AutoGen v0.4 vs. AG2: Der Microsoft-Community-Split erklärt

AutoGen vs. AG2 bezeichnet die Aufspaltung des ursprünglichen AutoGen-Projekts in zwei Linien: Microsoft hat AutoGen mit Version v0.4 auf eine event-getriebene, akteur-basierte Architektur umgebaut, während ein Community-Fork den klassischen, konversationsbasierten Code unter dem Namen AG2 weiterführt. Beide Linien teilen das Grundkonzept konversationsbasierter Multi-Agenten-Systeme, unterscheiden sich aber in Herkunft, Governance, Architektur und Roadmap. Für DACH-Entscheider zählt vor allem, welcher Pfad für das eigene Projekt zukunftssicher ist.

• AutoGen v0.4 ist Microsofts Neuarchitektur: event-getrieben, akteur-basiert, auf Skalierung und verteilte Agenten ausgelegt.
• AG2 ist der Community-Fork, dessen Linie AG2 Classic die v0.2-API weiterführt.
• Strategisch bündelt Microsoft seine Agenten-Roadmap im Microsoft Agent Framework 1.0 (GA seit 3. April 2026, MIT-Lizenz), das Semantic Kernel und AutoGen zusammenführt. AutoGen selbst ist im Maintenance-Modus.

Herkunft und Governance: Wie es zum Split kam

AutoGen entstand ursprünglich als Forschungs- und Open-Source-Projekt aus dem Microsoft-Umfeld und wurde rasch zu einem der bekanntesten Frameworks für Multi-Agenten-Konversationen. Die ursprüngliche Linie (rund um Version v0.2) machte das Framework über sogenannte Conversable Agents populär: Agenten, die in natürlicher Sprache miteinander „sprechen“, Aufgaben aushandeln und Werkzeuge aufrufen.

Mit der Weiterentwicklung zu v0.4 entschied sich Microsoft für einen grundlegenden architektonischen Neubau statt einer evolutionären Fortschreibung. Dieser Bruch (neue Architektur, veränderte API-Philosophie) war der Auslöser für die Community-Abspaltung. Im November 2024 zweigte AG2 von der AutoGen-Codebasis ab, um die konversationszentrierte Linie weiterzuführen. Das AG2-Repository nennt Chi Wang und Qingyun Wu als Administratoren, beide Autoren des ursprünglichen AutoGen-Papers. Damit entstanden zwei parallele Linien:

• AutoGen (Microsoft): Repository bei Microsoft, strategisch eingebettet in das größere Agenten-Portfolio des Konzerns. Seit dem Maintenance-Modus pflegt die Community das Projekt.
• AG2 (ag2ai): eigenständiges Projekt mit eigener Roadmap. Die klassische Linie AG2 Classic führt die v0.2-API für bestehende Nutzer fort.

Wichtig für die Einordnung: Microsoft hat seine Agenten-Strategie 2026 konsolidiert. Das Microsoft Agent Framework 1.0 ist seit dem 3. April 2026 General Available (Public Preview seit 1. Oktober 2025) und vereint Semantic Kernel und AutoGen unter MIT-Lizenz. Vor dem Zusammenschluss kamen die Vorgängerprojekte gemeinsam auf über 75.000 GitHub-Stars. AutoGen-Konzepte sind dabei in den neuen Graph-Workflow des Agent Framework integriert. Laut AutoGen-Repository befindet sich AutoGen im Maintenance-Modus: keine neuen Features, die Pflege übernimmt künftig die Community. Neuen Nutzern empfiehlt Microsoft dort das Agent Framework, bestehenden einen Migrationsleitfaden.

Architektur-Unterschiede: Konversation vs. Akteure

Der technische Kern des Splits liegt im Architekturmodell.

AutoGen v0.4 verfolgt einen event-getriebenen, akteur-basierten Ansatz. Statt eines linearen Konversationsflusses kommunizieren Agenten über Nachrichten und Events. Das ähnelt klassischen Actor-Modellen aus der verteilten Programmierung: Jeder Agent ist eine eigenständige Einheit, die auf eingehende Nachrichten reagiert. Vorteile sind bessere Skalierbarkeit, Asynchronität und Eignung für verteilte Systeme. Der Preis ist eine höhere konzeptionelle Komplexität gegenüber dem einfachen „zwei Agenten unterhalten sich“-Modell.

AG2 Classic hält am konversationszentrierten Modell der ursprünglichen Linie fest. Die zentralen Bausteine sind Conversable Agents, die in Gruppen-Chats und über Handoffs zusammenarbeiten. Dieses Modell ist intuitiver für Einsteiger und für viele Prototyping-Szenarien ausreichend: Der Mental-Load ist niedriger, die API vertrauter für alle, die bereits mit klassischem AutoGen gearbeitet haben.

Diese Unterscheidung ist mehr als kosmetisch. Sie bestimmt, wie du Multi-Agenten-Logik strukturierst, wie du debuggst und wie gut das System unter Last skaliert.

Tabelle: AutoGen v0.4 vs. AG2 im Vergleich

Hinweis: Konkrete Versionsstände und Star-Zahlen beider Projekte sind Momentaufnahmen und sollten vor produktiven Entscheidungen direkt im jeweiligen Repository geprüft werden (Stand 2026).

Konversations-Agenten: Was bleibt, was sich ändert

Beide Linien stammen vom selben konzeptionellen Stamm: Agenten, die per natürlicher Sprache koordinieren, Werkzeuge aufrufen und Aufgaben unter mehreren Rollen aufteilen. In AG2 Classic ist dieses Muster der Hauptzweck: Ein Assistant-Agent, ein User-Proxy-Agent und ein Gruppen-Chat-Manager genügen, um eine kollaborative Pipeline aufzusetzen.

