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Sokheng · 工具包
这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。

微软的多智能体 AI 应用框架,支持 Python 和 .NET,带 AgentChat API 和无代码图形界面 AutoGen Studio。它的 README 现在说项目已归档、不再维护,并让新项目改用 Microsoft Agent Framework。
AutoGen 多智能体框架 是一款 GitHub 上的开源项目,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 2 版,最近更新于 。按它的 README 从 GitHub 安装。Mindket 的设置说明可在你的 Mindket 账户获取,以 zip 压缩包下载。
python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -U "autogen-agentchat" "autogen-ext[openai]"
AutoGen 是微软的框架,用来构建由多个智能体协作完成任务的 AI 应用,它们可以自己干,也可以和人一起干。它分几层。Core API 在事件驱动的智能体之间传递消息,能把它们分到多个进程里运行,支持 Python 和 .NET。AgentChat 建在它上面,提供预设的智能体和团队,Extensions 则补上模型客户端和代码执行。AutoGen Studio 是一个无代码的网页应用,用来搭建和运行团队。先看项目状态。README 现在的警示标题是“Project archived and no longer maintained”(项目已归档,不再维护),并说微软不再为它提供错误修复、安全修复和支持。
手上已经在跑 AutoGen 代码、计划迁移期间还要让它继续工作的 Python 开发者,以及想研究群聊、Swarm、Magentic-One 这类多智能体模式的人。新项目的话,我们会照 README 说的,直接从 Microsoft Agent Framework 起步,因为后继项目还有修复,AutoGen 已经没有了。
| 谁 | 用它做什么 | 例子 |
|---|---|---|
| 已有 AutoGen 代码的团队 | 让代码继续运行,同时规划迁移 | 一个团队对照微软的迁移指南,把自己的 RoundRobinGroupChat 对应到 Agent Framework 的 Workflow 上。 |
| 研究人员和学生 | 跟着教程研究多智能体模式 | 一位学生按 Magentic-One 页面的建议,把 SelectorGroupChat 换成 MagenticOneGroupChat。 |
| 做原型的人 | 写代码之前先在 AutoGen Studio 里试一个团队 | 一位开发者在 Team Builder 里把两个智能体拖进一个团队,再到 Playground 里跑一个任务。 |
| .NET 开发者 | 在 .NET 里试 Core API | 一位开发者用 dotnet add package 加上 Contracts 和 Core 两个包。 |
AutoGen 是一个库加一个本地网页应用,不是编程智能体的插件。README 和文档没有给 Claude Code、Codex、Cursor 或其他智能体写步骤,所以这个工具包按微软自己写明的途径来。
智能体也能调用 MCP 服务器。README 的第二个示例就是通过 McpWorkbench 运行 Playwright MCP 服务器。
点“获取”会把一个装有 Mindket 安装说明的 zip 压缩包存进你的下载文件夹,里面每条命令都取自微软的 README 和文档。先讲 Python,再讲 Studio。
python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -U "autogen-agentchat" "autogen-ext[openai]"
想走无代码途径,就安装 AutoGen Studio 并启动它。README 给的这行命令会把 Studio 的数据库和文件放在你指定的文件夹里。
pip install -U "autogenstudio" autogenstudio ui --port 8080 --appdir ./my-app
你写一个简短的异步 Python 脚本。创建一个模型客户端,交给 AssistantAgent,再用一个任务调用 run 或 run_stream。README 的多智能体示例把两位专家包装成 AgentTool,这样一个通用助手在问题需要时就会去调用它们。想让智能体轮流发言,Teams 页面列了四种预设。
| 预设 | 下一个发言者怎么定 |
|---|---|
| RoundRobinGroupChat | 智能体按固定顺序轮流发言,共享同一份上下文 |
| SelectorGroupChat | 每条消息之后由模型挑下一个发言者 |
| MagenticOneGroupChat | 一个编排者制定计划、分派子任务并跟踪进度 |
| Swarm | 智能体之间用 HandoffMessage 把任务交给对方 |
同一页面建议先用一个智能体加上它的工具,只有它应付不了时才组团队。GraphFlow 标注为实验性功能,在顺序必须严格时,让智能体沿着一张有向图执行。
你想要第一个会用工具的智能体,于是运行 Quickstart 的示例。它定义了 get_weather,一个总是返回 73 度、晴天的假工具,并把它交给打开了 reflect_on_tool_use 的 AssistantAgent。它发出的任务是:
What is the weather in New York?
