AutoGenとは？マルチエージェントの仕組み・使い方と後継のAgent Frameworkを解説

「AutoGenで、複数のAIを協力させるシステムを作りたい」「AutoGenは今でも使えるのか、後継があると聞いたが本当か」。AIのエージェントを使った開発に取り組む企業から、こうした質問をいただく機会が増えています。

AutoGenは、Microsoftが公開している、複数のAIのエージェントが協力して作業を進める「マルチエージェント」のアプリを作るための、オープンソースの開発の仕組みです。一方で、公式のGitHubによると、AutoGenは現在メンテナンスモードで、新しく始める場合は後継の「Microsoft Agent Framework」を使うよう案内されています。

本記事では、AutoGenの公式のGitHubの情報と解説をもとに、AutoGenの仕組み、できること、構成、現在の状況、後継のMicrosoft Agent Frameworkとの関係、これから選ぶときの考え方までを整理します。

確認したいポイント	結論	詳細
AutoGenとは？	Microsoftのマルチエージェントの開発の仕組み	複数のAIのエージェントが協力して作業を進めるアプリを作るための、Microsoftのオープンソースの開発の仕組みです。
今も使える？	保守のみの状態（メンテナンスモード）	公式のGitHubによると、AutoGenはメンテナンスモードで、不具合やセキュリティの修正などに限って更新されています。
新しく作るなら？	後継のMicrosoft Agent Framework	公式のGitHubでは、新しい利用者はMicrosoft Agent Frameworkから始めるよう案内されています。
既存のAutoGenは？	移行の計画を立てる	既存の利用者は、公式の移行の手順を参考に、Microsoft Agent Frameworkへの移行を検討するよう勧められています。

この記事でわかること

• AutoGenとは何か、マルチエージェントの仕組み
• AutoGenの構成（AgentChat・Core・Extensions・AutoGen Studio）
• AutoGenの現在の状況（メンテナンスモード）
• 後継のMicrosoft Agent Frameworkとの関係と、移行の考え方
• マルチエージェントのシステムを業務で使うときの注意点

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AutoGenとは

最初に、AutoGenがどのようなものなのかを確認しておきましょう。

マルチエージェントのアプリを作る仕組み

公式のGitHubによると、AutoGenは、自律的に動いたり、人と一緒に作業したりできる、マルチエージェントのAIのアプリを作るための仕組みです。

マルチエージェントとは、役割の異なる複数のAIのエージェントが、会話やメッセージのやり取りをしながら協力して作業を進める考え方です。たとえば、計画を立てるエージェント、コードを書くエージェント、内容を確認するエージェントが協力して、1つの作業を完成させます。

人のチームが役割を分担して仕事を進めるのと同じように、AIのエージェントにも役割を分けることで、複雑な作業を進めやすくなると考えられています。

Microsoft Researchから生まれた

公式のGitHubによると、AutoGenはMicrosoft Researchで生まれ、実験的なマルチエージェントの組み合わせの考え方を広め、多くの開発者に影響を与えたとされています。

AutoGenは、GitHubで多くの開発者に注目されたプロジェクトの1つで、マルチエージェントの開発の広がりに大きく貢献しました。

オープンソースで公開されている

AutoGenは、GitHubでオープンソースとして公開されており、Pythonと.NETで使える部品が提供されています。解説によると、コードはMITのライセンスで公開されていると紹介されています。

MITのライセンスは、商用の利用も認められている、制限の少ないライセンスです。

AutoGenの現在の状況

AutoGenを検討するうえで、最も重要なのが現在の状況です。

メンテナンスモードになっている

公式のGitHubには、「AutoGenはメンテナンスモードです」と明記されています。メンテナンスモードでは、新しい機能は追加されず、更新は不具合の修正、セキュリティの修正、説明の資料の改善に限られます。

つまり、今後、新しいAIのモデルや機能への対応は、AutoGenではなく後継の仕組みで行われることになります。

解説によると、AutoGenは2025年10月にメンテナンスモードになったと紹介されています。

新しい利用者は後継の仕組みへ

公式のGitHubでは、新しい利用者は「Microsoft Agent Framework」から始めるよう案内されています。また、既存の利用者は、AutoGenからMicrosoft Agent Frameworkへの移行の手順を使って移行するよう勧められています。

