execução de código que ele pioneirou, e que estão confortáveis em construir sobre um projeto que a Microsoft colocou em modo de manutenção. A maioria dos novos projetos deveria compará-lo primeiro com seus dois sucessores ativos.
Quando você NÃO deveria usar o AutoGen?
Evite o AutoGen para qualquer novo projeto de produção no momento desta análise — ele está em modo de manutenção, e tanto a Microsoft quanto os autores originais moveram o desenvolvimento ativo para outros lugares. Algumas situações concretas em que outra ferramenta é a melhor escolha.
- Um novo projeto sem código AutoGen existente — evite o AutoGen legado e comece com o Microsoft Agent Framework (o sucessor ativamente apoiado pela Microsoft) ou o AG2 (o fork comunitário ativamente desenvolvido) em vez disso
- Uma equipe que precisa de compromissos de suporte empresarial da Microsoft ou de garantias de estabilidade de API de longo prazo em um produto mantido pela Microsoft — o Microsoft Agent Framework oferece isso, o AutoGen não
- Uma equipe que quer um desenvolvimento de recursos de código aberto acelerado — isso acontece agora no AG2, liderado pelos autores originais do AutoGen, não no microsoft/autogen
- Um projeto que quer uma abstração de agente estruturada e baseada em papéis já pronta, em vez de montar padrões de conversação manualmente — o CrewAI ou o LangGraph se encaixam melhor
- Use o AutoGen apenas quando estiver mantendo uma aplicação AutoGen existente e uma migração ainda não tiver sido planejada
AutoGen vs. alternativas
O AutoGen compartilha ancestralidade com dois sucessores ativos e compete com outros frameworks multiagente, cada um com uma filosofia de orquestração diferente.
Ferramenta | Interface | Licença | Apoio | Melhor para |
|---|---|---|---|---|
| AutoGen | Código Python | MIT / CC BY 4.0 | Microsoft (modo manutenção) | Apps AutoGen existentes |
| AG2 | Código Python | Apache 2.0 | AG2AI (comunidade, autores originais) | Fork ativo do mesmo padrão |
| Microsoft Agent Framework | Python / .NET | MIT (código aberto) | Microsoft | Novos projetos no ecossistema Microsoft |
| LangChain / LangGraph | Código Python / JS | MIT | LangChain Inc. (capital de risco) | Apps e agentes LLM de propósito geral |
| CrewAI | Código Python | MIT (núcleo) | CrewAI Inc. (capital de risco) | Equipes de agentes baseadas em papéis |
| OpenAI Agents SDK | Código Python | MIT | OpenAI | Apps de agentes focados em modelos OpenAI |
Erros comuns ao avaliar o AutoGen
Esses erros vêm de confundir o AutoGen com seus sucessores, ou de ignorar totalmente o status de modo de manutenção.
Perguntas frequentes
O AutoGen é gratuito para usar?
Sim. O framework microsoft/autogen é de código aberto sob a licença MIT (código) e CC BY 4.0 (documentação), gratuito para qualquer uso, incluindo produtos comerciais, sem limites de uso. Não existe um plano pago do AutoGen.
Quem criou o AutoGen?
O AutoGen se originou na Microsoft Research, descrito pela primeira vez em um artigo no arXiv publicado em agosto de 2023, com Qingyun Wu e Chi Wang como autores principais, ao lado de pesquisadores da Penn State University e da University of Washington.
O AutoGen ainda é mantido?
O repositório microsoft/autogen, da Microsoft, está em modo de manutenção gerenciado pela comunidade desde outubro de 2025 — recebe correções de bugs e segurança, mas nenhum recurso novo. O sucessor declarado pela Microsoft é o Microsoft Agent Framework.
O que é o AG2, e como ele difere do AutoGen?
O AG2 é um fork comunitário separado e ativamente desenvolvido do AutoGen, iniciado no fim de 2024 pelos autores originais do AutoGen (Chi Wang e Qingyun Wu) após saírem da Microsoft. Usa a licença Apache 2.0 a partir da v0.3 e herdou os nomes originais de pacote PyPI autogen/pyautogen.
O que é o Microsoft Agent Framework, e ele substitui o AutoGen?
O Microsoft Agent Framework (MAF) é o sucessor declarado pela Microsoft tanto do AutoGen quanto do Semantic Kernel, convergindo os dois em uma única plataforma suportada e de código aberto. Alcançou disponibilidade geral em 2 de abril de 2026.
Quanto custa o AutoGen?
O AutoGen em si é gratuito sob a licença MIT, sem plano pago separado ou produto hospedado. O único custo real é a API de modelo que você conecta a ele (OpenAI, Azure OpenAI ou um modelo autoalojado), cobrada por esse provedor.
Quantas estrelas no GitHub o AutoGen tem?
O repositório microsoft/autogen ultrapassou 60.000 estrelas no GitHub.
Posso rodar o AutoGen com modelos locais autoalojados em vez de uma API na nuvem?
Sim, por meio do pacote Extensions do AutoGen e de qualquer servidor de modelo local compatível com a API da OpenAI, embora o suporte e os testes oficiais de primeira parte foquem principalmente em OpenAI e Azure OpenAI.
Devo começar um novo projeto no AutoGen, no AG2 ou no Microsoft Agent Framework?
Para um novo projeto, avalie o Microsoft Agent Framework (o sucessor suportado pela Microsoft) ou o AG2 (o fork comunitário ativamente desenvolvido) em vez do microsoft/autogen, que não recebe novos recursos. Escolha com base em se você precisa do caminho de suporte empresarial da Microsoft (Agent Framework) ou de um projeto de código aberto com governança independente (AG2).
O AutoGen é melhor que o [CrewAI](/pt/power-local-llm/crewai-review)?
Eles têm como alvo padrões diferentes. O AutoGen (e seus sucessores) favorecem uma orquestração multiagente livre, orientada a conversação, com execução de código; o CrewAI oferece uma abstração de 'equipe' mais estruturada e baseada em papéis, com tarefas definidas. Qual se encaixa melhor depende de quanta estrutura seu fluxo de trabalho precisa.