AG2
AG2 (ehemals AutoGen) ist ein Open-Source-Programmier-Framework, das die Erstellung und Orchestrierung mehrerer KI-Agenten ermöglicht, um bei komplexen Aufgaben zusammenzuarbeiten und gleichzeitig standardisierte Protokolle wie MCP (Model Context Protocol) und A2A (Agent-to-Agent) zu unterstützen.
https://mcp.ag2.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Aug 28, 2025
Was ist AG2
AG2 ist ein Community-gesteuertes Framework, das aus AutoGen hervorgegangen ist und sich auf die Rationalisierung der Entwicklung und Forschung von agentenbasierten KI-Anwendungen konzentriert. Es bietet eine umfassende Plattform für die Erstellung von KI-Agenten, die zusammenarbeiten können, um komplexe Probleme zu lösen. Das Framework wird von Freiwilligen aus verschiedenen Organisationen gepflegt und soll die Entwicklung von KI-Agenten zugänglicher und effizienter machen. AG2 unterstützt die Integration mit mehreren KI-Modellen und bietet integrierte Funktionen für Human-in-the-Loop-Operationen, wodurch es sowohl für Forschungs- als auch für Produktionsumgebungen geeignet ist.
Hauptfunktionen von AG2
AG2 (ehemals AutoGen) ist ein umfassendes Multi-Agenten-Konversations-Framework, das die Entwicklung und Forschung von Agenten-KI rationalisiert. Es ermöglicht mehreren KI-Agenten die Zusammenarbeit, die Interaktion mit verschiedenen großen Sprachmodellen (LLMs), die Nutzung von Tools und die Unterstützung sowohl autonomer als auch Human-in-the-Loop-Workflows. Das Framework ist in mehrere Protokolle integriert, darunter MCP (Model Context Protocol), A2A (Agent-to-Agent) und AG-UI für eine standardisierte Kommunikation in verschiedenen Szenarien.
Multi-Agenten-Zusammenarbeit: Ermöglicht die nahtlose Zusammenarbeit mehrerer KI-Agenten durch standardisierte Kommunikationsprotokolle, wodurch komplexe Aufgaben durch koordinierte Anstrengungen gelöst werden
Protokollintegration: Unterstützt mehrere Kommunikationsprotokolle (MCP, A2A, AG-UI) für die standardisierte Interaktion zwischen Agenten, Tools und menschlichen Benutzern
Tool-Integrations-Framework: Bietet umfangreiche Tool-Unterstützung durch MCP-Integration, die es Agenten ermöglicht, auf verschiedene externe Dienste und APIs zuzugreifen und diese zu nutzen
Flexible Bereitstellungsoptionen: Bietet mehrere Bereitstellungsoptionen mit minimalen Standardabhängigkeiten und zusätzlichen Funktionen, die durch optionale Installationen verfügbar sind
Anwendungsfälle von AG2
Automatisierung des Kundensupports: Agenten können über MCP auf die Kundenhistorie zugreifen, über A2A mit technischen Support-Agenten zusammenarbeiten und Benutzer in Echtzeit über AG-UI informieren
Enterprise-Datenverarbeitung: Spezialisierte Agenten können Retrieval-Augmented Generation (RAG) über strukturierte und unstrukturierte Daten durchführen, die in Enterprise-Systemen gespeichert sind
API-Integrationsdienste: Transformieren Sie OpenAPI-Spezifikationen in produktionsreife MCP-Server, damit KI-Agenten mit verschiedenen Diensten und APIs interagieren können
Vorteile
Umfassende Protokollunterstützung für standardisierte Kommunikation
Flexible und modulare Architektur mit minimalen Kernabhängigkeiten
Starke Integrationsfähigkeiten mit verschiedenen Tools und Diensten
Nachteile
Erfordert spezifische Python-Versionsbeschränkungen (>=3.10, <3.14)
Komplexe Einrichtung für erweiterte Funktionen, die zusätzliche Abhängigkeiten erfordern
Wie verwendet man AG2
AG2 installieren: Installieren Sie AG2 mit pip: pip install google-cloud-aiplatform[agent_engines,adk,langchain,ag2,llama_index]>=1.88.0
Projektkonfiguration einrichten: Erstellen Sie eine Projektkonfigurationsdatei mit den erforderlichen Abhängigkeiten, einschließlich ag2[mcp, openai] für das A2A-Protokoll und die MCP-Unterstützung
AG2-Agenten erstellen: Verwenden Sie die AG2Agent-Vorlagenklasse, um spezialisierte Agenten zu entwickeln. Konfigurieren Sie den Agenten mit den entsprechenden LLM-Einstellungen und -Tools über den Parameter llm_config
MCP-Integration konfigurieren: Verbinden Sie sich über den stdio-Client mit dem MCP-Server und registrieren Sie die MCP-Tools, die der Agent verwenden wird. Der MCP-Server kann mit mcp.ag2.ai erstellt oder manuell bereitgestellt werden
Menschliche Aufsicht einrichten: Konfigurieren Sie die Human-in-the-Loop-Funktionalität mithilfe des Parameters human_input_mode in der UserProxyAgent-Klasse, um zu steuern, wann menschliche Eingaben angefordert werden
Agentenkommunikation implementieren: Verwenden Sie den A2A-Protokolladapter (AG2AgentExecutor), um die Aufgabenausführung zu verarbeiten und die Kommunikation zwischen mehreren Agenten zu ermöglichen
Tools und Ressourcen hinzufügen: Verpacken Sie MCP-Tools und -Ressourcen in ein Toolkit, das bei AG2-Agenten registriert werden kann, um bestimmte Funktionen zu aktivieren
Bereitstellen und testen: Starten Sie den MCP-Server mit mcp_server/main.py und testen Sie Agenteninteraktionen programmgesteuert mit dem Test-Framework
Überwachen und verwalten: Verwenden Sie Echtzeit-Statusaktualisierungen und Streaming-Funktionen, um Agentenaktivitäten und die Aufgabenausführung zu überwachen
AG2 FAQs
AG2 ist eine Plattform, die beim Aufbau von produktionsreifen KI-Agenten hilft und KI-native Organisationen ermöglicht. Sie bietet Tools wie den MCP (Model Context Protocol) Builder, um OpenAPI-Spezifikationen in produktionsreife Server umzuwandeln.
AG2 Video
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