既存の利用者は引き続き使える

公式のGitHubによると、メンテナンスモードであっても、既存の利用者は、これまでの構成のままAutoGenを使い続けられます。ただし、新しい機能は後継の仕組みで開発されるため、長く使う場合は移行の計画を立てることが大切です。

解説によると、メンテナンスモードになってからは、不具合への対応はコミュニティの協力者に頼る部分が大きくなったとも紹介されています。業務で使い続ける場合は、この点も考慮しましょう。

項目	AutoGen	Microsoft Agent Framework
位置づけ	Microsoft Researchから生まれた先駆けの仕組み	AutoGenとSemantic Kernelを統合した後継
状況	メンテナンスモード（新しい機能は追加されない）	新しい機能の開発の中心
向いている利用者	すでにAutoGenで作ったシステムを持つ利用者	これから新しく開発を始める利用者

AutoGenの構成

公式のGitHubなどにもとづいて、AutoGenの主な構成を表で整理します。

構成	役割（公式の情報や解説による）
AgentChat（autogen-agentchat）	会話型のマルチエージェントのアプリを作るための、使いやすい高い水準の部品
Core（autogen-core）	エージェント同士のメッセージのやり取りを扱う、土台となる部品
Extensions（autogen-ext）	AIのモデルや外部のサービスと接続するための追加の部品
AutoGen Studio	コードを書かずに、画面でマルチエージェントの試作ができる道具

AgentChat

AgentChatは、会話型のマルチエージェントのアプリを素早く作るための部品です。解説によると、作業を中心にした使いやすい高い水準の仕組みで、多くの利用者が最初に使う部品とされています。

複数のエージェントの話し合いの進め方などを、あらかじめ用意された形から選んで使えるのが特長です。

Core

Coreは、エージェント同士のメッセージのやり取りを扱う土台の部品です。解説によると、アクターモデルという考え方にもとづいて作られており、AgentChatの土台にもなっていると紹介されています。AgentChatで実現できない複雑な処理を作る場合に使います。

アクターモデルとは、それぞれのエージェントが独立して動き、メッセージを送り合って協力する考え方です。

Extensions

Extensionsは、OpenAIなどのAIのモデルや、コードの実行環境、外部のサービスとつなぐための追加部品です。

必要な接続の部品だけを入れて使える構成のため、使うAIのモデルやサービスに合わせて組み合わせられます。

AutoGen Studio

AutoGen Studioは、コードを書かずに、画面でマルチエージェントの流れを組み立てて試せるツールです。解説によると、試作や検証に向いていると紹介されています。

本番のシステムに使うというよりも、マルチエージェントの考え方を試したり、関係者にイメージを伝えたりするのに役立ちます。

版による違い

解説によると、AutoGenは0.4の版で大きく作り直され、それ以前の0.2の版とは構成が異なると紹介されています。古い解説の記事を参考にする場合は、どの版についての記事かを確認しましょう。

特に、インストールの方法やコードの書き方は、版によって大きく異なるため、注意が必要です。

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AutoGenでできること

ここでは、AutoGenのようなマルチエージェントの仕組みでできることの例を紹介します。

役割を分けて作業を進める

調べもの、文章の作成、内容の確認など、役割の異なるエージェントを用意し、協力して1つの作業を完成させることができます。1つのAIにすべてを任せるよりも、役割ごとに指示を絞れるため、作業の質を高めやすくなります。

たとえば、書く役と確認する役を分けると、確認の役のエージェントが誤りを見つけて修正を求めるといった流れを作れます。

コードの作成と実行

コードを書くエージェントと、コードを実行して結果を確かめるエージェントを組み合わせ、データの分析や処理を進めることができます。

コードを実行する場合は、隔離された環境で実行するように設定することが大切です。

人と協力する

公式のGitHubでは、AutoGenは人と一緒に作業するアプリも作れるとされています。重要な判断の前に人の確認を入れるといった流れを作れます。

業務で使う場合は、AIに任せる部分と、人が判断する部分を、あらかじめ明確にしておくことが大切です。

外部のツールを使う

エージェントにWebの検索、ファイルの操作、外部のサービスの呼び出しなどの道具を持たせ、作業の幅を広げることができます。

道具を増やすほど、エージェントができることも、リスクも広がるため、必要な道具だけを持たせるようにしましょう。

AutoGenの基本の使い方

ここでは、AutoGenの基本の使い方の流れを紹介します。これから新しく始める場合は、後継のMicrosoft Agent Frameworkも検討してください。

