AutoGen

AutoGen

AutoGen은 자율적으로 동작하거나 사람과 함께 작업할 수 있는 멀티 에이전트 AI 애플리케이션을 만들기 위한 프레임워크입니다.

주의

⚠️ 프로젝트가 아카이브되어 더 이상 유지 관리되지 않습니다

이 프로젝트는 아카이브되었으며 Microsoft에서 더 이상 적극적으로 유지 관리하지 않습니다.

Microsoft는 이 프로젝트에 대한 버그 수정, 보안 수정, 새로운 기능 또는 지원을 제공하지 않습니다. 저장소는 역사적/참조 목적으로 계속 사용할 수 있습니다.

아카이브된 저장소는 주의해서 사용하세요. 지속적인 유지 관리나 보안 수정이 없으면 이 프로젝트와 그 종속성의 취약점이 해결되지 않은 채 남아 있을 수 있어, 계속 사용할 경우 보안 위험이 커집니다. 특히 민감한 데이터를 다룰 때는 AutoGen을 사용하기 전에 이러한 위험을 신중하게 평가하세요. AutoGen은 연구 및 실험을 위해 개발되었으며, 아카이브로 전환됨에 따라 프로덕션 사용은 계속 권장하지 않습니다.

이 프로젝트를 형성하는 데 도움을 준 코드, 문서, 버그 보고, 아이디어, 논의에 대해 AutoGen 커뮤니티에 감사드립니다.

새 사용자는 Microsoft Agent Framework부터 시작해야 합니다. 기존 사용자는 AutoGen → Microsoft Agent Framework 마이그레이션 가이드를 사용하여 마이그레이션할 것을 권장합니다.

Microsoft Agent Framework(MAF)는 AutoGen의 엔터프라이즈 지원 후속 제품입니다. Microsoft Agent Framework는 이제 프로덕션 지원 릴리스로 제공됩니다: 안정적인 API와 장기 지원 약속을 제공합니다. 단일 어시스턴트를 구축하든 특화된 에이전트 집합을 오케스트레이션하든, Microsoft Agent Framework 1.0은 엔터프라이즈급 멀티 에이전트 오케스트레이션, 다중 공급자 모델 지원, A2A 및 MCP를 통한 크로스 런타임 상호 운용성을 제공합니다.

설치
AutoGen은 Python 3.10 이상이 필요합니다.

# Extensions에서 AgentChat 및 OpenAI 클라이언트 설치
pip install -U " autogen-agentchat " " autogen-ext[openai] "
현재 안정 버전은 릴리스에서 확인할 수 있습니다. AutoGen v0.2에서 업그레이드하는 경우, 코드와 구성을 업데이트하는 방법에 대한 자세한 지침은 마이그레이션 가이드를 참조하세요.

# 노코드 GUI용 AutoGen Studio 설치
pip install -U " autogenstudio "
빠른 시작
다음 샘플은 OpenAI API를 호출하므로, 먼저 계정을 만들고 키를 export OPENAI_API_KEY="sk-..."로 내보내야 합니다.

Hello World
OpenAI의 GPT-4o 모델을 사용하여 어시스턴트 에이전트를 만듭니다. 다른 지원 모델을 참조하세요.

import asyncio
from autogen_agentchat . agents import AssistantAgent
from autogen_ext . models . openai import OpenAIChatCompletionClient

async def main () -> None :
model_client = OpenAIChatCompletionClient ( model = "gpt-4.1" )
agent = AssistantAgent ( "assistant" , model_client = model_client )
print ( await agent . run ( task = "Say 'Hello World!'" ))
await model_client . close ()

asyncio . run ( main ())
MCP 서버
Playwright MCP 서버를 사용하는 웹 브라우징 어시스턴트 에이전트를 만듭니다.

