AutoGen 멀티 에이전트 오케스트레이션

2025-12-10, G30DR

1. 서론: 에이전틱 AI(Agentic AI)의 부상과 오케스트레이션의 필요성

인공지능 기술의 패러다임이 정적인 질의응답 시스템에서 자율적으로 작업을 수행하는 에이전트 시스템으로 급격하게 이동하고 있다. 대규모 언어 모델(LLM)은 그 자체로 강력한 추론 능력을 갖추고 있으나, 단일 모델만으로는 복잡한 다단계 워크플로, 외부 도구의 유기적 사용, 그리고 장기적인 계획 수립과 실행에 있어 본질적인 한계를 드러낸다. 이러한 맥락에서 등장한 ’멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent Systems, MAS)’은 여러 특화된 에이전트들이 협업하여 단일 에이전트가 해결할 수 없는 복잡한 문제를 해결하는 접근 방식을 의미한다. 그리고 그 중심에 Microsoft의 AutoGen이 있다.

AutoGen은 “대화가 곧 프로그래밍(Conversation as Programming)“이라는 혁신적인 철학을 바탕으로 설계된 오픈소스 프레임워크다.1 기존의 소프트웨어 개발이 명시적인 코드와 로직에 의해 제어 흐름을 정의했다면, AutoGen은 에이전트 간의 자연어 대화 흐름을 통해 제어 논리를 구현한다. 이는 개발자가 에이전트의 역할(Role)과 능력(Capability)을 정의하고, 이들 간의 상호작용 규칙을 설정함으로써 복잡한 워크플로를 창발적으로 구성할 수 있게 한다.3

본 보고서는 AutoGen의 초기 아키텍처인 v0.2부터 최근 급격한 변화를 맞이한 v0.4의 이벤트 기반 아키텍처, 그리고 커뮤니티 주도의 AG2 분화까지 기술적 진화를 포괄적으로 다룬다. 또한 LangGraph, CrewAI 등 경쟁 프레임워크와의 비교 분석을 통해 AutoGen의 독창적인 위치를 조명하고, 실제 공급망 최적화 등 산업 현장에서의 구체적인 적용 사례를 통해 그 효용성을 입증한다. 이 모든 분석은 기술적 깊이와 전문적인 통찰을 바탕으로 서술될 것이다.

2. AutoGen의 핵심 철학 및 아키텍처 (Legacy v0.2 기반)

AutoGen의 생태계를 이해하기 위해서는 현재 가장 널리 쓰이고 있는 v0.2 버전의 아키텍처를 깊이 있게 이해해야 한다. 이 아키텍처는 에이전트 간의 ’대화 가능성(Conversability)’을 중심으로 설계되었으며, 이는 인간의 사회적 상호작용을 소프트웨어 아키텍처로 모방하려는 시도라고 볼 수 있다.

2.1 ConversableAgent: 상호작용의 기본 단위

AutoGen 프레임워크의 가장 원자적인 단위는 ConversableAgent 클래스다. 이 클래스는 이름이 시사하듯 ’대화할 수 있는 주체’를 정의한다. 여기서 대화란 단순히 텍스트를 주고받는 것을 넘어, 메시지를 수신하고, 내부 상태를 업데이트하며, 그에 따른 행동(Action)을 취하고, 다시 응답을 생성하여 송신하는 일련의 과정을 포함한다.4

ConversableAgent는 다음과 같은 핵심 기능을 내재하고 있다:

1. 메시지 처리 및 라우팅: 다른 에이전트로부터 메시지를 수신하고, 이를 분석하여 적절한 응답을 생성하거나 작업을 수행한다.
2. LLM 통합: llm_config 설정을 통해 OpenAI의 GPT 시리즈, Anthropic의 Claude, 또는 로컬 LLM 등 다양한 모델을 백엔드로 연결할 수 있다. 이는 각 에이전트가 서로 다른 ’두뇌’를 가질 수 있음을 의미한다.4
3. 사람의 개입 (Human-in-the-loop): 완전 자동화를 지향하지만, 현실적인 문제 해결을 위해 사람의 개입은 필수적이다. AutoGen은 에이전트가 스스로 판단하기 어려운 상황이나 종료 조건에서 사람에게 입력을 요청할 수 있는 메커니즘을 내장하고 있다.