In AutoGen v0.4 existiert dasselbe fachliche Ziel, wird aber über die Event-Schicht realisiert: Konversationen sind ein Pattern oberhalb des Nachrichten-Backbones, nicht das Fundament selbst. Im Microsoft Agent Framework geht diese Linie schließlich im Graph-Workflow auf, der Orchestrierungs-Patterns (sequenziell, parallel, Handoff, Gruppen-Chat, Magentic) explizit als Graph modelliert, also strukturierter und produktionsnäher als die freie Konversation.

Konkretes Beispiel: Entscheidung für ein DACH-Mittelstandsprojekt

Ein Wiener B2B-Softwarehaus will einen Multi-Agenten-Prozess für die automatisierte Angebotserstellung bauen: ein Rechercheagent, ein Kalkulationsagent, ein Review-Agent. Das Team steht vor der Wahl.

• Bestehender PoC in klassischem AutoGen (v0.2): Der bestehende Prototyp läuft mit Conversable Agents. Soll er ohne Architekturbruch weiterleben, ist AG2 Classic der pragmatische Pfad: Die API ist nahezu identisch, der Migrationsaufwand minimal.
• Strategischer Neubau im Microsoft-Stack: Nutzt das Haus ohnehin Azure und braucht LTS-Garantien, native MCP- und A2A-Unterstützung sowie Hosting in Europa, ist das Microsoft Agent Framework 1.0 die belastbarere Wahl. Es bringt Connectors für sieben Anbieter mit (Microsoft Foundry, Azure OpenAI, OpenAI, Anthropic, Bedrock, Gemini, Ollama); wer Azure nutzt, wählt europäische Regionen (u. a. Germany West Central in Frankfurt, West Europe, Sweden Central, Switzerland North).
• Strikte Souveränität: Entscheidend ist, wo Modelle und Daten laufen. Self-Hosting mit lokalen Modellen geht mit AG2 ebenso wie mit dem Microsoft Agent Framework über Ollama. Wer zusätzlich eine Roadmap will, die nicht von Microsoft abhängt, setzt auf AG2 oder ein anderes self-host-fähiges Open-Source-Framework.

Faustregel: Bestehende v0.2-Workloads zu AG2 Classic (Paket autogen). Strategischer Neubau im Microsoft-/Azure-Stack zum Microsoft Agent Framework. Reines AutoGen v0.4 ist heute vor allem die Brücke für Microsoft-AutoGen-Bestandskunden Richtung Agent Framework.

Migration: Realistische Pfade

Der von Microsoft empfohlene Migrationspfad lautet AutoGen zum Microsoft Agent Framework (AutoGen selbst ist im Maintenance-Modus, Microsoft bietet dafür einen Migrationsleitfaden an). Da AutoGen-Konzepte im Graph-Workflow des Agent Framework aufgehen, betrifft die Migration weniger die Geschäftslogik der Agenten als vielmehr das Neumodellieren der Orchestrierung sowie Tool- und Provider-Wrapping.

Wer dagegen auf der klassischen, konversationsbasierten Linie bleiben will, braucht keine erzwungene Migration. Seit AG2 1.0 vom 27. Juli 2026 heißt diese Linie AG2 Classic: Sie behält den Import autogen und Klassen wie ConversableAgent und GroupChat. AG2 1.0 selbst ist laut AG2-Repository ein neu gebautes Framework mit dem Import ag2 und kein Drop-in-Upgrade: Agentenmodell, Orchestrierung und Imports haben sich geändert.

Die praktische Falle liegt bei den Paketnamen auf PyPI. Das Paket ag2 lieferte bis Version 0.14 den Import autogen. Ab Version 1.0 fehlt er, ein Update ohne Versions-Pin holt also 1.0 und bricht bestehenden Classic-Code. Wer Classic-Code über ag2 installiert hat, pinnt ag2<1.0 oder wechselt auf das Paket autogen. Dieses Paket verwaltet AG2 als klassische Codebasis, die nur noch Sicherheits- und kritische Bugfixes bekommt. pyautogen gehört wieder Microsoft und installiert heute die aktuelle Linie autogen-agentchat. Wer damit noch v0.2-Code betreibt, muss auf pyautogen~=0.2.0 pinnen. Microsofts v0.4-Linie läuft unter autogen-agentchat, autogen-core und autogen-ext.

Für Agenturen und B2B-Entscheider

Die Lehre aus dem AutoGen/AG2-Split für Marketing-Agenturen und DACH-B2B-Teams: Wähle nach Stabilität, Talent-Pool und Hosting, nicht nach GitHub-Stars. Wer Kundenprojekte langfristig betreiben muss, profitiert vom LTS-Commitment des Microsoft Agent Framework. Hosten lässt es sich in europäischen Azure-Regionen oder komplett selbst, auch mit lokalen Modellen über Ollama. Die CLOUD-Act-Diskussion betrifft die genutzten Cloud- und Modelldienste von US-Anbietern, nicht das SDK. Wer ein bestehendes v0.2-System ohne Bruch weiterbetreiben will, fährt mit AG2 Classic gut, muss aber einplanen, dass es nur noch Sicherheits- und kritische Bugfixes bekommt. Wer unabhängig von Microsofts Roadmap neu baut, prüft AG2 1.0 oder ein anderes self-host-fähiges Open-Source-Framework.

Als Agentur in Wien begleitet Blck Alpaca die Framework-Evaluation, die DSGVO-konforme Architektur und die Migration bestehender AutoGen-Systeme, von der Entscheidungsmatrix bis zur produktiven Multi-Agenten-Pipeline. Sprich uns an, bevor du dich technisch festlegst: Die richtige Weichenstellung am Anfang spart später den teuren Re-Plattform-Aufwand.