インストールする

公式のGitHubでは、Pythonの場合、次のようなコマンドでAgentChatとOpenAIの接続の部品をインストールする例が紹介されています。

pip install -U “autogen-agentchat” “autogen-ext[openai]”

エージェントを定義する

使うAIのモデル、エージェントの役割の説明、使える道具などを設定して、エージェントを定義します。

役割の説明は、エージェントが何をするのか、何をしてはいけないのかを具体的に書くと、意図どおりに動きやすくなります。

チームを作って作業を依頼する

複数のエージェントをチームとしてまとめ、作業を依頼します。エージェントたちが会話をしながら作業を進め、結果を返します。

チームでは、どのエージェントが、どの順番で話すかといった進め方を設定できます。作業の内容に合わせて、進め方を選びましょう。

結果を確認して調整する

作業の結果や、エージェント同士のやり取りの記録を確認し、役割の説明や、チームの構成を調整して、意図どおりの結果に近づけていきます。

やり取りの記録を見ると、どのエージェントの判断で問題が起きたかを把握しやすくなります。

後継のMicrosoft Agent Framework

ここでは、AutoGenの後継のMicrosoft Agent Frameworkについて紹介します。

AutoGenとSemantic Kernelを統合した後継

公式のGitHubによると、Microsoft Agent Frameworkは、AutoGenの企業向けの後継とされ、AutoGenで得た知見をもとに、企業での利用に向けた支援を備えていると案内されています。

公式のGitHubでは、Microsoft Agent Frameworkについて、長期の支援を受けられる、最新のマルチエージェントの機能を備えていると案内されています。

解説によると、Microsoft Agent Frameworkは、AutoGenと、Microsoftのもう1つの開発の仕組み「Semantic Kernel」を統合した後継とされています。

これまでMicrosoftのAIのエージェントの開発の仕組みは、AutoGenとSemantic Kernelに分かれていましたが、1つの仕組みにまとめられたことで、どちらを使うか迷う必要がなくなりました。

正式版の提供

解説によると、Microsoft Agent Frameworkは、2025年10月にプレビュー版が公開され、2026年4月に正式版（1.0）が提供されたと紹介されています。Pythonと.NETで使えます。

正式版が提供されたことで、企業の本番のシステムでも使いやすくなったと紹介されています。

これから始めるなら

これから新しくマルチエージェントのシステムを作る場合は、公式の案内のとおり、Microsoft Agent Frameworkから始めるのが基本です。AutoGenで新しく作り始めると、将来の移行の作業が必要になる可能性があります。

Microsoft Agent Frameworkの使い方や機能は、公式のGitHubや説明の資料で確認しましょう。

既存のAutoGenのシステムの移行

すでにAutoGenで作ったシステムがある場合の、移行の考え方を紹介します。

公式の移行の手順を確認する

公式のGitHubでは、AutoGenからMicrosoft Agent Frameworkへの移行の手順が案内されています。まずは、この手順を確認しましょう。

移行の前に、今のシステムでAutoGenのどの機能を使っているかを一覧にしておくと、移行の作業の範囲を見積もりやすくなります。

現在の版を確認する

解説によると、AutoGenの0.2の版を使っている場合と、0.4以降の版を使っている場合では、移行の進め方が異なります。自社のシステムがどの版で作られているかを確認しましょう。

解説によると、0.2の版は、Microsoftによる保守の対象外とされているため、0.2の版を使っている場合は、早めに移行を検討しましょう。

動作の違いを確かめる

移行では、コードを書き換えるだけでなく、エージェントの動作が変わらないかを確かめることが大切です。移行の前と後で、同じ作業の結果を比べるなどして、動作を確認しましょう。