2.2 에이전트의 역할 분담: UserProxy와 Assistant

AutoGen은 범용적인 ConversableAgent를 특화하여 두 가지 주요 서브클래스를 제공함으로써 역할 분담을 명확히 한다. 이 구조는 ’지시자(User/Executor)’와 ’수행자(Assistant/Thinker)’라는 고전적인 협업 모델을 따른다.

UserProxyAgent의 코드 실행 메커니즘 심층 분석:

UserProxyAgent는 AutoGen의 강력함을 상징하는 요소다. 단순히 대화를 중계하는 것이 아니라, code_execution_config에 따라 실제 컴퓨팅 자원을 활용한다. 예를 들어, Assistant가 데이터 분석을 위한 파이썬 코드를 작성하여 메시지로 보내면, UserProxy는 이를 감지하고 실행한다. 만약 코드에 문법 오류가 있거나 의존성 패키지가 누락되어 에러가 발생하면, UserProxy는 에러 로그 전체를 그대로 대화창에 붙여넣어 Assistant에게 보낸다. Assistant(LLM)는 이 에러 로그를 읽고 코드를 수정하여 다시 보낸다. 이 과정은 코드가 정상적으로 실행될 때까지 반복된다. 이러한 ‘자가 치유(Self-healing)’ 디버깅 루프는 개발자의 개입 없이도 에이전트 시스템이 스스로 작동 가능한 코드를 생산하게 만든다.4

2.3 실행 환경의 격리와 보안: Docker vs Local

에이전트가 생성한 코드를 실행한다는 것은 강력한 기능인 동시에 심각한 보안 위협이 될 수 있다. LLM이 악의적이거나 실수로 시스템 파일을 삭제하는 코드를 생성할 수 있기 때문이다. AutoGen은 이에 대응하기 위해 두 가지 실행 모드를 제공한다.7

• 로컬 실행 (Local Execution): LocalCommandLineCodeExecutor를 사용하며, 호스트 OS의 셸이나 파이썬 환경에서 서브프로세스(subprocess)를 띄워 코드를 실행한다. 개발 단계에서 빠른 피드백을 위해 유용하지만, 파일 시스템 접근 제어가 어렵기 때문에 프로덕션 환경에서는 권장되지 않는다.
• 컨테이너 실행 (Docker Execution): DockerCommandLineCodeExecutor를 활용하여 Docker 컨테이너 내부에서 코드를 실행한다. 이는 호스트 시스템과 완벽하게 격리된 샌드박스 환경을 제공한다. 에이전트가 rm -rf /와 같은 파괴적인 명령어를 실행하더라도 컨테이너만 영향을 받을 뿐 호스트 시스템은 안전하다. 또한 필요한 라이브러리가 미리 설치된 커스텀 이미지를 사용하여 일관된 실행 환경을 보장할 수 있다.

3. 오케스트레이션 패턴과 흐름 제어

단일 에이전트의 능력이 아무리 뛰어나도, 복잡한 비즈니스 로직을 처리하기 위해서는 여러 에이전트 간의 협업이 필수적이다. AutoGen은 이를 위해 다양한 ’대화 패턴(Conversation Patterns)’을 제공하며, 이를 통해 유연한 오케스트레이션을 구현한다.

3.1 1:1 대화 (Two-Agent Chat) 패턴

가장 기본적이면서도 강력한 패턴이다. 주로 UserProxyAgent와 AssistantAgent가 짝을 이루어 작업을 수행한다.

• 초기화: initiate_chat 메서드를 호출하여 대화를 시작한다.
• 상호작용 루프: “사용자 지시 -> Assistant의 추론 및 코드 작성 -> UserProxy의 코드 실행 및 결과 피드백 -> Assistant의 수정 또는 추가 작업 -> 종료“의 사이클을 반복한다.
• 종료 조건: 특정 키워드(예: TERMINATE)가 대화에 등장하거나, 최대 대화 턴 수에 도달하면 루프가 종료된다.4

3.2 그룹 채팅 (Group Chat)과 관리자 (Manager)

