AutoGen：多智能体工程边界与迁移判断

AutoGen：多智能体工程边界与迁移判断

AutoGen 现在最值得讨论的点，不是“多 Agent 又火了”，而是：当一个框架进入维护模式后，已经用它做过原型、流程编排或内部自动化的团队，应该继续保留、逐步迁移，还是直接重写？

这篇文章不把 AutoGen 当作新工具推荐，而是把它当成一个多智能体工程案例：它曾经把 AgentChat、Core、Extensions、Studio 等能力放在同一套体系里，让开发者可以把多个代理、工具调用、人类反馈和应用原型组合起来。但当官方仓库明确提示项目进入 maintenance mode，并建议面向新项目转向 Microsoft Agent Framework 时，真正重要的问题就变成了工程治理。

先判断：你用 AutoGen 到了哪一层

很多团队说自己“用了 AutoGen”，实际情况差异很大。有人只是跑过官方 quickstart，让两个代理互相对话；有人把它接进了文档处理、代码生成、数据分析、测试生成；还有人已经把 AutoGen Studio 当成低代码原型环境，给业务同事演示多智能体流程。

第一步不是决定迁移，而是判断使用深度。

如果你只是学习多 Agent 概念，AutoGen 仍然是一个不错的阅读材料。AgentChat 让人直观看到代理之间如何轮流发言、如何终止任务、如何接入模型客户端；Core 和 Extensions 展示了更底层的事件、运行时、工具和外部能力接入方式。这类学习用途，不需要因为维护模式立刻停止。

如果你已经在内部流程里依赖 AutoGen，就要把它当作一个需要治理的生产依赖，而不是一个实验脚本。维护模式意味着后续功能演进、兼容性、生态活跃度都可能下降。对于要长期维护的系统，风险不在今天能不能跑，而在半年后模型接口、依赖版本、部署环境或安全要求变化时，谁来承担升级成本。

AutoGen 适合保留的场景

AutoGen 仍然适合三类场景。

第一类是教学和概念验证。多 Agent 的核心问题是角色拆分、消息传递、工具授权、终止条件和人工介入。AutoGen 的示例足够直观，适合用来训练团队理解“代理协作不是让模型自由聊天”，而是让每个代理在可控职责内完成任务。