AG2 (precedentemente AutoGen) è un framework di programmazione open-source che consente di costruire e orchestrare più agenti di IA per collaborare su attività complesse supportando al contempo protocolli standardizzati come MCP (Model Context Protocol) e A2A (Agent-to-Agent).
https://mcp.ag2.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
AG2

Informazioni sul Prodotto

Aggiornato:Aug 28, 2025

Cos'è AG2

AG2 è un framework guidato dalla comunità, evoluto da AutoGen, che si concentra sulla semplificazione dello sviluppo e della ricerca di applicazioni di IA agentiche. Fornisce una piattaforma completa per la creazione di agenti di IA che possono lavorare insieme per risolvere problemi complessi. Il framework è gestito da volontari di varie organizzazioni ed è progettato per rendere lo sviluppo di agenti di IA più accessibile ed efficiente. AG2 supporta l'integrazione con più modelli di IA e fornisce funzionalità integrate per operazioni human-in-the-loop, rendendolo adatto sia per ambienti di ricerca che di produzione.

Caratteristiche principali di AG2

AG2 (precedentemente AutoGen) è un framework completo di conversazione multi-agente che semplifica lo sviluppo e la ricerca sull'IA agentica. Consente a più agenti IA di collaborare, interagire con vari modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), utilizzare strumenti e supportare flussi di lavoro sia autonomi che human-in-the-loop. Il framework si integra con diversi protocolli tra cui MCP (Model Context Protocol), A2A (Agent-to-Agent) e AG-UI per una comunicazione standardizzata in diversi scenari.
Collaborazione Multi-Agente: Consente a più agenti IA di lavorare insieme senza problemi attraverso protocolli di comunicazione standardizzati, risolvendo compiti complessi attraverso sforzi coordinati
Integrazione del Protocollo: Supporta più protocolli di comunicazione (MCP, A2A, AG-UI) per l'interazione standardizzata tra agenti, strumenti e utenti umani
Framework di Integrazione degli Strumenti: Fornisce un ampio supporto per gli strumenti attraverso l'integrazione MCP, consentendo agli agenti di accedere e utilizzare vari servizi e API esterni
Opzioni di Implementazione Flessibili: Offre molteplici opzioni di implementazione con dipendenze minime per impostazione predefinita e funzionalità aggiuntive disponibili tramite installazioni opzionali

Casi d'uso di AG2

Automazione dell'Assistenza Clienti: Gli agenti possono accedere alla cronologia dei clienti tramite MCP, collaborare con gli agenti del supporto tecnico tramite A2A e aggiornare gli utenti in tempo reale tramite AG-UI
Elaborazione Dati Aziendali: Agenti specializzati possono eseguire la Generazione Augmented Retrieval (RAG) su dati strutturati e non strutturati archiviati nei sistemi aziendali
Servizi di Integrazione API: Trasforma le specifiche OpenAPI in server MCP pronti per la produzione affinché gli agenti IA interagiscano con vari servizi e API

Vantaggi

Ampio supporto del protocollo per la comunicazione standardizzata
Architettura flessibile e modulare con dipendenze core minime
Forti capacità di integrazione con vari strumenti e servizi

Svantaggi

Richiede vincoli specifici della versione di Python (>=3.10, <3.14)
Configurazione complessa per funzionalità avanzate che richiedono dipendenze aggiuntive

Come usare AG2

Installa AG2: Installa AG2 usando pip: pip install google-cloud-aiplatform[agent_engines,adk,langchain,ag2,llama_index]>=1.88.0
Imposta la configurazione del progetto: Crea un file di configurazione del progetto con le dipendenze richieste, tra cui ag2[mcp, openai] per il protocollo A2A e il supporto MCP
Crea agenti AG2: Usa la classe modello AG2Agent per sviluppare agenti specializzati. Configura l'agente con impostazioni LLM e strumenti appropriati tramite il parametro llm_config
Configura l'integrazione MCP: Connettiti al server MCP tramite il client stdio e registra gli strumenti MCP che l'agente utilizzerà. Il server MCP può essere creato usando mcp.ag2.ai o distribuito manualmente
Imposta la supervisione umana: Configura la funzionalità human-in-the-loop usando il parametro human_input_mode nella classe UserProxyAgent per controllare quando viene richiesta l'input umano
Implementa la comunicazione tra agenti: Usa l'adattatore del protocollo A2A (AG2AgentExecutor) per gestire l'esecuzione delle attività e abilitare la comunicazione tra più agenti
Aggiungi strumenti e risorse: Incapsula gli strumenti e le risorse MCP in un toolkit che può essere registrato con gli agenti AG2 per abilitare funzionalità specifiche
Distribuisci e testa: Avvia il server MCP usando mcp_server/main.py e testa le interazioni degli agenti a livello di programmazione usando il framework di test
Monitora e gestisci: Usa aggiornamenti di stato in tempo reale e funzionalità di streaming per monitorare le attività degli agenti e l'esecuzione delle attività

FAQ di AG2

AG2 è una piattaforma che aiuta a costruire agenti AI pronti per la produzione e abilita le organizzazioni AI-Native. Fornisce strumenti come MCP (Model Context Protocol) Builder per trasformare le specifiche OpenAPI in server pronti per la produzione.

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