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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 5054
使用教程
环境要求
- Python 版本 >= 3.10
- 已安装 pip 包管理工具
- 你需要使用的大模型服务商 API Key(如 OpenAI)
- 终端可执行 export 命令(Windows 可用对应方式设置环境变量)
安装与启动步骤
-
1安装 AG2 包
按你使用的模型供应商选择对应的 extra 安装。默认只装最小依赖,不加 extra 无法调用模型。
pip install ag2[openai] -
2配置 API Key
每个供应商读取各自的标准环境变量,密钥无需写进代码或提交到仓库。换成 Anthropic、Gemini 等时改对应变量名。
export OPENAI_API_KEY="sk-xxxxxxxx" -
3编写第一个智能体
AG2 全程异步,Agent.ask 发起一轮对话并返回 AgentReply,文本在 reply.body 中。把示例保存为 main.py。
import asyncio from ag2 import Agent from ag2.config import OpenAIConfig agent = Agent( "assistant", prompt="You are a helpful assistant.", config=OpenAIConfig(model="gpt-4o-mini"), ) async def main() -> None: reply = await agent.ask("Summarize the main differences between Python lists and tuples.") print(reply.body) asyncio.run(main()) -
4运行并查看回复
执行脚本,终端应打印模型返回的文本内容。若报认证错误,检查环境变量是否在当前终端生效。
python main.py
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
OPENAI_API_KEY | 是 | OpenAI 服务商的密钥,供 OpenAIConfig 读取 | sk-xxxxxxxx |
ANTHROPIC_API_KEY | 否 | 改用 Anthropic 模型时读取的密钥变量 | sk-ant-xxxxxxxx |
GEMINI_API_KEY | 否 | 改用 Gemini 模型时读取的密钥变量 | AIza-xxxxxxxx |
如何确认成功
运行 python main.py,终端打印出模型对列表与元组区别的回答文本即成功。
常见问题
Q:提示找不到 ConversableAgent 或 import autogen 报错?
A:AG2 v1.0 起顶层包是协议驱动的 ag2 框架,经典框架已迁移到 ag2ai/ag2-classic 仓库,文档在 classic.docs.ag2.ai,仍可安装使用。
Q:可以不设置环境变量吗?
A:可以,在配置对象里显式传入密钥即可,例如 OpenAIConfig(model="gpt-4o-mini", api_key=...),适合每次请求携带不同密钥的场景。
Q:安装后调用模型报缺少依赖?
A:默认只安装最小依赖,需要安装与你模型供应商匹配的 extra,例如 ag2[openai]、ag2[anthropic]、ag2[gemini]、ag2[ollama]。
Q:Mac 上安装命令有何不同?
A:因 zsh 会解析方括号,Mac 需加引号:pip install 'ag2[openai]'。
注意事项
- AG2 要求 Python >= 3.10,低版本无法安装。
- AG2 v1.0 后顶层包为 ag2,经典 AutoGen 接口已迁至独立仓库 ag2ai/ag2-classic,原有代码仍可继续使用。
- AG2 是异步框架,调用需配合 async/await 与 asyncio.run。
- 密钥建议通过环境变量注入,不要硬编码或提交进版本库。
核心亮点
- 提供完整的AgentOS抽象,支持群聊、嵌套对话等复杂交互模式,远超简单链式调用。
- 内置自动代码执行与错误修复机制,显著提升智能体处理实际任务的效率。
- 原生支持MCP和A2A协议,易于集成外部工具与跨系统智能体通信。
不足之处
- 项目更名(从AutoGen)可能造成用户混淆,迁移学习成本。
- 文档/社区待观察
适用场景
- 构建多智能体协作的复杂工作流,如自动化研究、报告生成。
- 开发需要代码执行与调试的AI助手,如数据分析、原型验证。
- 集成外部工具和服务的智能体应用,如通过MCP连接企业系统。
替代项目
AutoGen(原版)、LangGraph、CrewAI
下一篇:MiroFlow
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