重磅！微软发布AutoGen 0.4！

这次不是简单的升级，而是 彻底的重建 。

微软研究院刚刚发布的AutoGen 0.4完全重新设计了整个框架，只为解决一个问题： 如何让AI Agent系统真正具备企业级部署能力 。

痛点驱动的重构

过去一年，AutoGen确实展现了Agent系统的巨大潜力。但随着使用规模扩大， 各种问题逐渐浮出水面 ：架构约束太死、API效率低下、调试功能有限……

Jack Gerrits(@jack_gerrits) 给出了Ollama接入方案：

Ollama可以通过OpenAI兼容的API使用，我们也在开发原生的Ollama客户端，很快就会推出。

全新异步架构

为了解决这些问题，AutoGen 0.4采用了 异步事件驱动架构 ，带来了一系列重要突破：

「可观察性」：内置指标追踪、消息追踪和调试工具，还支持OpenTelemetry实现企业级监控。

「异步消息」：Agent之间通过异步消息通信，支持事件驱动和请求/响应交互模式。

「跨语言支持」：目前已支持Python和.NET，未来还会支持更多编程语言。

「模块化设计」：用户可以轻松定制系统，包括自定义Agent、工具、记忆和模型。

要使用AutoGen，你需要先安装相关包：

# 安装AgentChat和OpenAI扩展
pip install -U "autogen-agentchat" "autogen-ext[openai]"

# 安装AutoGen Studio的GUI界面
pip install -U "autogenstudio"

最简单的Hello World示例：

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

async def main() -> None:
    agent = AssistantAgent("assistant", OpenAIChatCompletionClient(model="gpt-4o"))
    print(await agent.run(task="Say 'Hello World!'"))

asyncio.run(main())

如果要创建一个多Agent团队，代码如下：

import asyncio
from autogen_agentchat.agents import AssistantAgent, UserProxyAgent
from autogen_agentchat.conditions import TextMentionTermination
from autogen_agentchat.teams import RoundRobinGroupChat
from autogen_agentchat.ui import Console
from autogen_ext.models.openai import OpenAIChatCompletionClient
from autogen_ext.agents.web_surfer import MultimodalWebSurfer

async def main() -> None:
    model_client = OpenAIChatCompletionClient(model="gpt-4o")
    assistant = AssistantAgent("assistant", model_client)
    web_surfer = MultimodalWebSurfer("web_surfer", model_client)
    user_proxy = UserProxyAgent("user_proxy")
    termination = TextMentionTermination("exit")
    team = RoundRobinGroupChat([web_surfer, assistant, user_proxy], 
                             termination_condition=termination)
    await Console(team.run_stream(task="Find information about AutoGen and write a summary."))

asyncio.run(main())

开发者工具升级

AutoGen 0.4还带来了一整套升级版的开发工具：

「AutoGen Studio」：基于0.4的AgentChat API重建，提供了实时Agent更新、执行过程控制、交互式反馈等功能。启动方式很简单：

# 在 http://localhost:8080 运行AutoGen Studio
autogenstudio ui --port 8080 --appdir ./my-app

AutoGen团队(@pyautogen)表示：

基本的记忆协议已经可用。更复杂的记忆实现也将很快推出。

「AutoGen Bench」：帮助开发者在不同任务和环境中对Agent进行基准测试。

「Magentic-One」：全新的通用多Agent应用，专门用于解决复杂的网络和文件任务。

Mid Season Group(@MidSeasonGroup)就提到：

我们要用AutoGen和semantic kernel以及Ollama连接器来帮助偏远地区的教育者。

社区反馈积极

SamWise(@Feni__Sam)评价道：

很期待看到这项技术能让开发者甚至非开发者都能使用。这是下一个技术前沿。

John Thilén(@JohnThilen)补充：

AutoGen已经兼容MemGPT一段时间了。不过0.4.0发布后我还没确认是否仍然兼容。

微软强调，这次重构为 Agent AI应用和研究奠定了坚实基础 。