Begriff
AutoGen
AutoGen ist ein quelloffenes Framework von Microsoft zum Bauen von Multi-Agenten-Anwendungen mit LLMs. Mehrere KI-Agenten lösen Aufgaben gemeinsam in strukturierten Konversationen, etwa im Gruppenchat oder über asynchronen Nachrichtenaustausch.
AutoGen — ausführlich erklärt
AutoGen ist ein von Microsoft Research entwickeltes Open-Source-Framework, das mehrere LLM-gestützte Agenten in koordinierten Konversationen zusammenarbeiten lässt. Statt einen einzigen Prompt an ein Modell zu schicken, definiert man spezialisierte Agenten — etwa einen Planer, einen Coder und einen Kritiker —, die per Nachrichtenaustausch eine Aufgabe iterativ lösen. Mit der ab Version 0.4 eingeführten Architektur ist AutoGen geschichtet aufgebaut: Eine asynchrone, ereignisgesteuerte Core-API (Actor-Modell mit lokaler und verteilter Laufzeit), die einfachere, meinungsstärkere AgentChat-API für schnelles Prototyping mit Zwei-Agenten- und Gruppenchats, sowie eine Extensions-API für LLM-Clients und Fähigkeiten wie Code-Ausführung. Die stabile Linie liegt 2026 bei den 0.7.x-Releases.
Wichtig für die Einordnung: AutoGen befindet sich laut Microsoft inzwischen im Wartungsmodus. Für neue Projekte verweist Microsoft auf das Microsoft Agent Framework, das AutoGen und Semantic Kernel zusammenführt und Langzeit-Support bietet; ein offizieller Migrationsleitfaden existiert. Bestehende AutoGen-Anwendungen lassen sich weiter betreiben.
Beispiel / Praxisbezug
Ein klassisches AutoGen-Muster ist das Paar aus einem AssistantAgent (formuliert Lösungen, schreibt Code) und einem UserProxyAgent (führt Code aus, gibt Ergebnisse oder Fehlermeldungen zurück). Beide tauschen sich so lange aus, bis die Aufgabe erledigt ist — etwa eine Datenanalyse: Der Assistent schlägt ein Python-Skript vor, der Proxy führt es aus, meldet einen Traceback zurück, der Assistent korrigiert. Über Gruppenchats lassen sich mehrere Rollen orchestrieren, gesteuert durch einen Manager, der entscheidet, welcher Agent als Nächstes spricht.
Abgrenzung zu ähnlichen Begriffen
LangChain ist breiter angelegt (Ketten, Tools, Retrieval) und nicht primär ein Multi-Agenten-Framework; LangGraph modelliert Agenten-Workflows explizit als Graphen mit Zuständen und Kanten, während AutoGen den Konversations- bzw. Nachrichten-Ansatz betont. LlamaIndex liegt mit Schwerpunkt auf Daten-Anbindung und RAG neben AutoGen, nicht in Konkurrenz. CrewAI verfolgt ein ähnliches Rollen-Modell, ist aber ein eigenständiges Projekt außerhalb von Microsoft.
Entdecke mehr
Tokens sparen mit Claude: 6 Prinzipien, mit denen Experten doppelt so schnell arbeiten
Wie ich meine CLAUDE.md von Stilrichtlinie auf Token-Budget umgestellt habe — 6 Prinzipien für weniger Kosten, weniger Wartezeit und ehrlicheres Reporting.
GlossarCrewAI
CrewAI ist ein quelloffenes Framework zur Orchestrierung mehrerer autonomer KI-Agenten. Es weist Agenten Rollen, Ziele und Werkzeuge zu und lässt sie in Teams ("Crews") zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben in koordinierten, mehrstufigen Abläufen zu lösen.
LexikonLangGraph
LangGraph als Standard für Agenten-Orchestrierung — Nodes, Edges, State, Schleifen, Human-in-the-Loop und Persistence verständlich erklärt.