AutoGen 是由微软开源的多智能体协作框架，专注于通过自然语言对话构建复杂的 AI 系统，其核心价值在于将大型语言模型（LLM）与多智能体交互深度结合，实现任务的自动化分解、执行与优化。以下是基于最新技术动态的深度解析：

  ### 一、技术架构：分层设计与模块化扩展 #### 1. 核心层（Core） - 异步消息传递： 采用事件驱动架构，支持智能体间的异步通信（如请求/响应、广播模式），适用于实时协作场景。例如，在“供应链风险预警”系统中，生产监控智能体可实时向物流智能体发送库存数据，触发自动补货流程。 - 技术突破：基于 Actor 模型实现高并发处理，支持百万级消息吞吐量。   - 模块化组件： 提供可插拔的智能体、工具、记忆模块与模型客户端。用户可自定义智能体逻辑（如调用 SQL 查询工具的“数据分析师”智能体），或集成第三方模型（如 DeepSeek、Qwen）。某金融团队通过此功能将 GPT-4 与金融专用模型结合，风险评估准确率提升 18%。 - 生态集成：内置 OpenAI、Azure 等模型客户端，支持 Python、.NET 跨语言协作。   #### 2. AgentChat 层 - 高层 API 抽象： 提供类似 Keras 的简化接口，支持快速构建多智能体对话流程。例如，创建“旅行计划系统”只需定义四个智能体（行程规划、本地推荐、语言支持、