Console 先显示你的消息,然后是智能体对 get_weather 的 FunctionCall,城市是 New York,接着是工具的结果和最终回复。文档页上那句回复是“The current weather in New York is 73 degrees and sunny.”,意思是纽约现在 73 度,晴天。你的模型措辞可能不一样。
新手:这里的智能体,就是一个有名字、有指令、有工具的语言模型。你给它一个任务,它直接回答,或者先调用一个工具。团队是几个智能体互相传消息,直到某个停止条件触发,比如 Teams 教程里评审智能体回复 APPROVE。先从 Quickstart 的单个智能体开始,再读 Teams 页面。如果你更想点鼠标而不是写代码,AutoGen Studio 可以用拖放搭出同样的团队,它的文档还附了一段视频导览。
专家:Core API 是一个基于 actor 模型的运行时,智能体由事件驱动,可以在本机运行,也可以跨进程运行。它的 gRPC 包让 Python 和 .NET 的智能体互相通信。团队、智能体、模型客户端和终止条件都能用 dump_component() 导出成 JSON,团队还能用 load_component() 读回来。AutoGen Studio 就是这样读取用 Python 写的团队,在 Studio 里搭的团队也是这样从代码里运行。
日志走 Python 标准的 logging 模块,记录器名是 autogen_core.EVENT_LOGGER_NAME,事件类型是 LLMCall。ChatCompletionCache 包在模型客户端外面,缓存它的回复。打算迁移?微软的迁移指南说,AssistantAgent 默认只走一轮,除非你调高 max_tool_iterations,而 Agent Framework 的 Agent 会一直调用工具,直到能给出答案。指南里 Anthropic 和 Ollama 客户端以及缓存在那边仍标为计划中。
风险主要在项目状态,以及智能体能碰到什么。
这个工具包里只有安装说明,由 Mindket 编写。AutoGen 本身来自微软的仓库,以及 PyPI 和 NuGet:https://github.com/microsoft/autogen
这些说明不是微软写的,也没有得到微软认可。README 的开头是:"AutoGen is a framework for creating multi-agent AI applications that can act autonomously or work alongside humans.",意思是:AutoGen 是一个用来构建多智能体 AI 应用的框架,这些应用可以自主行动,也可以和人一起工作。文档在 https://microsoft.github.io/autogen/ 。这些页面取自仓库的 main 分支、文档的 stable 站点(.NET 页面在它的 dotnet/dev 部分)和 Microsoft Learn(Agent Framework 迁移指南),于 2026 年 11 月 3 日读取。
README 一开头就是一条警示,标题是 "Project archived and no longer maintained"(项目已归档,不再维护)。它说微软不再提供错误修复、安全修复、新功能或支持,仓库保留下来只供历史参考。它还说 "AutoGen was developed for research and experimentation"(AutoGen 是为研究和实验开发的),微软仍然建议不要用于生产环境。
对新项目,README 推荐 Microsoft Agent Framework:https://github.com/microsoft/agent-framework 。已有的用户被指向迁移指南:https://learn.microsoft.com/en-us/agent-framework/migration-guide/from-autogen/ 。详见 setup/moving-to-agent-framework.md。
许可证:这个仓库有两份。README 的法律声明说,文档和其他内容采用知识共享署名 4.0 国际公共许可证(Creative Commons Attribution 4.0 International,即 LICENSE 文件),所有代码采用 MIT 许可证(LICENSE-CODE 文件,"Copyright (c) Microsoft Corporation.")。README 还说,这些许可证不授予使用微软名称、标志或商标的权利。来源:https://github.com/microsoft/autogen/blob/main/LICENSE 和 https://github.com/microsoft/autogen/blob/main/LICENSE-CODE
autogen-agentchat(AgentChat API)和 autogen-ext(模型客户端和其他扩展)。README 还提到第三个包 autogen-core,就是底下的 Core API。它们都来自 PyPI。来源见 https://github.com/microsoft/autogen/blob/main/README.mdautogenstudio,无代码图形界面,是一个单独的 PyPI 包。来源:READMEMicrosoft.AutoGen.Contracts 和 Microsoft.AutoGen.Core 包。来源见 https://microsoft.github.io/autogen/dotnet/dev/core/installation.htmlOPENAI_API_KEY。文档里其他的客户端见 setup/models-and-keys.md。pip install -U "autogen-agentchat" "autogen-ext[openai]"