一度にすべてを移行するのではなく、機能ごとに段階的に移行すると、問題が起きたときの影響を小さくできます。

本番の前に検証の環境で動作を確かめる考え方は、ステージング環境とは？本番・開発・テスト環境との違いと構築時の注意点を解説でも紹介しています。

関連記事：ステージング環境とは？本番・開発・テスト環境との違いと構築時の注意点を解説

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ほかのマルチエージェントの開発の仕組み

マルチエージェントのシステムを作る仕組みは、AutoGenやMicrosoft Agent Frameworkのほかにもあります。

さまざまな仕組みがある

解説によると、LangGraphやCrewAIなど、マルチエージェントのシステムを作るための仕組みが、さまざまな企業やコミュニティから公開されています。それぞれ、エージェントの協力の仕方の考え方や、得意な用途が異なります。

選ぶときの考え方

仕組みを選ぶときは、開発に使うプログラミングの言語、使っているクラウドのサービス、作りたいシステムの形、長く使うための支援の体制などを考えましょう。

開発の担当者が使い慣れているか、情報や事例が多いかも、選ぶうえで大切なポイントです。

Microsoftのサービス（Azureなど）を中心に使っている企業では、Microsoft Agent Frameworkが候補になりやすいといえます。

複数の仕組みを小さく試して比べるのも、選び方の1つです。

開発の仕組みに頼りすぎない

開発の仕組みは、今後も変わる可能性があります。AutoGenのように、後継の仕組みに置き換わることもあるため、特定の仕組みに強く依存しない設計を心がけることも大切です。

たとえば、エージェントの役割や業務の手順を、仕組みに依存しない形で文書にまとめておくと、移行の際に役立ちます。

マルチエージェントの活用例

ここでは、マルチエージェントのシステムの業務での活用例を紹介します。

調査と報告書の作成

情報を集めるエージェント、内容を整理するエージェント、報告書を書くエージェント、内容を確認するエージェントが協力して、調査の報告書を作る使い方です。

報告書の内容は、人が最終的に確認してから使いましょう。

データの分析

分析の計画を立てるエージェント、コードを書いて実行するエージェント、結果を説明するエージェントが協力して、データの分析を進める方法です。

分析の結果の説明を、専門の知識のない人にもわかる言葉でまとめてもらうと、社内での共有に役立ちます。

ソフトウェアの開発の支援

設計、コードの作成、テスト、レビューなどの役割をエージェントに分けて、開発の作業を支援する使い方も考えられます。

作られたコードは、人のレビューとテストを経てから使うことが前提です。

マルチエージェントのシステムを業務で使うときの注意点

AutoGenやその後継の仕組みで、マルチエージェントのシステムを業務で使う場合は、次の点に注意が必要です。

費用の管理

マルチエージェントのシステムでは、複数のエージェントが何度もAIのモデルを呼び出すため、AIの利用の費用が増えやすくなります。呼び出しの回数の上限を設けるなど、費用を管理しましょう。

エージェント同士の会話が終わらずに続いてしまうこともあるため、会話の回数や時間の上限を設けておくことが大切です。

エージェントの権限を絞る

エージェントにコードの実行や、外部のサービスの操作を任せる場合は、必要な範囲の権限だけを与えましょう。コードの実行は、隔離された環境で行うことが大切です。

本番のデータベースや、重要な社内のシステムには、エージェントから直接アクセスできないようにしておくと安心です。

人の確認を入れる

重要な判断や、外部への送信の前には、人の確認を入れる流れにしましょう。エージェントの判断には、誤りが含まれることがあります。

エージェントの作業の記録を残し、後から確認できるようにしておくことも大切です。

外部の情報に含まれる指示に注意する

エージェントがWebページなどの外部の情報を読み込む場合、悪意のある指示が紛れ込むおそれがあります（プロンプトインジェクション）。外部の情報を扱うエージェントの権限は、特に慎重に決めましょう。

データの扱い

エージェントに社内のデータを扱わせる場合は、使うAIのモデルのデータの扱いの条件を確認しましょう。セキュリティを重視した生成AIの環境づくりについては、AOAIとは？Azure OpenAI ServiceとChatGPTの違い・導入の進め方を解説でも紹介しています。

