AutoGen

AutoGen ist ein von Microsoft entwickeltes Framework, das den Bau konversationsbasierter Multi-Agenten-Systeme ermöglicht. Im Kern definiert man mehrere Agenten, die untereinander Nachrichten austauschen, ähnlich einem Chat. Aus diesem Dialog heraus entsteht eine gemeinsame Bearbeitung einer Aufgabe.

Ein typisches Muster ist das Zusammenspiel aus einem Assistenten-Agenten, der Vorschläge macht oder Code schreibt, und einem weiteren Agenten, der die Rolle des Auftraggebers oder Prüfers übernimmt. Letzterer kann auch als Stellvertreter eines menschlichen Nutzers fungieren und so eine menschliche Kontrollinstanz in den Ablauf integrieren.

Der konversationsbasierte Ansatz macht AutoGen flexibel. Statt einen festen Ablauf vorzugeben, entsteht die Lösung dynamisch aus dem Austausch der Agenten. Das eröffnet Spielraum für anspruchsvolle Problemlösung, erfordert aber zugleich durchdachte Leitplanken, damit das System zielgerichtet bleibt.

Über die Anzahl der beteiligten Agenten und die Art ihrer Konversation lässt sich steuern, wie viel Diskussion ein Problem erfordert. Für einfache Aufgaben genügen oft zwei Agenten, während sich komplexere Vorhaben auf mehrere spezialisierte Rollen verteilen lassen, die abwechselnd Beiträge liefern.

Das prägende Merkmal von AutoGen ist die Kommunikation zwischen Agenten über Nachrichten. Agenten senden einander Anfragen, Antworten und Zwischenergebnisse, wodurch eine Art Dialog entsteht. Aus diesem Austausch heraus arbeiten sie sich schrittweise an eine Lösung heran und können einander auf Fehler hinweisen.

Besonders charakteristisch ist die Möglichkeit zur Code-Ausführung. Ein Agent kann Programmcode erzeugen, der anschließend ausgeführt wird; das Ergebnis fließt zurück in die Konversation und beeinflusst die nächsten Schritte. So lassen sich Aufgaben lösen, die über reines Textverständnis hinausgehen, etwa Berechnungen oder Datenauswertungen.

Diese Verbindung aus Sprache und Ausführung ist entscheidend: Ein Agent kann nicht nur über eine mögliche Lösung sprechen, sondern sie unmittelbar erproben und anhand des tatsächlichen Ergebnisses bewerten. Schlägt etwas fehl, fließt die Fehlermeldung in die Konversation zurück, und die Agenten passen ihren Ansatz an. So entsteht eine iterative Schleife aus Vorschlag, Ausführung und Korrektur.

Da AutoGen Code ausführen kann, ist ein durchdachtes Sicherheitskonzept wichtig. Die Ausführung sollte in einer abgegrenzten Umgebung erfolgen und kritische Aktionen einer menschlichen Freigabe unterliegen. Diese Vorsichtsmaßnahmen sind bei allen agentischen Systemen ratsam, die eigenständig handeln.

AutoGen unterscheidet sich von LangGraph und CrewAI durch seinen konversationsorientierten Charakter. Während LangGraph einen Ablauf als präzisen Graphen mit explizitem Zustand modelliert, entsteht bei AutoGen die Lösung flexibel aus dem Dialog der Agenten. Das bietet Freiheit, verlangt aber sorgfältige Steuerung.

CrewAI legt den Schwerpunkt auf klar verteilte Rollen in einem Team und strukturierte Zusammenarbeit. AutoGen ist demgegenüber stärker auf den freien Austausch und die gemeinsame Problemlösung ausgerichtet, inklusive der Fähigkeit, Code im Verlauf der Konversation auszuführen.

In der Praxis hängt die Wahl vom Anwendungsfall ab. Für stark gesteuerte Prozesse bietet sich LangGraph an, für arbeitsteilige Aufgaben CrewAI. AutoGen spielt seine Stärken aus, wenn Agenten flexibel und dialogorientiert zusammenarbeiten und dabei auch ausführbaren Code erzeugen sollen.

AutoGen eignet sich für Aufgaben, bei denen mehrere Perspektiven und ausführbare Schritte zusammenkommen. Ein Beispiel ist die Datenanalyse, bei der ein Agent Auswertungscode schreibt, ein zweiter die Ergebnisse interpretiert und ein dritter als Prüfinstanz die Plausibilität hinterfragt, bevor ein Bericht entsteht.

Auch in der Softwareentwicklung lässt sich AutoGen einsetzen, etwa wenn ein Agent Lösungsvorschläge erstellt und ausführt, während ein weiterer Agent die Ergebnisse begutachtet. Durch die integrierte Code-Ausführung können Lösungen direkt erprobt und iterativ verbessert werden, bis ein Test erfolgreich durchläuft oder ein gewünschtes Ergebnis vorliegt.

Als Anbieter von KI-Lösungen begleitet Elisabit Unternehmen dabei, geeignete Multi-Agenten-Ansätze auszuwählen und sicher in bestehende Prozesse einzubinden. Entscheidend ist dabei stets, Autonomie mit klaren Leitplanken und menschlicher Kontrolle zu verbinden.

Die Stärke von AutoGen liegt in der flexiblen, dialogorientierten Zusammenarbeit und in der Fähigkeit, Code auszuführen. Damit eignet es sich für anspruchsvolle Aufgaben, bei denen aus dem Zusammenspiel mehrerer Agenten dynamisch eine Lösung entsteht und konkrete Aktionen erforderlich sind.

Die hohe Flexibilität bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich. Ohne klare Leitplanken können Konversationen ausufern oder vom Ziel abweichen. Zudem erfordert die Code-Ausführung ein solides Sicherheitskonzept. Wie bei allen agentischen Systemen bleiben Tests, Überwachung und menschliche Verantwortung unverzichtbar, damit die Ergebnisse verlässlich und nachvollziehbar sind.