Skip to content
framework

Pydantic DeepAgents vs AutoGen (AG2)

Różne podejścia: DeepAgents buduje autonomiczne deep agenty (styl Claude Code) z planowaniem, systemem plików i zarządzaniem kontekstem na Pydantic AI. AutoGen (AG2) skupia się na konwersacjach wieloagentowych z czatami grupowymi, wykonywaniem kodu i badaniami wspieranymi przez Microsoft. DeepAgents jest prostszy; AutoGen jest potężniejszy w dialogach agent-agent.

Kluczowe różnice

Przewaga: Pydantic DeepAgents

Prostota i API

DeepAgents: jedno wywołanie funkcji (create_deep_agent) daje działającego agenta. AutoGen v0.4 wymaga osobnego łączenia agentów, zespołów (RoundRobinGroupChat lub SelectorGroupChat), klientów modelu i warunków zakończenia.

Przewaga: AutoGen (AG2)

Konwersacje wieloagentowe

AutoGen wyróżnia się w dialogach agent-agent: RoundRobinGroupChat, SelectorGroupChat z wyborem mówcy opartym na LLM, orkiestracja Swarm i MagenticOne do złożonych workflow'ów wieloagentowych. DeepAgents używa delegacji subagentów (jeden główny agent tworzy pomocników).

Przewaga: Pydantic DeepAgents

Wzorzec deep agent

DeepAgents implementuje pełny wzorzec Claude Code: planowanie, system plików, kompresja kontekstu, checkpointy, śledzenie kosztów, hooki i trwała pamięć — wszystko w jednym wywołaniu. AutoGen skupia się na orkiestracji konwersacji i wymaga własnych narzędzi do tych funkcji.

Porównanie funkcji

Feature Pydantic DeepAgents AutoGen (AG2)
Fundament Pydantic AI Custom runtime
Wzorzec agenta Deep agent Conversational
Bezpieczeństwo typów Partial
Planowanie (TODOs)
Narzędzia plików
Wykonywanie kodu
Czat grupowy Via subagents
Zarządzanie kontekstem
Checkpointy
Śledzenie kosztów
Człowiek w pętli
Trwała pamięć
CLI
Wsparcie wielu dostawców

Porównanie kodu

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",
)

Kiedy użyć którego

Wybierz Pydantic DeepAgents, gdy:

  • Wybierz Pydantic DeepAgents, gdy chcesz autonomiczne agenty w stylu Claude Code z planowaniem, dostępem do plików, zarządzaniem kontekstem i śledzeniem kosztów. Najlepszy do systemów produkcyjnych, asystentów kodowania i długotrwałych autonomicznych zadań, gdzie jeden potężny agent musi planować i wykonywać niezależnie.

Wybierz AutoGen (AG2), gdy:

  • Wybierz AutoGen (AG2), gdy potrzebujesz zaawansowanych konwersacji agent-agent, orkiestracji czatów grupowych (RoundRobin, Selector, Swarm), wbudowanego sandboxu do wykonywania kodu lub złożonych wieloagentowych workflow'ów badawczych. Najlepszy, gdy agenci muszą debatować, negocjować lub iterować nad rozwiązaniami razem.

Często zadawane pytania

Co się stało ze starym API AutoGen?
AutoGen v0.4 (teraz AG2) to kompletna przebudowa. Stare API AssistantAgent/UserProxyAgent jest przestarzałe. Nowe API używa autogen_agentchat z orkiestracją opartą na zespołach (RoundRobinGroupChat, SelectorGroupChat, Swarm) i autogen_ext dla klientów modeli i narzędzi.
Czy DeepAgents może prowadzić konwersacje wieloagentowe jak AutoGen?
DeepAgents wspiera delegację subagentów i zespoły — jeden główny agent może tworzyć i koordynować pomocników. Ale nie jest zaprojektowany do konwersacji w stylu debaty round-robin, w których specjalizuje się AutoGen. Jeśli potrzebujesz agentów rozmawiających ze sobą, AutoGen lepiej pasuje.
Który lepiej obsługuje wykonywanie kodu?
Oba wspierają wykonywanie kodu, ale różnie. DeepAgents ma wbudowane narzędzie execute jako część zestawu narzędzi plików, ze wsparciem Docker sandbox. AutoGen ma dedykowane rozszerzenia executora kodu (DockerCommandLineCodeExecutor, LocalCommandLineCodeExecutor) zaprojektowane dla agentów generujących i uruchamiających kod iteracyjnie.
Który ma lepsze wsparcie korporacyjne?
AutoGen powstał w Microsoft Research i jest teraz utrzymywany przez społeczność AG2 z ciągłym zaangażowaniem Microsoftu. DeepAgents jest budowany przez Vstorm z ponad 30 wdrożeniami produkcyjnymi agentów AI. AutoGen ma większą społeczność; DeepAgents ma bardziej ukierunkowane doświadczenie produkcyjne.

Gotowy wypróbować Pydantic DeepAgents?

Rozpocznij

Gotowy, żeby zbudować swojego pierwszego agenta AI?

Open-source'owe narzędzia, sprawdzone wzorce, zero boilerplate'u. Skonfiguruj swój stos i wyślij w minuty — nie miesiące.