AutoGen

Définition

AutoGen est un framework open-source de Microsoft Research pour créer des workflows d'agents LLM multi-agents conversationnels, publié en 2023. Il permet de définir des "agents" qui sont des LLMs avec des rôles et capacités spécifiques, pouvant converser entre eux pour résoudre des tâches complexes de manière collaborative et autonome. Le paradigme central d'AutoGen est la conversation multi-agents : des agents spécialisés (un agent "assistant", un agent "critique", un agent "exécuteur de code") échangent des messages selon des patterns configurables pour accomplir une tâche. Par exemple, un pipeline de génération de code peut impliquer un agent "Programmeur" qui écrit le code, un agent "Reviewer" qui l'évalue, et un agent "Executor" qui l'exécute dans un sandbox et rapporte les erreurs. AutoGen supporte des patterns d'orchestration variés : Two-Agent Conversation (dialogue simple entre deux agents), Group Chat (conversation multi-agents avec un GroupChatManager), Sequential/Nested Chat (enchaînement de conversations). La version AutoGen 0.4 (2024) introduit une architecture restructurée avec une API asynchrone, un modèle d'acteurs distribués et une meilleure observabilité. Les agents AutoGen peuvent utiliser des outils (fonctions Python, APIs REST), exécuter du code dans des sandboxes Docker isolés, rechercher dans des bases de données vectorielles, et interagir avec des APIs externes. Cette capacité d'exécution de code est particulièrement utile pour les use-cases d'automatisation scientifique, d'analyse de données et de génération de rapports. Pour les équipes de cybersécurité, AutoGen est utilisé pour automatiser des workflows de threat intelligence (un agent collecte des IOCs, un autre les analyse, un troisième génère un rapport STIX 2.1), de code review sécurisé (agent "auditeur" + agent "développeur" en dialogue), ou de réponse à incident automatisée.

Exemple Two-Agent Conversation

import autogen

config_list = [{"model": "gpt-4o", "api_key": "YOUR_KEY"}]
llm_config = {"config_list": config_list, "temperature": 0}

# Agent assistant (code + analyse)
assistant = autogen.AssistantAgent(
    name="CyberAnalyst",
    llm_config=llm_config,
    system_message="Tu es un expert en cybersécurité. Analyse les IOCs fournis."
)

# Agent humain (déclenche la conversation, valide les résultats)
user_proxy = autogen.UserProxyAgent(
    name="SecurityOps",
    human_input_mode="NEVER",
    code_execution_config={"executor": autogen.coding.LocalCommandLineCodeExecutor(work_dir=".")},
    max_consecutive_auto_reply=5
)

user_proxy.initiate_chat(
    assistant,
    message="Analyse ce hash MD5 : d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e et génère un rapport."
)

AutoGen vs CrewAI vs LangGraph

AutoGen : conversation-first, Microsoft, excellente exécution de code
CrewAI : role-based teams, simple à configurer, orienté business
LangGraph : graph-based, stateful, contrôle précis des flux
Pydantic-AI : type-safe, validation forte, production-grade

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