세 명 이상의 에이전트가 참여하는 환경에서는 대화의 순서를 정하는 것이 복잡해진다. AutoGen은 이를 해결하기 위해 중앙집중형 관리자인 GroupChatManager를 도입했다.11

• 구조: 모든 참여 에이전트는 GroupChat 객체에 등록되며, 실제 메시지 교환은 GroupChatManager를 통해 이루어진다. 관리자는 모든 대화 기록을 유지하고 이를 바탕으로 다음 발언자를 선정한다.
• 발언자 선정 (Speaker Selection) 정책: AutoGen은 다양한 선정 알고리즘을 제공하여 시나리오별 최적화를 지원한다.12
• Auto: LLM에게 전체 대화 맥락을 주고 “다음에 누가 말하는 것이 가장 적절한가?“라고 물어본다. 가장 유연하지만 비용이 들고 비결정적(Non-deterministic)일 수 있다.
• Manual: 사용자가 직접 다음 발언자를 선택한다.
• Random / Round Robin: 무작위 또는 순차적으로 발언권을 부여한다.
• Custom Function: 파이썬 함수로 복잡한 로직(예: 그래프 기반 상태 전이)을 구현하여 주입할 수 있다. 이를 통해 개발자는 대화의 흐름을 완전히 제어할 수 있다.

동적 대화 흐름(Dynamic Conversation Flow)의 심층적 의미:

그룹 채팅에서 auto 모드는 에이전트 토폴로지(Topology)가 고정되지 않고 대화의 내용에 따라 실시간으로 변한다는 것을 의미한다.4 예를 들어, 개발자 에이전트가 코드를 작성하다가 기획 관련 질문이 생기면 기획자 에이전트에게 묻고, 코드 리뷰가 필요하면 리뷰어 에이전트가 개입하는 식이다. 이는 인간 팀의 회의 방식과 매우 유사하며, 사전에 정의하기 어려운 비정형적인 문제 해결에 탁월한 성능을 보인다. 하지만 에이전트 수가 많아질수록 LLM의 판단력이 흐려질 수 있으므로, 상태 전이 그래프(Finite State Machine)를 결합한 하이브리드 접근 방식이 권장된다.14

3.3 중첩 채팅 (Nested Chat): 계층적 사고와 캡슐화

복잡한 작업을 단일 대화 스레드에서 모두 처리하려 하면 ‘문맥 창(Context Window)’ 제한에 걸리거나, 대화의 초점이 흐려지는 문제가 발생한다. AutoGen의 ’중첩 채팅’은 이를 해결하기 위한 핵심 패턴이다.16

• 메커니즘: 에이전트 A가 메시지를 받았을 때, 바로 응답하는 것이 아니라 내부적으로 에이전트 B, C와 별도의 ’서브 대화’를 시작한다. 이 서브 대화가 완료되어 결론이 나면, 그 결과만을 바탕으로 에이전트 A가 원래의 대화에 응답한다.
• 응용: 예를 들어 ‘비평가(Critic)’ 에이전트를 중첩 채팅으로 구성하면, ‘작가(Writer)’ 에이전트가 글을 쓸 때마다 비평가와 수차례 수정 과정을 거친 뒤(내부 동작), 최종본만 사용자에게 보여줄 수 있다.
• 의의: 이는 프로그래밍의 함수 호출이나 캡슐화 개념과 유사하다. 복잡한 문제를 하위 문제로 분할(Decomposition)하고, 각 하위 문제의 해결 과정을 상위 레벨에서 숨김으로써(Abstraction) 전체 시스템의 안정성과 가독성을 높인다.11

4. 도구 사용(Tool Use)과 기능 확장: 에이전트의 손과 발

에이전트가 단순히 ’말’만 하는 것이 아니라 실제 세상의 데이터를 조회하고 시스템을 조작하기 위해서는 ’도구(Tool)’가 필요하다. AutoGen은 함수 호출(Function Calling) 기능을 통해 이를 구현한다.

