AG2
AG2 (anciennement AutoGen) est un framework de programmation open source qui permet de créer et d\'orchestrer plusieurs agents d\'IA pour collaborer sur des tâches complexes tout en prenant en charge des protocoles standardisés tels que MCP (Model Context Protocol) et A2A (Agent-to-Agent).
https://mcp.ag2.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Aug 28, 2025
Qu'est-ce que AG2
AG2 est un framework axé sur la communauté, issu d\'AutoGen, qui se concentre sur la rationalisation du développement et de la recherche d\'applications d\'IA agentiques. Il fournit une plateforme complète pour la création d\'agents d\'IA capables de travailler ensemble pour résoudre des problèmes complexes. Le framework est maintenu par des bénévoles de diverses organisations et est conçu pour rendre le développement d\'agents d\'IA plus accessible et efficace. AG2 prend en charge l\'intégration avec plusieurs modèles d\'IA et fournit des fonctionnalités intégrées pour les opérations avec intervention humaine, ce qui le rend adapté aux environnements de recherche et de production.
Caractéristiques principales de AG2
AG2 (anciennement AutoGen) est un cadre complet de conversation multi-agents qui rationalise le développement et la recherche en IA agentique. Il permet à plusieurs agents d'IA de collaborer, d'interagir avec divers grands modèles de langage (LLM), d'utiliser des outils et de prendre en charge les flux de travail autonomes et avec intervention humaine. Le cadre s'intègre à plusieurs protocoles, notamment MCP (Model Context Protocol), A2A (Agent-to-Agent) et AG-UI pour une communication standardisée dans différents scénarios.
Collaboration multi-agents: Permet à plusieurs agents d'IA de travailler ensemble de manière transparente grâce à des protocoles de communication standardisés, résolvant des tâches complexes grâce à des efforts coordonnés
Intégration de protocoles: Prend en charge plusieurs protocoles de communication (MCP, A2A, AG-UI) pour une interaction standardisée entre les agents, les outils et les utilisateurs humains
Cadre d'intégration d'outils: Fournit une assistance étendue aux outils grâce à l'intégration MCP, permettant aux agents d'accéder et d'utiliser divers services et API externes
Options de déploiement flexibles: Offre plusieurs options de déploiement avec des dépendances minimales par défaut et des fonctionnalités supplémentaires disponibles via des installations facultatives
Cas d'utilisation de AG2
Automatisation du support client: Les agents peuvent accéder à l'historique des clients via MCP, collaborer avec les agents de support technique via A2A et informer les utilisateurs en temps réel via AG-UI
Traitement des données d'entreprise: Des agents spécialisés peuvent effectuer une génération augmentée par récupération (RAG) sur des données structurées et non structurées stockées dans les systèmes d'entreprise
Services d'intégration d'API: Transformez les spécifications OpenAPI en serveurs MCP prêts pour la production afin que les agents d'IA puissent interagir avec divers services et API
Avantages
Prise en charge étendue des protocoles pour une communication standardisée
Architecture flexible et modulaire avec des dépendances de base minimales
Fortes capacités d'intégration avec divers outils et services
Inconvénients
Nécessite des contraintes spécifiques de version de Python (>=3.10, <3.14)
Configuration complexe pour les fonctionnalités avancées nécessitant des dépendances supplémentaires
Comment utiliser AG2
Installer AG2: Installez AG2 en utilisant pip : pip install google-cloud-aiplatform[agent_engines,adk,langchain,ag2,llama_index]>=1.88.0
Configurer la configuration du projet: Créez un fichier de configuration de projet avec les dépendances requises, notamment ag2[mcp, openai] pour le protocole A2A et la prise en charge de MCP
Créer des agents AG2: Utilisez la classe de modèle AG2Agent pour développer des agents spécialisés. Configurez l\'agent avec les paramètres LLM et les outils appropriés via le paramètre llm_config
Configurer l\'intégration MCP: Connectez-vous au serveur MCP via le client stdio et enregistrez les outils MCP que l\'agent utilisera. Le serveur MCP peut être créé à l\'aide de mcp.ag2.ai ou déployé manuellement
Mettre en place une supervision humaine: Configurez la fonctionnalité d\'intervention humaine à l\'aide du paramètre human_input_mode dans la classe UserProxyAgent pour contrôler quand une intervention humaine est demandée
Mettre en œuvre la communication entre les agents: Utilisez l\'adaptateur de protocole A2A (AG2AgentExecutor) pour gérer l\'exécution des tâches et activer la communication entre plusieurs agents
Ajouter des outils et des ressources: Intégrez les outils et les ressources MCP dans une boîte à outils qui peut être enregistrée auprès des agents AG2 pour activer des fonctionnalités spécifiques
Déployer et tester: Démarrez le serveur MCP à l\'aide de mcp_server/main.py et testez les interactions des agents par programme à l\'aide du framework de test
Surveiller et gérer: Utilisez les mises à jour d\'état en temps réel et les capacités de diffusion en continu pour surveiller les activités des agents et l\'exécution des tâches
FAQ de AG2
AG2 est une plateforme qui aide à construire des agents d'IA prêts pour la production et permet aux organisations natives de l'IA. Elle fournit des outils comme MCP (Model Context Protocol) Builder pour transformer les spécifications OpenAPI en serveurs prêts pour la production.
Vidéo de AG2
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