autogen-guide

AutoGen Guide — Agents Conversationnels Microsoft

Quand utiliser AutoGen

Cas d'usage	AutoGen adapté ?
Résolution itérative de code (écrire → tester → corriger)	Oui — c'est le point fort
Workflow multi-agents avec rôles spécialisés (PM, Dev, Reviewer)	Oui
Pipeline linéaire simple sans feedback loop	Non — préférer LangChain Chains ou CrewAI
RAG statique sans agent qui décide	Non — préférer LlamaIndex
Orchestration déterministe sans LLM entre les étapes	Non — préférer Temporal ou Prefect

Critère de décision clé : AutoGen brille quand les agents doivent débattre, itérer et se corriger mutuellement. Si le flow est linéaire et prévisible, c'est sur-dimensionné.

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Workflow en étapes

1. Installation

# AutoGen v0.2 stable (API historique, la plus documentée)
pip install pyautogen==0.2.38

# AutoGen v0.4+ (nouvelle API agentchat — recommandée pour nouveaux projets 2026)
pip install autogen-agentchat autogen-ext[openai,docker]

# Interface no-code AutoGen Studio
pip install autogenstudio

Vérifier : python -c "import autogen; print(autogen.__version__)"

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2. Configuration du LLM

import os

# Option 1 : dict inline
config_list = [
    {"model": "gpt-4o",      "api_key": os.environ["OPENAI_API_KEY"]},
    {"model": "gpt-4o-mini", "api_key": os.environ["OPENAI_API_KEY"]},  # fallback
]

# Option 2 : depuis fichier JSON (recommandé pour multi-env)
# config_list = autogen.config_list_from_json("OAI_CONFIG_LIST")

llm_config = {
    "config_list": config_list,
    "temperature": 0,
    "cache_seed": None,  # None en prod, un entier (42) en dev pour reproductibilité
    "timeout": 120,
}

Azure OpenAI :

config_list = [{
    "model": "gpt-4o",
    "api_type": "azure",
    "api_key": os.environ["AZURE_OPENAI_KEY"],
    "base_url": "https://<resource>.openai.azure.com/",
    "api_version": "2024-08-01-preview",
}]

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3. Agents de base — choisir le bon type