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Pydantic DeepAgents vs AutoGen (AG2)

Enfoques diferentes: DeepAgents construye agentes autónomos deep (estilo Claude Code) con planificación, sistema de archivos y gestión de contexto sobre Pydantic AI. AutoGen (AG2) se enfoca en conversaciones multi-agente con chats grupales, ejecución de código e investigación respaldada por Microsoft. DeepAgents es más simple; AutoGen es más poderoso para diálogos agente-a-agente.

Diferencias clave

Ventaja: Pydantic DeepAgents

Simplicidad y API

DeepAgents: una llamada de función (create_deep_agent) te da un agente funcional. AutoGen v0.4 requiere conectar agentes, equipos (RoundRobinGroupChat o SelectorGroupChat), clientes de modelo y condiciones de terminación por separado.

Ventaja: AutoGen (AG2)

Conversaciones multi-agente

AutoGen destaca en diálogos agente-a-agente: RoundRobinGroupChat, SelectorGroupChat con selección de hablante basada en LLM, orquestación Swarm y MagenticOne para workflows multi-agente complejos. DeepAgents usa delegación de subagentes (un agente principal crea ayudantes).

Ventaja: Pydantic DeepAgents

Patrón deep agent

DeepAgents implementa el patrón completo de Claude Code: planificación, sistema de archivos, compresión de contexto, checkpoints, seguimiento de costos, hooks y memoria persistente — todo en una llamada. AutoGen se enfoca en orquestación de conversaciones y requiere herramientas personalizadas para estas capacidades.

Comparación de características

Feature Pydantic DeepAgents AutoGen (AG2)
Fundamento Pydantic AI Custom runtime
Patrón de agente Deep agent Conversational
Seguridad de tipos Partial
Planificación (TODOs)
Herramientas de archivos
Ejecución de código
Chat grupal Via subagents
Gestión de contexto
Checkpoints
Seguimiento de costos
Humano en el bucle
Memoria persistente
CLI
Soporte multi-proveedor

Comparación de código

Pydantic DeepAgents
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,
)
AutoGen (AG2)
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",
)

Cuándo usar cuál

Elige Pydantic DeepAgents cuando:

  • Elige Pydantic DeepAgents cuando quieras agentes autónomos estilo Claude Code con planificación, acceso a archivos, gestión de contexto y seguimiento de costos. Mejor para sistemas de producción, asistentes de código y tareas autónomas de larga duración donde un agente poderoso necesita planificar y ejecutar independientemente.

Elige AutoGen (AG2) cuando:

  • Elige AutoGen (AG2) cuando necesites conversaciones sofisticadas agente-a-agente, orquestación de chat grupal (RoundRobin, Selector, Swarm), sandboxing integrado de ejecución de código o workflows de investigación multi-agente complejos. Mejor cuando los agentes necesitan debatir, negociar o iterar en soluciones juntos.

Preguntas frecuentes

¿Qué pasó con la API antigua de AutoGen?
AutoGen v0.4 (ahora AG2) fue una reescritura completa. La API antigua AssistantAgent/UserProxyAgent está deprecada. La nueva API usa autogen_agentchat con orquestación basada en equipos (RoundRobinGroupChat, SelectorGroupChat, Swarm) y autogen_ext para clientes de modelo y herramientas.
¿Puede DeepAgents hacer conversaciones multi-agente como AutoGen?
DeepAgents soporta delegación de subagentes y equipos — un agente principal puede crear y coordinar ayudantes. Pero no está diseñado para las conversaciones estilo debate round-robin en las que AutoGen se especializa. Si necesitas agentes hablando entre sí, AutoGen es mejor opción.
¿Cuál maneja mejor la ejecución de código?
Ambos soportan ejecución de código pero de forma diferente. DeepAgents tiene herramienta execute integrada como parte de su toolset de archivos, con soporte Docker sandbox. AutoGen tiene extensiones de ejecutor de código dedicadas (DockerCommandLineCodeExecutor, LocalCommandLineCodeExecutor) diseñadas para agentes que generan y ejecutan código iterativamente.
¿Cuál tiene mejor respaldo empresarial?
AutoGen se originó en Microsoft Research y ahora es mantenido por la comunidad AG2 con la participación continua de Microsoft. DeepAgents está construido por Vstorm con más de 30 despliegues de agentes AI en producción. AutoGen tiene la comunidad más grande; DeepAgents tiene experiencia de producción más enfocada.

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