AG2
AG2 (anteriormente AutoGen) es un framework de programación de código abierto que permite construir y orquestar múltiples agentes de IA para colaborar en tareas complejas, al tiempo que admite protocolos estandarizados como MCP (Protocolo de Contexto del Modelo) y A2A (Agente a Agente).
https://mcp.ag2.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Información del Producto
Actualizado:28/08/2025
¿Qué es AG2?
AG2 es un framework impulsado por la comunidad y evolucionado a partir de AutoGen que se centra en agilizar el desarrollo y la investigación de aplicaciones de IA basadas en agentes. Proporciona una plataforma integral para crear agentes de IA que pueden trabajar juntos para resolver problemas complejos. El framework es mantenido por voluntarios de varias organizaciones y está diseñado para hacer que el desarrollo de agentes de IA sea más accesible y eficiente. AG2 admite la integración con múltiples modelos de IA y proporciona funcionalidad integrada para operaciones con intervención humana, lo que lo hace adecuado tanto para entornos de investigación como de producción.
Características Principales de AG2
AG2 (anteriormente AutoGen) es un marco integral de conversación multiagente que agiliza el desarrollo y la investigación de la IA agentic. Permite que múltiples agentes de IA colaboren, interactúen con varios modelos de lenguaje grandes (LLM), utilicen herramientas y admitan flujos de trabajo tanto autónomos como con intervención humana. El marco se integra con múltiples protocolos, incluidos MCP (Protocolo de contexto del modelo), A2A (Agente a agente) y AG-UI para una comunicación estandarizada en diferentes escenarios.
Colaboración multiagente: Permite que múltiples agentes de IA trabajen juntos sin problemas a través de protocolos de comunicación estandarizados, resolviendo tareas complejas a través de esfuerzos coordinados
Integración de protocolos: Admite múltiples protocolos de comunicación (MCP, A2A, AG-UI) para la interacción estandarizada entre agentes, herramientas y usuarios humanos
Marco de integración de herramientas: Proporciona un amplio soporte de herramientas a través de la integración de MCP, lo que permite a los agentes acceder y utilizar varios servicios y API externos
Opciones de implementación flexibles: Ofrece múltiples opciones de implementación con dependencias mínimas de forma predeterminada y funciones adicionales disponibles a través de instalaciones opcionales
Casos de Uso de AG2
Automatización de la atención al cliente: Los agentes pueden acceder al historial del cliente a través de MCP, colaborar con los agentes de soporte técnico a través de A2A y actualizar a los usuarios en tiempo real a través de AG-UI
Procesamiento de datos empresariales: Los agentes especializados pueden realizar la generación aumentada de recuperación (RAG) sobre datos estructurados y no estructurados almacenados en sistemas empresariales
Servicios de integración de API: Transforme las especificaciones de OpenAPI en servidores MCP listos para producción para que los agentes de IA interactúen con varios servicios y API
Ventajas
Amplio soporte de protocolo para la comunicación estandarizada
Arquitectura flexible y modular con dependencias centrales mínimas
Sólidas capacidades de integración con diversas herramientas y servicios
Desventajas
Requiere restricciones específicas de la versión de Python (>=3.10, <3.14)
Configuración compleja para funciones avanzadas que requieren dependencias adicionales
Cómo Usar AG2
Instalar AG2: Instala AG2 usando pip: pip install google-cloud-aiplatform[agent_engines,adk,langchain,ag2,llama_index]>=1.88.0
Configurar la configuración del proyecto: Crea un archivo de configuración del proyecto con las dependencias requeridas, incluyendo ag2[mcp, openai] para el protocolo A2A y el soporte de MCP
Crear agentes AG2: Utiliza la clase de plantilla AG2Agent para desarrollar agentes especializados. Configura el agente con los ajustes y herramientas LLM apropiados a través del parámetro llm_config
Configurar la integración de MCP: Conéctate al servidor MCP a través del cliente stdio y registra las herramientas MCP que utilizará el agente. El servidor MCP se puede crear utilizando mcp.ag2.ai o implementarse manualmente
Configurar la supervisión humana: Configura la funcionalidad de intervención humana utilizando el parámetro human_input_mode en la clase UserProxyAgent para controlar cuándo se solicita la entrada humana
Implementar la comunicación entre agentes: Utiliza el adaptador de protocolo A2A (AG2AgentExecutor) para gestionar la ejecución de tareas y habilitar la comunicación entre múltiples agentes
Añadir herramientas y recursos: Envuelve las herramientas y recursos MCP en un kit de herramientas que se puede registrar con los agentes AG2 para habilitar funcionalidades específicas
Implementar y probar: Inicia el servidor MCP utilizando mcp_server/main.py y prueba las interacciones del agente programáticamente utilizando el framework de pruebas
Monitorear y gestionar: Utiliza actualizaciones de estado en tiempo real y capacidades de streaming para monitorear las actividades del agente y la ejecución de tareas
Preguntas Frecuentes de AG2
AG2 es una plataforma que ayuda a construir agentes de IA listos para producción y permite a las organizaciones nativas de IA. Proporciona herramientas como MCP (Protocolo de Contexto del Modelo) Builder para transformar las especificaciones de OpenAPI en servidores listos para producción.
Video de AG2
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