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
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.
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).
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
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 AssistantAgentfrom 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?
Czy DeepAgents może prowadzić konwersacje wieloagentowe jak AutoGen?
Który lepiej obsługuje wykonywanie kodu?
Który ma lepsze wsparcie korporacyjne?
Powiązane porównania
Pydantic DeepAgents vs LangChain Deep Agents
Oba implementują ten sam wzorzec deep agent (planowanie, system plików, subagenty, zarządzanie kontekstem). Pydantic DeepAgents jest zbudowany na Pydantic AI z pełnym bezpieczeństwem typów. LangChain Deep Agents jest zbudowany na LangGraph z dostępem do ekosystemu LangChain.
Pydantic DeepAgents vs CrewAI
Różne filozofie: DeepAgents implementuje wzorzec deep agent (autonomiczne agenty w stylu Claude Code z planowaniem, systemem plików i zarządzaniem kontekstem). CrewAI skupia się na zespołach wieloagentowych opartych na rolach z predefiniowanymi wzorcami koordynacji. DeepAgents daje więcej kontroli; CrewAI jest szybszy do prototypów zespołów agentów.
Gotowy wypróbować Pydantic DeepAgents?
RozpocznijGotowy, żeby zbudować swojego pierwszego agenta AI?
Open-source'owe narzędzia, sprawdzone wzorce, zero boilerplate'u. Skonfiguruj swój stos i wyślij w minuty — nie miesiące.