エージェント同士のやり取りの記録にも、社内のデータが含まれることがあるため、記録の保存の方法にも注意しましょう。

関連記事：AOAIとは？Azure OpenAI ServiceとChatGPTの違い・導入の進め方を解説

マルチエージェントが向いている業務

マルチエージェントの仕組みは、すべての業務に向いているわけではありません。

向いている業務

複数の手順からなり、役割を分けると質が上がる業務に向いています。たとえば、調査と報告書の作成、コードの作成と確認、データの分析と結果の説明などです。

特に、作る役と確認する役を分けることで、誤りに気づきやすくなる業務は、マルチエージェントの効果が出やすいといえます。

向いていない業務

単純な質問への回答や、決まった手順の処理は、1つのAIや、通常の自動化の仕組みで十分な場合が多くあります。マルチエージェントにすると、費用や複雑さが増えるだけになることもあります。

まずは1つのAIで試し、うまくいかない部分があれば、役割を分けるという順番で考えると、無駄のない設計にしやすくなります。

AIエージェントを使った業務の自動化の考え方は、AIエージェント 自動化｜RPAとの違い・自動化の5段階・失敗しない設計手順で詳しく解説しています。

関連記事：AIエージェント 自動化 RPAとの違い・自動化の5段階・失敗しない設計手順【2026年版】

社内でマルチエージェントのシステムを導入する進め方

会社でマルチエージェントのシステムを導入する場合は、段階を踏んで進めることが大切です。

解決したい課題を明確にする

まず、どの業務の、どのような課題を解決したいのかを明確にします。課題によっては、マルチエージェントではなく、1つのAIや通常の自動化で十分な場合もあります。

業務の自動化の仕組みづくりは、ネクストスケールのAI業務自動化・GAS開発でも支援しています。

小さく試す

影響の小さい業務で、少ない数のエージェントから試しましょう。動作や費用を確認しながら、少しずつ機能を広げていきます。

試す段階で、作業の質、時間、費用を記録しておくと、本格的な導入の判断がしやすくなります。

運用の体制を整える

エージェントの動作の記録の確認、費用の管理、不具合への対応などを、誰が担当するかを決めておきましょう。開発の仕組みの更新や後継への移行にも対応できる体制が必要です。

社内に専門の担当者がいない場合は、外部の開発の会社と協力して運用する方法もあります。

AutoGenに関するよくある質問

最後に、AutoGenについてよく寄せられる質問と、その回答を紹介します。

AutoGenは今から学ぶ価値がある？

AutoGenで広まったマルチエージェントの考え方は、後継の仕組みやほかの開発の仕組みにも通じるため、考え方を学ぶ価値はあります。ただし、新しくシステムを作る場合は、後継のMicrosoft Agent Frameworkを使うのが基本です。

AutoGenの解説や事例は多く公開されているため、マルチエージェントの入門の教材としても活用できます。

AG2とは？

解説によると、AG2は、AutoGenの以前の版をもとに、コミュニティが開発を続けている派生の仕組みと紹介されています。Microsoftの公式の後継ではない点に注意しましょう。

名前が似ているため、解説の記事がどちらについてのものかを確認しながら読むことが大切です。

Azureでしか使えない？

AutoGenやMicrosoft Agent Frameworkは、オープンソースで公開されており、Azure以外のAIのモデルとつなぐこともできます。ただし、使える接続の部品は、仕組みや版によって異なります。

使いたいAIのモデルに対応しているかは、公式の資料で確認しましょう。

社員がAIのエージェントの開発の基礎を学べるよう、生成AI活用研修などで基礎をそろえておくのも効果的です。

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まとめ｜AutoGenの考え方を理解し、新しい開発は後継の仕組みで進めよう

AutoGenは、Microsoft Researchから生まれた、複数のAIのエージェントが協力して作業を進めるマルチエージェントのアプリを作るための仕組みです。AgentChat、Core、Extensions、AutoGen Studioなどで構成され、マルチエージェントの考え方を広めました。

一方で、AutoGenは現在メンテナンスモードで、新しく始める場合は後継のMicrosoft Agent Frameworkを使うよう案内されています。既存の利用者は、公式の移行の手順を参考に移行を検討しましょう。詳しくは、AutoGenの公式のGitHubで確認できます。

ネクストスケールでは、AI活用の戦略設計から、AIを活用したシステム開発、業務の自動化の仕組みづくり、利用ルールの整備、社員研修までを一気通貫で支援しています。支援の詳細はAIシステム開発やAIコンサル・AX伴走支援のページで紹介していますので、AIのエージェントを使った開発をどこから進めるか迷っている場合も、お気軽にご相談ください。

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