2025.01.27 Python

AutoGenとは？Microsoftのマルチエージェント基盤の現在地とv0.4以降の選び方【2026年版】

AutoGenは、Microsoftが公開したマルチエージェント（役割を持った複数のAIエージェントが会話しながら1つのタスクを分担して解く）フレームワークです。ただし2025年のv0.4で中身が全面的に作り直され、さらに2026年にはAutoGen本体が「メンテナンスモード」に移って開発の主軸が後継へ移りました。本記事は「AutoGenとは何か」に加えて、いま実装を始めるなら本体・AG2・Microsoft Agent Frameworkのどれを選ぶべきかまで、公式情報をもとに整理します。

まとめ：AutoGenの要点と2026年の選び方

  • AutoGen＝Microsoft Research発のマルチエージェント基盤。Python中心（.NETも対応）。
  • 2025年1月のv0.4で、非同期・イベント駆動のアーキテクチャに全面再設計された（v0.2のコードはそのままは動かない）。
  • 2026年時点で、Microsoftのautogen本体はメンテナンスモード（セキュリティ・重大バグ修正のみ／新機能なし）。
  • 開発は二系統に分岐：コミュニティ主導のAG2（PyPI ag2）と、Microsoft公式のMicrosoft Agent Framework（2026年4月に1.0 GA、Semantic KernelとAutoGenの統合後継）。
  • 学習・検証は現行のAutoGen（v0.4系）で足りるが、新規の本番採用はAG2かAgent Frameworkを軸に選ぶのが2026年の合理的な判断。

以下で、定義・現在地・構成・Python実装・LangChainとの違い・RAG・選択基準の順に見ていきます。

AutoGenとは｜Microsoft発のマルチエージェントフレームワーク

AutoGenは、1つのLLMに全工程をやらせる代わりに、役割を分けた複数のエージェント（例：計画役・実行役・レビュー役）を会話させ、タスクを分担・協調させるための基盤です。Microsoft Researchが2023年にオープンソースとして公開し、複雑な業務フローの自動化やコード生成・レビュー、調査タスクなどで使われてきました。

ポイントは「エージェント同士のやり取り（会話）を組み立てる」ことに主眼が置かれている点です。単一エージェントで足りるのか、複数に分けるべきかは設計の分かれ目になるため、判断基準はシングルエージェントとマルチエージェントの違いで整理しています。

AutoGenの現在地｜v0.2からv0.4への再設計と2026年の分岐

v0.4の変更点｜非同期・イベント駆動への全面再設計

2025年1月に公開されたv0.4は、ライブラリの完全な作り直しでした。同期的な会話ループが中心だったv0.2から、非同期・イベント駆動（アクターモデル）の実行基盤へと変わり、スケーラビリティ・可観測性・拡張性の向上を狙っています。APIも刷新されたため、v0.2向けに書いたコードはそのままでは動きません。ネット上に残るv0.2の記事やサンプルを写経すると動かずに詰まりやすいので、参照する情報がどのバージョン前提かを必ず確認してください。

AutoGen本体はメンテナンスモードへ（2026年）

2026年時点で、Microsoftのautogen（autogen-agentchat／autogen-core）はメンテナンスモードに入っています。セキュリティ修正と重大なバグ修正のみが行われ、新機能は追加されません。v0.2からv0.4への非互換な移行に続いて、開発体制そのものが後継プロジェクトへ移った状態です。

後継の二系統｜AG2とMicrosoft Agent Framework

AutoGenのアイデアは、性格の異なる2つの後継に引き継がれています。整理すると次のとおりです。

名称 提供元 パッケージ 状態（2026年）
AutoGen（本体） Microsoft autogen-agentchat メンテナンスモード（新機能なし）
AG2 コミュニティ（ag2ai） ag2 活発に開発
Microsoft Agent Framework Microsoft agent-framework 2026年4月に1.0 GA

AG2は元のAutoGen作者らが分岐したコミュニティ版フォークで、v0.3以降はApache-2.0ライセンス。原作者系の系譜で最新機能の開発が続いています。一方のMicrosoft Agent Frameworkは、Semantic KernelとAutoGenを同じチームが統合した「直系の後継」で、Python/.NET両対応。2026年4月に1.0を安定版として公開し、AutoGenからの移行ガイドも公式に用意されています。全体像はSemantic KernelとAutoGenを統合したMicrosoft Agent Framework V1の全体像で解説しています。

AutoGenの構成｜core・agentchat・extの3レイヤ

v0.4系はレイヤ分割された構成になっています。autogen-coreがエージェント間メッセージングを担うイベント駆動の実行基盤、autogen-agentchatが会話型のマルチエージェントを組む高レベルAPI（後述のAssistantAgent等）、autogen-extがOpenAIやAzure OpenAIといったモデルクライアント・コード実行などの拡張です。実装では通常agentchatとextを組み合わせて使います。コードを書かずにGUIで試せるローコードのAutoGen Studioも別途提供されています。

Pythonでの実装｜インストールとAgentChatの基本

インストール｜autogen-agentchatとautogen-ext

pip install -U "autogen-agentchat" "autogen-ext[openai]"