4.1 함수 등록 및 실행 구조

AutoGen에서 도구 사용은 register_function 메서드를 통해 이루어진다. 여기서 중요한 개념은 ’호출자(Caller)’와 ’실행자(Executor)’의 분리다.19

• Caller (주로 Assistant): LLM이 탑재된 에이전트로, 대화 맥락을 파악하여 “지금 이 시점에 계산기 함수가 필요하다“라고 판단하고 함수 호출 요청(JSON)을 생성한다.
• Executor (주로 UserProxy): 실제 파이썬 함수 코드를 가지고 있는 에이전트로, Caller의 요청을 받아 함수를 실행하고 그 반환값을 다시 대화로 돌려준다.

4.2 실제 활용 예시

웹 검색 도구를 예로 들어보자. AssistantAgent는 최신 주식 정보를 모른다. 개발자는 search_web이라는 함수를 만들어 UserProxyAgent에 등록하고, AssistantAgent에게는 이 함수의 명세(Description)만 알려준다. 사용자가 “오늘 삼성전자 주가 어때?“라고 물으면, AssistantAgent는 자신이 답할 수 없음을 인지하고 search_web("Samsung Electronics stock price")라는 함수 호출 메시지를 보낸다. UserProxyAgent는 이를 실행하여 검색 결과를 반환하고, AssistantAgent는 이 데이터를 바탕으로 최종 답변을 생성한다.21 이러한 패턴은 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템 구축의 근간이 된다.

5. 혁신적 변화: AutoGen v0.4와 이벤트 기반 아키텍처

2024년 말, Microsoft는 AutoGen의 아키텍처를 근본적으로 뜯어고친 v0.4 버전을 발표했다. 이는 기존 v0.2가 가진 확장성과 관측성의 한계를 극복하기 위한 대담한 시도였다.23

5.1 v0.2의 한계와 v0.4의 등장 배경

v0.2는 직관적이었으나, 동기식(Synchronous) 루프에 의존했기 때문에 다음과 같은 문제가 있었다:

1. 확장성 제한: 단일 파이썬 프로세스 내에서 작동하는 것이 기본이라 분산 시스템으로의 확장이 어려웠다.
2. 디버깅의 어려움: 에이전트 간의 복잡한 상호작용을 추적하고 시각화하는 도구가 부족했다.
3. 유연성 부족: 순차적인 대화 외에 비동기 이벤트(예: 외부 시스템의 알림) 처리가 매끄럽지 않았다.

5.2 이벤트 구동(Event-Driven) 및 액터 모델(Actor Model) 도입

v0.4는 컴퓨터 과학의 오래된, 그러나 강력한 개념인 ’액터 모델’을 도입했다.26 각 에이전트는 독립적인 상태를 가진 ’액터’가 되며, 서로 비동기 메시지(이벤트)를 주고받으며 통신한다.

• 비동기성(Asynchrony): 에이전트 A가 B에게 메시지를 보내고 답을 기다리는 동안 멈춰있는(Blocking) 것이 아니라, 다른 작업을 수행하거나 다른 메시지를 처리할 수 있다. 이는 시스템 전체의 처리량(Throughput)을 비약적으로 향상시킨다.
• 계층화된 API 구조:
• Core API: 이벤트 처리, 메시지 라우팅, 분산 런타임 등 가장 밑단에서의 인프라를 제공한다.
• AgentChat API: Core API 위에 구축된 고수준 추상화 계층으로, v0.2 사용자가 익숙한 AssistantAgent 등의 인터페이스를 제공하여 마이그레이션을 돕는다.
• Extensions: Azure, OpenAI 등 특정 벤더의 서비스나 도구를 연결하는 플러그인 계층이다.24

마이그레이션의 도전과 기회:

v0.4로의 전환은 단순한 업데이트가 아니다. 코드를 새로 작성해야 할 수도 있는 수준의 변화다.29 v0.2에서 그룹 채팅의 상태를 저장하려면 수동으로 메시지 리스트를 피클링(Pickling)해야 했다면, v0.4에서는 save_state와 load_state 메서드가 네이티브로 지원되어 장기 실행 에이전트(Long-running Agent) 구현이 훨씬 수월해졌다.30

6. 생태계의 분화: Microsoft AutoGen vs AG2

오픈소스 프로젝트가 성장하면서 겪는 전형적인 ’성장통’인 포크(Fork)와 분화가 AutoGen에서도 발생했다. 이는 개발자와 기업 결정권자에게 중요한 선택지를 제시한다.23

