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“解決策が見つかるまでエージェント同士で議論させたい”

⚠ ライフサイクル状況 — AutoGen:Microsoftによってアーカイブされ、Microsoft Agent Frameworkに置き換えられました。修正もサポートもなく、本番利用は推奨されません。(2026年11月)

マルチエージェントの審議をテストしたい研究者、開発者、技術に好奇心のある人向けです:複数ラウンドの問題解決、専門家のシミュレーション、生成と批判。Pythonでコードを書く必要があります。

おすすめのエージェント: AutoGen
💰 無料のオープンソース;エージェントが使うモデルへの呼び出し料金を払います——複数ラウンドの議論は、単純な回答の数倍のコストがかかります。 レベル: 上級 🌍 アメリカ 無料でオープンソースのソフトウェア(Microsoft)、有料プランはありません;モデルのAPI呼び出しだけがあなたの負担です

価格確認日:2026年10月29日.

AutoGen(github.com/microsoft/autogen)は、複数のエージェントを会話させるMicrosoftのオープンソースフレームワークです:グループ討論(GroupChat)では、エージェントが互いに答え、批判し、ループに人間がいるかどうかに関わらず、解決策へ収束します。このプロジェクトは今日、Microsoft Agent Frameworkエコシステムに統合されており、コミュニティがAG2ブランチを存続させています。

仕組み

きっかけ: エージェント間で議論を開始したとき — エージェント間で発言を回し、反論を促し、終了条件に達したら議論を止めます, 完全な議論の痕跡付きで、複数の視点でふるいにかけられた解決策.

導入の手順

  1. PythonでAutoGen(またはAG2)をインストールし、議論させるモデルのキーを設定します。
  2. エージェントを作ります:解決者、批判者、場合によっては仲裁者と、検証のための「人間」エージェント。
  3. 停止条件を定義します(ラウンド数、キーワード、人間の検証)——請求を守るのはこのステップです。
  4. テスト問題で開始し、結果を信頼する前に議論を全部読みます。
⚠️ 注意点: 厳格な停止条件がなければ、礼儀正しい2つのエージェントが無限にボールを投げ合い——ラウンドごとに請求されます。ラウンド数と予算に上限を設け、重要なテーマには人間をループに残しましょう。ニュース(2026年11月):MicrosoftはAutoGenプロジェクトをアーカイブしました——修正もサポートもなく、本番利用は推奨されません;公式の後継はMicrosoft Agent Frameworkです。
🔧 技術詳細
インストール
API / SDK
前提条件
Python 3.10以降(pip install autogen-agentchatおよびautogen-ext)または.NET;AutoGen Studio(ノーコードUI)もpipでインストールできます。使用するモデルのAPIキー(例:OpenAI)。
ハードウェア
non_applicable
セルフホスティング
はい — あなた自身の環境にインストールして実行するライブラリ(ローカルまたは分散ランタイム);ホスト型サービスは不要です。
ライセンス
open_source — コードはMIT License(公式リポジトリのLICENSE-CODEファイル);ドキュメントとコンテンツはCreative Commons Attribution 4.0 International(CC-BY-4.0、LICENSEファイル)。
APIと連携
API: はい — Core API(メッセージング、イベント駆動エージェント、ローカルおよび分散ランタイム)と、より高レベルのAgentChat API;Pythonと.NETのリファレンスが公開されています。 · SDK: はい — Pythonパッケージ(PyPI:autogen-core、autogen-agentchat、autogen-ext)と.NET(NuGet)。 · CLI: はい — ローカルGUIを起動するautogenstudioコマンド(デフォルトでポート8080)。 · Webhooks: 記載なし · MCP: はい — ドキュメント化されたMCPサーバーのサポート(McpWorkbench、例:公式quickstartのPlaywright MCPサーバー)。
モデル
OpenAIとAzure OpenAI向けのドキュメント化されたクライアント;他の提供者とモデルは、あなた自身のAPIキーで、Extensions API経由(ドキュメントの「サポートされるモデル」ページ)。拡張機能経由でコード実行も可能。
運用
指摘された驚きを参照:プロジェクトはアーカイブされており、Microsoftによる修正もサポートもありません。

公式ソースに記載なし:データ, ドキュメント化された制限.

公式ソース:github.com — 2026年11月1日に確認.

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よくある質問

AutoGenの料金はいくらですか?

オープンソースで無料です。支払うのは、エージェントが使うモデルへの呼び出し費用です。複数ラウンドの議論は、シンプルな回答の数倍のコストがかかります。無料のオープンソースソフトウェア(Microsoft)で、有料プランはありません。費用はモデルのAPI呼び出し分だけです。価格は2026年10月29日に確認済みです。

AutoGenは無料ですか?

はい。無料のオープンソースソフトウェア(Microsoft)で、有料プランはありません。費用はモデルのAPI呼び出し分だけです。

AutoGenは使い始めるのが難しいですか?

レベル:上級。セットアップは4ステップです。最初は:AutoGen(またはAG2)をPythonにインストールし、議論させるモデルのキーを設定します。

AutoGenで知っておくべき制限と注意点は何ですか?

厳格な停止条件がないと、礼儀正しい2つのエージェントが無限にボールを投げ合い、そのたびに課金されます。ラウンド数と予算に上限を設け、大事なテーマでは人間をループに入れてください。

この問題に使える他のエージェント

LLM Council

大きな決断の前に、しっかりしたセカンドオピニオンが欲しい

無料のソフトウェア(公開リポジトリ、オープンソースライセンスなし);モデルへの呼び出し料金を払います(1つのモデルへの質問コストの約2〜3倍)。

CrewAI

大きな仕事を分担するエージェントチームが欲しい

オープンソースのフレームワークと基本プラットフォーム(月50回の実行)は0 $;企業プラットフォームは見積もり制、それにモデルへの呼び出しコスト。

LangGraph

各ステップを管理できる、オーダーメイドのエージェントワークフローが欲しい

無料のオープンソースライブラリ;モデルへの呼び出し料金と、使うならLangSmithを払います(最初は無料、その後はユーザーあたり月額39 $)。

MCP (Model Context Protocol)

自分のツールとデータをエージェントに接続したい

無料:製品ではなくオープンな標準です;接続する各ツールは独自の料金を保ちます。

Ollama (agents locaux)

データをクラウドに送らず、自宅で動くエージェントが欲しい

0 $:ソフトウェアとオープンモデルは無料です;本当のコストはあなたのパソコンです(良いグラフィックカードがモデルを速く快適にします)。

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“大きな決断の前に、しっかりしたセカンドオピニオンが欲しい” — LLM Council“大きな仕事を分担するエージェントチームが欲しい” — CrewAI“各ステップを管理できる、オーダーメイドのエージェントワークフローが欲しい” — LangGraph

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