# 먼저 `npm install -g @playwright/mcp@latest`를 실행하여 MCP 서버를 설치하세요.
import asyncio
from autogen_agentchat . agents import AssistantAgent
from autogen_agentchat . ui import Console
from autogen_ext . models . openai import OpenAIChatCompletionClient
from autogen_ext . tools . mcp import McpWorkbench , StdioServerParams

async def main () -> None :
model_client = OpenAIChatCompletionClient ( model = "gpt-4.1" )
server_params = StdioServerParams (
command = "npx" ,
args = [
"@playwright/mcp@latest" ,
"--headless" ,
],
)
async with McpWorkbench ( server_params ) as mcp :
agent = AssistantAgent (
"web_browsing_assistant" ,
model_client = model_client ,
workbench = mcp , # 여러 MCP 서버의 경우 목록에 넣으세요.
model_client_stream = True ,
max_tool_iterations = 10 ,
)
await Console ( agent . run_stream ( task = "Find out how many contributors for the microsoft/autogen repository" ))

asyncio . run ( main ())

경고: 신뢰할 수 있는 MCP 서버에만 연결하세요. MCP 서버는 로컬 환경에서 명령을 실행하거나 민감한 정보를 노출할 수 있습니다.

멀티 에이전트 오케스트레이션
AgentTool을 사용하여 기본적인 멀티 에이전트 오케스트레이션 설정을 만들 수 있습니다.

import asyncio

from autogen_agentchat . agents import AssistantAgent
from autogen_agentchat . tools import AgentTool
from autogen_agentchat . ui import Console
from autogen_ext . models . openai import OpenAIChatCompletionClient

async def main () -> None :
model_client = OpenAIChatCompletionClient ( model = "gpt-4.1" )

math_agent = AssistantAgent (
"math_expert" ,
model_client = model_client ,
system_message = "You are a math expert." ,
description = "A math expert assistant." ,
model_client_stream = True ,
)
math_agent_tool = AgentTool ( math_agent , return_value_as_last_message = True )

chemistry_agent = AssistantAgent (
"chemistry_expert" ,
model_client = model_client ,
system_message = "You are a chemistry expert." ,
description = "A chemistry expert assistant." ,
model_client_stream = True ,
)
chemistry_agent_tool = AgentTool ( chemistry_agent , return_value_as_last_message = True )

agent = AssistantAgent (
"assistant" ,
system_message = "You are a general assistant. Use expert tools when needed." ,
model_client = model_client ,
model_client_stream = True ,
tools = [ math_agent_tool , chemistry_agent_tool ],
max_tool_iterations = 10 ,
)
await Console ( agent . run_stream ( task = "What is the integral of x^2?" ))
await Console ( agent . run_stream ( task = "What is the molecular weight of water?" ))

asyncio . run ( main ())
더 고급 멀티 에이전트 오케스트레이션과 워크플로에 대해서는 AgentChat 문서를 읽어보세요.

AutoGen Studio
AutoGen Studio를 사용하면 코드를 작성하지 않고도 멀티 에이전트 워크플로를 프로토타이핑하고 실행할 수 있습니다.

주의: AutoGen Studio는 멀티 에이전트 워크플로를 빠르게 프로토타이핑하고 AutoGen으로 구축된 최종 사용자 인터페이스의 예시를 보여주기 위한 것입니다. 프로덕션 준비가 된 앱이 아닙니다. 개발자는 AutoGen 프레임워크를 사용하여 자체 애플리케이션을 구축하고, 배포된 애플리케이션에 필요한 인증, 보안 및 기타 기능을 구현할 것을 권장합니다. 자세한 내용은 보안 관련 참고 사항을 참조하세요.

# http://localhost:8080에서 AutoGen Studio 실행
autogenstudio ui --port 8080 --appdir ./my-app
AutoGen을 선택하는 이유?

Microsoft Research에서 개척한 AutoGen은 커뮤니티에 영감을 준 실험적인 멀티 에이전트 오케스트레이션 패턴의 문을 열었습니다. AutoGen은 이제 아카이브되어 Microsoft에서 더 이상 유지 관리하지 않습니다. 아래에 설명된 아키텍처는 역사적/참조 목적으로 계속 사용할 수 있습니다. 새 프로젝트에는 AutoGen에서 얻은 교훈을 바탕으로 엔터프라이즈급 지원을 제공하는 Microsoft Agent Framework를 권장합니다.

autogen 프레임워크는 계층적이고 확장 가능한 설계를 사용합니다. 각 계층은 책임이 명확하게 구분되어 있으며 아래 계층 위에 구축됩니다. 이 설계를 통해 고수준 API부터 저수준 컴포넌트까지 다양한 추상화 수준에서 프레임워크를 사용할 수 있습니다.