6.1 분화의 맥락

AutoGen의 초기 개발자들과 커뮤니티 리더들은 Microsoft의 v0.4 재작성(Rewrite) 방향이 기존 사용자 기반을 소외시킬 수 있다고 판단했다. 그들은 v0.2의 철학을 계승하면서 커뮤니티 주도로 빠르게 기능을 개선해 나가는 길을 선택했고, 이를 AG2라고 명명했다. 반면, Microsoft는 엔터프라이즈 요구사항을 충족시키기 위해 v0.4를 통해 구조적 완결성을 추구했다.31

6.2 상세 비교 분석

전략적 선택 가이드:

새로운 프로젝트를 시작하면서 Azure 클라우드 인프라 위에서 대규모로 확장 가능한 서비스를 기획한다면 Microsoft AutoGen v0.4가 적합하다. 반면, 빠르게 아이디어를 검증하거나(PoC), 기존에 작성된 AutoGen 코드를 활용해야 하거나, 최신 논문의 기법들을 빠르게 적용해보고 싶다면 AG2가 더 나은 선택이 될 것이다.33

7. 경쟁 프레임워크 심층 비교: AutoGen vs LangGraph vs CrewAI

멀티 에이전트 프레임워크 시장은 춘추전국시대와 같다. AutoGen 외에도 LangChain 생태계의 LangGraph, 역할 기반의 CrewAI가 각축을 벌이고 있다. 이들의 차이를 이해하는 것은 적합한 도구 선정의 핵심이다.35

7.1 아키텍처 철학의 차이

7.2 비교 분석 및 추천 시나리오

AutoGen의 강점과 약점:

AutoGen은 에이전트끼리 알아서 대화하며 문제를 해결하기 때문에, 해결 과정이 명확하지 않은 창의적인 문제(예: “이 소프트웨어 버그를 찾아서 고쳐줘”)에 매우 강하다. 코드 실행 능력이 내재화되어 있어 실질적인 결과물을 만들어내는 데 탁월하다. 하지만 대화가 겉돌거나 무한 루프에 빠질 위험이 있어 정교한 프롬프트 엔지니어링이 요구된다.39

LangGraph와의 대비:

LangGraph는 엔지니어링 관점에서 접근한다. “A 단계가 끝나면 B로 가고, 에러가 나면 C로 가라“는 식의 명확한 로직이 필요한 금융 거래 시스템이나 고객 응대 매뉴얼 구현에 적합하다. AutoGen보다 훨씬 정교한 상태 제어(State Control)가 가능하지만, 그래프를 설계하는 초기 비용이 높고 코드가 복잡해질 수 있다.40

CrewAI의 위치:

CrewAI는 비즈니스 분석가나 PM이 이해하기 쉬운 추상화를 제공한다. “마케터 에이전트가 글을 쓰고, 디자이너 에이전트가 그림을 그린다“는 식의 직관적인 구성이 가능하다. 복잡한 로직보다는 정해진 업무 절차(SOP)를 자동화하는 데 최적화되어 있다.36

결론적 제언:

• 복잡한 협업과 코드 생성이 필요하다면: AutoGen
• 엄격한 프로세스 준수와 상태 관리가 중요하다면: LangGraph
• 업무 자동화 및 빠른 팀 구성이 목표라면: CrewAI

8. 실제 산업 응용 사례 (Case Studies)

AutoGen은 단순한 개념 증명을 넘어 실제 산업 현장의 난제들을 해결하는 데 투입되고 있다.

8.1 공급망 최적화 (Supply Chain Optimization): Project OptiGuide

Microsoft Research는 공급망 최적화라는 극도로 복잡한 문제를 해결하기 위해 AutoGen을 활용한 ’OptiGuide’를 개발했다.42

• 문제의 본질: 공급망 관리는 수만 개의 변수와 제약 조건을 고려해야 하는 수학적 최적화 문제다. 이를 풀기 위해서는 Gurobi 같은 전문 솔버(Solver)를 써야 하는데, 이를 위해서는 고도의 코딩 능력과 도메인 지식이 필요하다. 현업 관리자는 이러한 기술 장벽 때문에 최적화 도구를 직접 다루지 못했다.
• AutoGen 솔루션: 3개의 전문 에이전트로 구성된 팀을 구축했다.3

1. Commander (Manager): 사용자의 자연어 질문(“특정 공장 가동을 멈추면 전체 비용이 얼마나 증가하는가?”)을 접수하고 전체 프로세스를 조율한다.
2. Writer (Coder): 질문을 분석하여 이를 해결할 수 있는 최적화 모델링 코드(Python + Gurobi)를 작성한다.
3. Safeguard (Auditor): 작성된 코드가 보안 정책을 위반하지 않는지, 데이터 프라이버시를 침해하지 않는지 검사한다.