来源:https://github.com/microsoft/autogen/blob/main/README.md("Installation" 一节)
README 和文档没有给 Claude Code、Codex、Cursor 或其他编程智能体写任何步骤,AutoGen 自己也没有技能、插件或 MCP 服务器。它是一个代码库加一个网页应用,所以这些说明按开发方写明的安装和运行方式来。
README 没有给更新或卸载的步骤。Python 包的安装命令带 -U,会升级它们。卸载用 pip 自己的命令。Studio 把数据库和生成的文件放在一个应用目录里,没有设置 --appdir 时就是你主目录下的 .autogenstudio,所以删除前先把需要的东西留好。来源见 https://microsoft.github.io/autogen/stable/user-guide/autogenstudio-user-guide/installation.html
Mindket 读过的 README 和 AutoGen 文档页面,都没有提到向微软发送使用数据。微软的迁移指南说,AutoGen 原生支持 OpenTelemetry,可以为运行时、工具调用和智能体操作记录 span,通过你传入的 tracer provider 来设置。你的智能体会把提示词和工具结果发给你配置的模型服务商。
README.md 6 KB setup/autogen-studio.md 5 KB setup/dotnet.md 3 KB setup/magentic-one.md 4 KB setup/models-and-keys.md 6 KB setup/moving-to-agent-framework.md 3 KB setup/python-agentchat.md 4 KB
Updated by Mindket to the current version of this kit.
同一分类里与本产品共有主题最多的已上架 GitHub 项目。
| 产品 | 星标 | 活跃度 | 语言 | 许可证 | 最近更新 |
|---|---|---|---|---|---|
| AutoGen 多智能体框架 本页 | 61,752 | — | — | CC-BY-4.0 | — |
| T3 Code 编程智能体控制台共有 chatgpt · agents · ai | 59,634 | 活跃 | TypeScript | MIT | |
| qwen-code共有 agentic · ai | 29,845 | 活跃 | TypeScript | Apache-2.0 | |
| HyperFrames by HeyGen 视频框架共有 framework · ai | 83,969 | 活跃 | TypeScript | Apache-2.0 | |
| Hermes Agent 自我改进的开源智能体共有 chatgpt · ai | 261,224 | — | — | MIT | — |
| System Prompts Leaks共有 chatgpt · ai | 71,042 | 活跃 | Python | CC0-1.0 |
Hacker News、Bluesky、X、Reddit、Facebook 和 YouTube 上提到这个项目的帖子和评论,来自每周一次的搜索和 Trendshift。它们不是 Mindket 写的,也未经核实,点开即可在原帖处阅读。
Sokheng · 工具包
这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。
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Qwen2.5-7B-Instruct 的 GGUF 文件,提供八种量化大小,可通过 llama.cpp 在本地聊天。适合想在自己电脑上用 7.6B 强力模型、又不想搭 Python 环境的人。
ACE-Step · 工具包
用 4B 扩散解码器根据文字生成音乐,50 步并带引导控制,音频质量高于基础版。适合拥有 12 GB 或更多显存 GPU 的创作者。
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T3 Tools 的开源控制应用,用来管理你自己电脑上的编程智能体。你在同一个桌面、网页或手机应用里控制 Claude Code、Codex、Cursor 等,它们在你的电脑上运行,用的是你已有的订阅。
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Nous Research 做的开源智能体,可以在终端、桌面应用或聊天软件里使用。它有记忆,会从经验里写出技能,能跑定时任务,用哪家模型提供商由你选。
microsoft · 工具包
微软 Cloud Advocates 团队做的免费课程,教你构建生成式 AI 应用,共 21 节课。Learn 课讲解概念,Build 课在可行时另附 Python 和 TypeScript 示例。安装说明涵盖 Codespaces、本地安装和课程用到的各个模型提供方。