Core API는 메시지 전달, 이벤트 기반 에이전트, 유연성과 성능을 위한 로컬 및 분산 런타임을 구현합니다. 또한 .NET 및 Python에 대한 크로스 언어 지원을 제공합니다.
AgentChat API는 빠른 프로토타이핑을 위한 더 단순하지만 의견이 반영된 API를 구현합니다. 이 API는 Core API 위에 구축되며 v0.2 사용자에게 가장 익숙하고, 두 에이전트 채팅이나 그룹 채팅과 같은 일반적인 멀티 에이전트 패턴을 지원합니다.
Extensions API는 프레임워크 기능을 지속적으로 확장하는 1차 및 3차 확장을 지원합니다. LLM 클라이언트(예: OpenAI, AzureOpenAI)의 특정 구현과 코드 실행과 같은 기능을 지원합니다.

생태계는 또한 두 가지 필수 개발자 도구를 지원합니다:

AutoGen Studio는 멀티 에이전트 애플리케이션을 구축하기 위한 노코드 GUI를 제공합니다.
AutoGen Bench는 에이전트 성능을 평가하기 위한 벤치마킹 제품군을 제공합니다.

AutoGen 프레임워크와 개발자 도구를 사용하여 도메인에 맞는 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 예를 들어, Magentic-One은 AgentChat API와 Extensions API를 사용하여 구축된 최첨단 멀티 에이전트 팀으로, 웹 브라우징, 코드 실행, 파일 처리가 필요한 다양한 작업을 처리할 수 있습니다.

커뮤니티 지원은 Discord 서버 또는 GitHub Discussions를 방문하세요. AutoGen은 이제 커뮤니티에서 관리하므로 응답이 제한될 수 있습니다.

다음으로 어디로 가야 할까요?

새 프로젝트를 시작하시나요? 장기 지원이 포함된 최신 멀티 에이전트 기능을 위해 Microsoft Agent Framework로 이동하세요.

기존 AutoGen 사용자이신가요? 마이그레이션 가이드를 사용하여 전환하거나, 현재 AutoGen 문서에 대해서는 아래 리소스를 참조하세요.

설치

빠른 시작

튜토리얼

API 참조

패키지

기여에 관심이 있으신가요? 가이드라인은 CONTRIBUTING.md를 참조하세요. AutoGen은 유지 관리 모드에 있으므로 기여는 버그 수정, 보안 패치, 문서 개선으로 제한됩니다. 기능 개발은 Microsoft Agent Framework에 기여하는 것을 고려하세요.

질문이 있으신가요? 일반적인 질문에 대한 답변은 자주 묻는 질문(FAQ)을 확인하세요. 커뮤니티 지원은 GitHub Discussions 및 Discord 서버를 통해 제공되지만, AutoGen은 이제 커뮤니티에서 관리하므로 응답 시간이 다를 수 있습니다. 적극적으로 지원되는 도구는 Microsoft Agent Framework를 참조하세요.

법적 고지
Microsoft 및 모든 기여자는 이 저장소의 Microsoft 문서 및 기타 콘텐츠에 대해 Creative Commons Attribution 4.0 International Public License에 따라 라이선스를 부여하며, LICENSE 파일을 참조하세요. 또한 저장소의 모든 코드에 대해 MIT License에 따라 라이선스를 부여하며, LICENSE-CODE 파일을 참조하세요.

문서에서 참조되는 Microsoft, Windows, Microsoft Azure 및/또는 기타 Microsoft 제품 및 서비스는 미국 및/또는 기타 국가에서 Microsoft의 상표 또는 등록 상표일 수 있습니다. 이 프로젝트의 라이선스는 Microsoft 이름, 로고 또는 상표를 사용할 권리를 부여하지 않습니다. Microsoft의 일반 상표 가이드라인은 http://go.microsoft.com/fwlink/?LinkID=254653 에서 확인할 수 있습니다.

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