• 성공 요인: 이 시스템은 “코드 작성 -> 검증 -> 실행 -> 결과 해석“의 과정을 완전 자동화했다. 실험 결과, 기존의 단일 에이전트(ChatGPT + Code Interpreter) 대비 사용자 개입을 1/3 수준으로 줄이면서도 코딩 효율성은 4배 이상 높이는 성과를 거두었다.3

8.2 지능형 소프트웨어 개발 및 디버깅

AutoGen의 가장 대중적인 사용 사례는 역시 소프트웨어 엔지니어링이다. 단순한 코드 완성을 넘어, 테스트 케이스를 직접 작성하고 실행하여 통과할 때까지 코드를 수정하는 ’자율적 개발자’를 구현할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 “이 리포지토리의 문서를 읽고, 예제 코드가 실제로 작동하는지 검증해줘“라고 지시하면, AutoGen 에이전트들은 문서를 파싱하고, 예제 코드를 추출하여 실행 환경에서 돌려본 뒤, 에러가 발생하면 문서를 수정하거나 코드의 버그를 리포트하는 전체 워크플로를 수행한다. 이는 인간 개발자가 수행하던 반복적인 작업을 획기적으로 줄여준다.4

8.3 AutoGen Studio: 에이전트 접근성의 민주화

Microsoft는 코딩에 익숙하지 않은 사용자도 멀티 에이전트 시스템을 구축할 수 있도록 AutoGen Studio라는 로우코드(Low-code) 플랫폼을 공개했다.48 웹 기반 UI에서 드래그 앤 드롭으로 에이전트를 생성하고, 이들의 연결 관계를 설정하며, 즉시 테스트(Playground)해볼 수 있다. 여기서 만들어진 에이전트 워크플로는 JSON 파일로 내보내져 실제 파이썬 애플리케이션에 바로 로드될 수 있다. 이는 프로토타입과 프로덕션 사이의 간극을 메워주는 중요한 도구로 평가받는다.

9. 결론 및 미래 전망

Microsoft AutoGen은 “대화형 프로그래밍“이라는 새로운 패러다임을 통해 에이전틱 AI의 가능성을 현실로 가져왔다. 정적인 코드 대신 유동적인 대화를 통해 시스템을 제어한다는 발상은 AI가 인간의 사고 방식과 더 유사하게 작동하도록 만들었다.

본 보고서의 핵심 요약:

1. 기술적 성숙: v0.2의 실험적 구조를 넘어, v0.4의 이벤트 기반 아키텍처 도입으로 대규모 상용 서비스를 지탱할 수 있는 견고함을 갖추게 되었다.
2. 생태계의 다양성: AG2와 Microsoft AutoGen의 분화는 단기적인 혼란일 수 있으나, 장기적으로는 엔터프라이즈의 안정성과 오픈소스의 역동성을 모두 포용하는 풍성한 생태계를 만들 것이다.
3. 실질적 가치 입증: 공급망 최적화와 같은 복잡한 도메인에서의 성공 사례는 멀티 에이전트 시스템이 단순한 챗봇이 아니라 실질적인 비즈니스 임팩트를 창출하는 솔루션임을 증명한다.

앞으로 AutoGen은 에이전트 간의 신뢰성(Reliability) 확보, 수백/수천 개의 에이전트가 협업하는 대규모 군집(Swarm) 지능, 그리고 보안(Security)(특히 샌드박싱 기술의 고도화)을 중심으로 발전할 것이다. 우리는 지금 소프트웨어가 인간 개발자에 의해 ’작성’되는 시대에서, 에이전트들의 협업에 의해 ’창발’되는 시대로 넘어가는 변곡점에 서 있다. AutoGen은 그 변화를 이끄는 가장 강력한 엔진이다.

