khalilbenaz/claude-skills-collection/agent-autogen-guide

# AutoGen v0.2 stable (API historique, la plus documentée)
pip install pyautogen==0.2.38
 
# AutoGen v0.4+ (nouvelle API agentchat — recommandée pour nouveaux projets 2026)
pip install autogen-agentchat autogen-ext[openai,docker]
 
# Interface no-code AutoGen Studio
pip install autogenstudio

import os
# Option 1 : dict inline
config_list = [
    {"model": "gpt-4o",      "api_key": os.environ["OPENAI_API_KEY"]},
    {"model": "gpt-4o-mini", "api_key": os.environ["OPENAI_API_KEY"]},  # fallback
]
# Option 2 : depuis fichier JSON (recommandé pour multi-env)
# config_list = autogen.config_list_from_json("OAI_CONFIG_LIST")
llm_config = {
    "config_list": config_list,
    "temperature": 0,
    "cache_seed": None,  # None en prod, un entier (42) en dev pour reproductibilité
    "timeout": 120,
}

config_list = [{
    "model": "gpt-4o",
    "api_type": "azure",
    "api_key": os.environ["AZURE_OPENAI_KEY"],
    "base_url": "https://<resource>.openai.azure.com/",
    "api_version": "2024-08-01-preview",
}]

import autogen
assistant = autogen.AssistantAgent(
    name="assistant",
    system_message=(
        "Expert Python. Écris du code pour résoudre le problème. "
        "Vérifie les résultats. Dis TERMINATE quand terminé."
    ),
    llm_config=llm_config,
)
user_proxy = autogen.UserProxyAgent(
    name="user_proxy",
    human_input_mode="NEVER",             # "ALWAYS" | "NEVER" | "TERMINATE"
    max_consecutive_auto_reply=10,        # filet de sécurité anti-boucle
    is_termination_msg=lambda x: x.get("content", "").rstrip().endswith("TERMINATE"),
    code_execution_config=False,          # désactivé ici, voir étape 4 pour l'activer
)

from autogen.coding import LocalCommandLineCodeExecutor, DockerCommandLineCodeExecutor
# DEV uniquement — risque sécurité (exécution arbitraire sur la machine hôte)
executor_dev = LocalCommandLineCodeExecutor(
    work_dir="./workspace",
    timeout=60,
)
# PRODUCTION — exécution isolée dans un container Docker
executor_prod = DockerCommandLineCodeExecutor(
    image="python:3.12-slim",
    work_dir="./workspace",
    timeout=120,
)
# Injecter dans UserProxyAgent
user_proxy = autogen.UserProxyAgent(
    name="user_proxy",
    human_input_mode="NEVER",
    code_execution_config={"executor": executor_prod},
)

groupchat = autogen.GroupChat(
    agents=[user_proxy, agent_a, agent_b, agent_c],
    messages=[],
    max_round=20,
    speaker_selection_method="auto",  # LLM choisit le prochain speaker
    # Optionnel : contraindre les transitions pour un flow déterministe
    allowed_or_disallowed_speaker_transitions={
        user_proxy:  [agent_a],
        agent_a:     [agent_b],
        agent_b:     [agent_c, agent_a],
        agent_c:     [agent_a, user_proxy],
    },
    speaker_transitions_type="allowed",
)
manager = autogen.GroupChatManager(
    groupchat=groupchat,
    llm_config=llm_config,  # le manager a besoin de son propre LLM pour choisir le speaker
)
user_proxy.initiate_chat(manager, message="Construis une API REST sécurisée FastAPI...")

from autogen import register_function
def search_docs(query: str, top_k: int = 5) -> list[dict]:
    """Recherche dans la base de docs interne."""
    # ... logique de recherche
    return [{"title": "...", "content": "..."}]
register_function(
    search_docs,
    caller=assistant,     # agent LLM qui décide d'appeler l'outil
    executor=user_proxy,  # agent qui exécute réellement la fonction
    name="search_docs",
    description="Recherche des documents internes par requête sémantique.",
)

# Un agent peut déléguer une sous-tâche à une autre paire d'agents
# et récupérer le résultat comme un seul message dans la conversation principale
assistant.register_nested_chats(
    [
        {
            "recipient": critic_agent,
            "message": lambda recipient, messages, sender, config: (
                f"Critique ce code :\n{messages[-1]['content']}"
            ),
            "max_turns": 3,
            "summary_method": "last_msg",
        }
    ],
    trigger=user_proxy,  # déclenché quand user_proxy envoie un message à assistant
)

from autogen_agentchat.agents import AssistantAgent, UserProxyAgent
from autogen_agentchat.teams import RoundRobinGroupChat, SelectorGroupChat
from autogen_ext.models.openai import OpenAIChatCompletionClient
import asyncio
model_client = OpenAIChatCompletionClient(model="gpt-4o")
writer = AssistantAgent("writer", model_client=model_client,
    system_message="Tu rédiges du contenu clair et concis.")
reviewer = AssistantAgent("reviewer", model_client=model_client,
    system_message="Tu révises et corriges le texte. Dis APPROVE si c'est bon.")
team = RoundRobinGroupChat([writer, reviewer], max_turns=6)
async def main():
    result = await team.run(task="Rédige un README pour une librairie Python de cache Redis.")
    print(result.messages[-1].content)
asyncio.run(main())

import os
import autogen
from autogen.coding import DockerCommandLineCodeExecutor
config_list = [{"model": "gpt-4o", "api_key": os.environ["OPENAI_API_KEY"]}]
llm_config = {"config_list": config_list, "temperature": 0, "cache_seed": None}
assistant = autogen.AssistantAgent(
    name="assistant",
    system_message=(
        "Expert Python. Pour chaque problème : écris le code, "
        "analyse les erreurs d'exécution et corrige. "
        "Dis TERMINATE uniquement quand le résultat est vérifié."
    ),
    llm_config=llm_config,
)
user_proxy = autogen.UserProxyAgent(
    name="user_proxy",
    human_input_mode="NEVER",
    max_consecutive_auto_reply=12,
    is_termination_msg=lambda x: x.get("content", "").rstrip().endswith("TERMINATE"),
    code_execution_config={
        "executor": DockerCommandLineCodeExecutor(
            image="python:3.12-slim",
            work_dir="./workspace",
            timeout=90,
        )
    },
)
if __name__ == "__main__":
    result = user_proxy.initiate_chat(
        assistant,
        message=(
            "Télécharge les données AAPL via yfinance pour les 30 derniers jours, "
            "calcule la moyenne mobile 7j et 21j, trace le graphique avec matplotlib, "
            "sauvegarde en PNG et affiche le chemin du fichier."
        ),
    )