Python 3.10以上が目安です。OpenAI以外にAzure OpenAIやローカルモデルを使う場合も、autogen-extの対応クライアントを追加します。2026年7月時点の安定版はv0.7系ですが、最新バージョンはPyPIの公式ページで確認してください。

エージェントとチームの最小コード

import asyncio
from autogen_agentchat.agents import AssistantAgent
from autogen_agentchat.teams import RoundRobinGroupChat
from autogen_agentchat.conditions import MaxMessageTermination
from autogen_ext.models.openai import OpenAIChatCompletionClient

async def main():
    model_client = OpenAIChatCompletionClient(model="gpt-5.6")
    planner = AssistantAgent("planner", model_client=model_client)
    reviewer = AssistantAgent("reviewer", model_client=model_client)
    termination = MaxMessageTermination(6)
    team = RoundRobinGroupChat([planner, reviewer], termination_condition=termination)
    result = await team.run(task="新機能の要件を整理し、レビュー観点を洗い出して")
    print(result)

asyncio.run(main())

AssistantAgentがLLMを持つエージェント、RoundRobinGroupChatが発言を順番に回すチーム、MaxMessageTerminationが終了条件です。エージェントにtools=[関数]を渡せば、外部API呼び出しや検索も実行させられます。v0.2でよく見たUserProxyAgentとinitiate_chatの書き方はv0.4では置き換わっているため、古いサンプルとは書式が異なる点に注意してください。

AutoGenとLangChain・LangGraphの違いと使い分け

AutoGenは「複数エージェントの会話・協調」を第一に設計されたフレームワークです。対してLangChainはLLMアプリ全般の部品群、LangGraphはグラフ（状態遷移）でエージェントの制御フローを明示的に組む方向性を持ちます。役割を分けて会話ベースで動かしたいならAutoGen系、分岐・ループ・再試行を厳密に制御したいならLangGraphが向きます。両者の関係と使い分けはLangChainとLangGraphの違いで詳しく整理しており、LangChain側の最新状況はLangChain v1.0の概要と新機能を参照してください。

RAGとの組み合わせ方（検索拡張生成）

AutoGenでRAG（検索拡張生成）を行う場合、v0.4系では「検索用のツール」をエージェントに渡す形が基本です。ベクトルストアや社内ドキュメントを引く関数をツールとして登録し、回答役のエージェントが必要に応じてそれを呼び出して、取得した文脈をもとに回答します。v0.2にあった検索専用エージェントの仕組みは、v0.4ではツール呼び出しへ統一されました。複数エージェント構成なら「検索役」と「回答役」を分け、検索結果を会話で受け渡す設計も取れます。

これから始めるなら｜AutoGen・AG2・Agent Frameworkの選び方

2026年時点での判断を、目的別に言い切ります。

  • 学習・PoC・既存のv0.4資産の維持：現行のAutoGen（autogen-agentchat）で十分。ただし新機能は来ない前提で使う。
  • 原作者系の最新機能を追いたい：AG2。コミュニティで開発が続き、他フレームワークとの相互運用にも積極的。
  • Azureやエンタープライズ基盤に乗せて本番運用したい：Microsoft Agent Framework。1.0がGA済みで長期サポートが表明され、Semantic Kernelのコネクタ・テレメトリ資産を引き継げる。

逆に、新規プロジェクトで「とりあえずAutoGen本体から」始めるのは2026年時点では避けるのが無難です。本体はメンテナンスモードのため、学んだAPIの一部は後継で作り直しになります。最初からAG2かAgent Frameworkを選ぶほうが、あとの移行コストを負わずに済みます。よくある失敗は、古いv0.2記事のコードを写経してv0.4で動かず止まる、あるいは本体の新機能を期待して待ち続ける、の2つです。

よくある質問

AutoGenは無料で使えますか？

AutoGen自体はオープンソースで無料です。ただしエージェントが呼び出すLLM（OpenAIやAzure OpenAI等）のAPI利用料は別途かかります。ローカルモデルを使えばAPI料金は抑えられます。

AutoGenとAG2は何が違いますか？

AG2は元のAutoGenから分岐したコミュニティ版フォーク（PyPI ag2）です。Microsoftのautogenがメンテナンスモードなのに対し、AG2はv0.3以降Apache-2.0のもとで活発に開発が続いています。原作者系の進化を追いたい場合はAG2が選択肢になります。

AutoGenとMicrosoft Agent Frameworkはどちらを使うべきですか？

新規の本番採用はMicrosoft Agent Framework（2026年4月に1.0 GA、Semantic KernelとAutoGenの統合後継）が本命です。学習や既存のv0.4資産の維持であれば、現行のAutoGenのままで問題ありません。

AutoGenとLangChainの違いは何ですか？

AutoGenは複数エージェントの会話・協調が主眼、LangChainはLLMアプリを組む汎用部品群という違いがあります。制御フローを厳密に組みたい場合はLangGraphが適します。

Pythonのバージョンは何が必要ですか？

v0.4系はPython 3.10以上が目安です。必要要件は更新されることがあるため、導入時に公式ドキュメントで確認してください。

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