10. 참고 자료

1. Introduction to AutoGen | AutoGen 0.2 - Microsoft Open Source, https://microsoft.github.io/autogen/0.2/docs/tutorial/introduction/
2. AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation - Microsoft, https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/autogen-enabling-next-gen-llm-applications-via-multi-agent-conversation-framework/
3. AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation - arXiv, https://arxiv.org/pdf/2308.08155
4. Multi-agent Conversation Framework | AutoGen 0.2, https://microsoft.github.io/autogen/0.2/docs/Use-Cases/agent_chat/
5. LLM Agents: Multi-Agent Chats with Autogen | by Sebastian - Medium, https://admantium.medium.com/llm-agents-multi-agent-chats-with-autogen-6c82e89f618e
6. Diving Deep into AutoGen and Agentic Frameworks - Towards Data Science, https://towardsdatascience.com/diving-deep-into-autogen-and-agentic-frameworks-3e161fa3c086/
7. Code Executors | AutoGen 0.2 - Microsoft Open Source, https://microsoft.github.io/autogen/0.2/docs/tutorial/code-executors/
8. Command Line Code Executors — AutoGen - Microsoft Open Source, https://microsoft.github.io/autogen/stable//user-guide/core-user-guide/components/command-line-code-executors.html
9. Code Execution - AG2 docs, https://docs.ag2.ai/latest/docs/user-guide/advanced-concepts/code-execution/
10. Exploring AutoGen’s Capabilities | by Suraj Meshram - Medium, https://medium.com/@surajmeshram994/autogen-exploring-autogens-capabilities-417cac27df4c
11. Group Chat — AutoGen - Microsoft Open Source, https://microsoft.github.io/autogen/stable//user-guide/core-user-guide/design-patterns/group-chat.html
12. Customize Speaker Selection | AutoGen 0.2 - Microsoft Open Source, https://microsoft.github.io/autogen/0.2/docs/topics/groupchat/customized_speaker_selection/
13. agentchat.groupchat | AutoGen 0.2 - Microsoft Open Source, https://microsoft.github.io/autogen/0.2/docs/reference/agentchat/groupchat/
14. Orchestration Patterns - AG2 docs, https://docs.ag2.ai/latest/docs/user-guide/advanced-concepts/orchestration/group-chat/patterns/
15. [Feature Request]: Implement a new speaker_selection_method called fsm for the Groupchat class · Issue #1400 · microsoft/autogen - GitHub, https://github.com/microsoft/autogen/issues/1400
16. Exploring Multi-Agent Conversation Patterns with AutoGen Framework | by Senol Isci, PhD, https://medium.com/@senol.isci/exploring-multi-agent-conversation-patterns-with-the-autogen-framework-29946f199ca5
17. 4 Steps to Build Multi-Agent Nested Chats with AutoGen - Analytics Vidhya, https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/11/nested-chat-with-autogen/
18. Solving Complex Tasks with Nested Chats | AutoGen 0.2 - Microsoft Open Source, https://microsoft.github.io/autogen/0.2/docs/notebooks/agentchat_nestedchat/
19. Tool Use | AutoGen 0.2 - Microsoft Open Source, https://microsoft.github.io/autogen/0.2/docs/tutorial/tool-use/
20. LLM Agents: Custom Tools in Autogen - Admantium, https://admantium.com/blog/llm27_autogen_tools/
21. Task Solving with Provided Tools as Functions (Asynchronous Function Calls) | AutoGen 0.2, https://microsoft.github.io/autogen/0.2/docs/notebooks/agentchat_function_call_async/
22. Different Ways of Registering Functions in Autogen | by Sanjuvenky | Medium, https://medium.com/@sanjuvenky246/-3c15bfa077da
23. Autogen: Understanding The Versions & Components | by Ashutosh Dongaonkar | Medium, https://medium.com/@ashu_don/autogen-understanding-the-versions-components-b984bfefe922
24. AutoGen v0.4: Reimagining the foundation of agentic AI for scale, extensibility, and robustness - Microsoft Research, https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/autogen-v0-4-reimagining-the-foundation-of-agentic-ai-for-scale-extensibility-and-robustness/
