AutoGen
O que é AutoGen, o framework multi-agente da Microsoft para IA. Como funciona, casos de uso e comparação com alternativas.
AutoGen
AutoGen é um framework open-source da Microsoft Research para criar sistemas multi-agente onde múltiplas IAs conversam entre si para resolver tarefas complexas. Em vez de um único modelo tentando fazer tudo, o AutoGen permite criar agentes especializados que colaboram através de conversas estruturadas.
A ideia central é simples: se humanos resolvem problemas complexos discutindo em grupo, por que IAs não poderiam fazer o mesmo?
O AutoGen organiza agentes em padrões de conversação:
[Agente Programador] ←→ [Agente Revisor]
↕ ↕
[Agente Executor] [Agente Planejador]
↕
[Ambiente de Código]
- AssistantAgent — agente baseado em LLM que gera respostas e código
- UserProxyAgent — representa o usuário humano, pode executar código automaticamente
- GroupChat — gerencia conversas entre múltiplos agentes
- ConversableAgent — base flexível para agentes customizados
- Usuário define a tarefa para o agente proxy
- O proxy envia para o assistente
- O assistente gera uma solução (código, análise, etc.)
- O proxy executa o código automaticamente
- Resultados são enviados de volta ao assistente para refinamento
- O ciclo continua até a tarefa ser concluída
Um cenário comum: usar AutoGen para análise de dados automatizada.
from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent
# Agente assistente com LLM
assistente = AssistantAgent(
name="analista",
llm_config={"model": "claude-sonnet-4-20250514"}
)
# Agente proxy que executa código
executor = UserProxyAgent(
name="executor",
code_execution_config={"work_dir": "output"}
)
# Inicia conversa com tarefa
executor.initiate_chat(
assistente,
message="Analise o CSV de vendas e gere um gráfico com tendências mensais"
)
Os agentes conversam automaticamente: o analista escreve código Python, o executor roda, se houver erro o analista corrige, e o ciclo se repete até o gráfico ser gerado.
No contexto do OpenClaw, o AutoGen pode ser utilizado como base para construir squads de agentes especializados que trabalham em tarefas como produção de conteúdo, análise de dados ou automação de processos empresariais.
A versão mais recente do AutoGen trouxe mudanças significativas:
| Recurso | AutoGen 0.2 | AutoGen 0.4 |
|---|---|---|
| Arquitetura | Monolítica | Modular baseada em eventos |
| Comunicação | Síncrona | Assíncrona com mensagens |
| Extensibilidade | Limitada | Plugins e extensões |
| Orquestração | Básica | Avançada com padrões complexos |
Ideal para:
- Tarefas que exigem geração e execução de código iterativa
- Pesquisa e análise automatizada
- Prototipagem rápida de sistemas multi-agente
- Cenários que se beneficiam de debate entre agentes
Menos indicado para:
- Aplicações simples de pergunta e resposta
- Cenários que exigem latência muito baixa
- Tarefas que um único agente resolve bem
| Framework | Diferencial |
|---|---|
| AutoGen | Foco em conversas entre agentes com execução de código |
| CrewAI | Foco em papéis e processos estruturados |
| LangChain | Framework generalista com chains e agents |
| Semantic Kernel | Integração profunda com ecossistema Microsoft |
O AutoGen demonstrou que a colaboração entre agentes de IA pode superar o desempenho de um único agente em tarefas complexas. A abordagem de multi-agentes conversacionais é uma das tendências mais promissoras em IA agêntica e está moldando o futuro da automação inteligente.
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