framework

Pydantic DeepAgents vs AutoGen (AG2)

Unterschiedliche Ansätze: DeepAgents baut autonome Deep Agents (Claude-Code-Stil) mit Planung, Dateisystem und Kontextmanagement auf Pydantic AI. AutoGen (AG2) konzentriert sich auf Multi-Agent-Konversationen mit Gruppen-Chats, Code-Ausführung und Microsoft-unterstützter Forschung. DeepAgents ist einfacher; AutoGen ist mächtiger für Agent-zu-Agent-Dialoge.

Wesentliche Unterschiede

Vorteil: Pydantic DeepAgents

Einfachheit & API

DeepAgents: ein Funktionsaufruf (create_deep_agent) gibt dir einen funktionierenden Agenten. AutoGen v0.4 erfordert separates Verkabeln von Agenten, Teams (RoundRobinGroupChat oder SelectorGroupChat), Modell-Clients und Abbruchbedingungen.

Vorteil: AutoGen (AG2)

Multi-Agent-Konversationen

AutoGen glänzt bei Agent-zu-Agent-Dialogen: RoundRobinGroupChat, SelectorGroupChat mit LLM-basierter Sprecherauswahl, Swarm-Orchestrierung und MagenticOne für komplexe Multi-Agent-Workflows. DeepAgents nutzt Subagent-Delegation (ein Hauptagent spawnt Helfer).

Vorteil: Pydantic DeepAgents

Deep-Agent-Muster

DeepAgents implementiert das vollständige Claude-Code-Muster: Planung, Dateisystem, Kontextkompression, Checkpointing, Kostentracking, Hooks und persistenter Speicher — alles in einem Aufruf. AutoGen konzentriert sich auf Konversationsorchestrierung und benötigt eigene Tools für diese Fähigkeiten.

Funktionsvergleich

Feature	Pydantic DeepAgents	AutoGen (AG2)
Fundament	Pydantic AI	Custom runtime
Agenten-Muster	Deep agent	Conversational
Typsicherheit	✓	Partial
Planung (TODOs)	✓	✗
Dateisystem-Tools	✓	✗
Code-Ausführung	✓	✓
Gruppen-Chat	Via subagents	✓
Kontextmanagement	✓	✗
Checkpointing	✓	✗
Kostentracking	✓	✗
Human-in-the-Loop	✓	✓
Persistenter Speicher	✓	✗
CLI	✓	✗
Multi-Provider-Unterstützung	✓	✓

Code-Vergleich

from pydantic_deep import (
    create_deep_agent, create_default_deps,
    LocalBackend,
)

agent = create_deep_agent(
    model="openai:gpt-4.1",
    instructions="Research and summarize topics.",
    include_filesystem=True,
    include_subagents=True,
    include_memory=True,
    include_todo=True,
)

deps = create_default_deps(
    LocalBackend("./workspace")
)
result = await agent.run(
    "Research AI safety and summarize",
    deps=deps,
)

from autogen_agentchat.agents import AssistantAgent
from autogen_agentchat.teams import (
    RoundRobinGroupChat,
)
from autogen_agentchat.conditions import (
    TextMentionTermination,
)
from autogen_ext.models.openai import (
    OpenAIChatCompletionClient,
)

model = OpenAIChatCompletionClient(model="gpt-4o")
researcher = AssistantAgent(
    "researcher", model_client=model,
)
writer = AssistantAgent(
    "writer", model_client=model,
)
termination = TextMentionTermination("APPROVE")
team = RoundRobinGroupChat(
    [researcher, writer],
    termination_condition=termination,
)
result = await team.run(
    task="Research AI safety and summarize",
)

Wann welches verwenden

Wähle Pydantic DeepAgents, wenn:

Wähle Pydantic DeepAgents, wenn du autonome Claude-Code-Agenten mit Planung, Dateizugriff, Kontextmanagement und Kostentracking willst. Am besten für Produktionssysteme, Coding-Assistenten und lang laufende autonome Aufgaben, wo ein mächtiger Agent selbstständig planen und ausführen muss.

Wähle AutoGen (AG2), wenn:

Wähle AutoGen (AG2), wenn du ausgefeilte Agent-zu-Agent-Konversationen, Gruppen-Chat-Orchestrierung (RoundRobin, Selector, Swarm), eingebautes Code-Execution-Sandboxing oder komplexe Multi-Agent-Forschungs-Workflows brauchst. Am besten, wenn Agenten debattieren, verhandeln oder gemeinsam an Lösungen iterieren müssen.

Häufig gestellte Fragen

Was ist mit der alten AutoGen-API passiert?

AutoGen v0.4 (jetzt AG2) war ein kompletter Rewrite. Die alte AssistantAgent/UserProxyAgent-API ist veraltet. Die neue API verwendet autogen_agentchat mit teambasierter Orchestrierung (RoundRobinGroupChat, SelectorGroupChat, Swarm) und autogen_ext für Modell-Clients und Tools.

Kann DeepAgents Multi-Agent-Konversationen wie AutoGen führen?

DeepAgents unterstützt Subagent-Delegation und Teams — ein Hauptagent kann Helfer spawnen und koordinieren. Aber es ist nicht für die Round-Robin-Debattenstil-Konversationen designed, in denen AutoGen sich spezialisiert. Wenn du Agenten brauchst, die miteinander reden, ist AutoGen die bessere Wahl.

Welcher handhabt Code-Ausführung besser?

Beide unterstützen Code-Ausführung, aber unterschiedlich. DeepAgents hat ein eingebautes Execute-Tool als Teil seines Dateisystem-Toolsets, mit Docker-Sandbox-Unterstützung. AutoGen hat dedizierte Code-Executor-Erweiterungen (DockerCommandLineCodeExecutor, LocalCommandLineCodeExecutor) für Agenten, die Code iterativ generieren und ausführen.

Welcher hat bessere Unternehmensunterstützung?

AutoGen entstand bei Microsoft Research und wird jetzt von der AG2-Community mit Microsofts fortgesetztem Engagement gepflegt. DeepAgents wird von Vstorm mit 30+ produktiven AI-Agent-Deployments gebaut. AutoGen hat die größere Community; DeepAgents hat fokussiertere Produktionserfahrung.

Bereit Pydantic DeepAgents auszuprobieren?

Loslegen

Bereit, deinen ersten Produktions-KI-Agenten zu bauen?

Open-Source-Tools, kampferprobte Patterns, null Boilerplate. Konfiguriere deinen Stack und shippe in Minuten — nicht Monaten.

Deine KI-App bauen