25. AutoGen - Microsoft Research, https://www.microsoft.com/en-us/research/project/autogen/
26. AutoGen v0.4: Reimagining the foundation of agentic AI for scale and more - Microsoft, https://www.microsoft.com/en-us/research/video/autogen-v0-4-reimagining-the-foundation-of-agentic-ai-for-scale-and-more-microsoft-research-forum/
27. AutoGen v0.4 (AG2) Crash Course: Build Event-Driven, Observable AI Agents That Scale, https://www.cohorte.co/blog/autogen-v0-4-ag2-crash-course-build-event-driven-observable-ai-agents-that-scale
28. microsoft/autogen: A programming framework for agentic AI - GitHub, https://github.com/microsoft/autogen
29. AutoGen reimagined: Launching AutoGen 0.4 - Microsoft Developer Blogs, https://devblogs.microsoft.com/autogen/autogen-reimagined-launching-autogen-0-4/
30. Migration Guide for v0.2 to v0.4 — AutoGen - Microsoft Open Source, https://microsoft.github.io/autogen/stable//user-guide/agentchat-user-guide/migration-guide.html
31. What’s going on with AutoGen and AG2? : r/AutoGenAI - Reddit, https://www.reddit.com/r/AutoGenAI/comments/1gvusph/whats_going_on_with_autogen_and_ag2/
32. What’s Happening with AutoGen and AG2? - YouTube, https://www.youtube.com/watch?v=PjQj2_QFxx0
33. What’s going on with AutoGen and AG2? - Getting Started with Artificial Intelligence, https://www.gettingstarted.ai/autogen-vs-ag2/
34. Why are people using Microsoft AutoGen vs other agentic framework? : r/AutoGenAI - Reddit, https://www.reddit.com/r/AutoGenAI/comments/1ig33yz/why_are_people_using_microsoft_autogen_vs_other/
35. CrewAI vs LangGraph vs AutoGen: Choosing the Right Multi-Agent AI Framework, https://www.datacamp.com/tutorial/crewai-vs-langgraph-vs-autogen
36. Autogen vs LangChain vs CrewAI: Our AI Engineers’ Ultimate Comparison Guide, https://www.instinctools.com/blog/autogen-vs-langchain-vs-crewai/
37. LangGraph vs AutoGen: Multi-Agent AI Framework Comparison - Leanware, https://www.leanware.co/insights/auto-gen-vs-langgraph-comparison
38. AutoGen vs LangGraph: Comparing Multi-Agent AI Frameworks - TrueFoundry, https://www.truefoundry.com/blog/autogen-vs-langgraph
39. Autogen vs LangGraph: Comparing Multi-Agent Workflow Solutions - Openxcell, https://www.openxcell.com/blog/autogen-vs-langgraph/
40. First hand comparison of LangGraph, CrewAI and AutoGen | by Aaron Yu - Medium, https://aaronyuqi.medium.com/first-hand-comparison-of-langgraph-crewai-and-autogen-30026e60b563
41. LangGraph vs AutoGen: Comparing AI Agent Frameworks - PromptLayer Blog, https://blog.promptlayer.com/langgraph-vs-autogen/
42. What is AutoGen? - IBM, https://www.ibm.com/think/topics/autogen
43. Large Language Models for Supply Chain Optimization - Microsoft Research, https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/large-language-models-for-supply-chain-optimization/
44. OptiGuide: GenAI for Supply Chain Optimization - Microsoft Research, https://www.microsoft.com/en-us/research/project/optiguide-genai-for-supply-chain-optimization/
45. OptiGuide with Nested Chats in AutoGen - Microsoft Open Source, https://microsoft.github.io/autogen/0.2/docs/notebooks/agentchat_nestedchat_optiguide/
46. AutoGen: Enabling next-generation large language model applications - Microsoft Research, https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/autogen-enabling-next-generation-large-language-model-applications/
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48. Introducing AutoGen Studio: A low-code interface for building multi-agent workflows, https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/introducing-autogen-studio-a-low-code-interface-for-building-multi-agent-workflows/
49. AutoGen Studio - Microsoft Open Source, https://microsoft.github.io/autogen/dev//user-guide/autogenstudio-user-guide/index.html