AutoGen 相比 LangGraph，在原生对话驱动协同、开箱即用角色模板、内置代码执行与安全沙箱、灵活人在回路交互、Azure 生态深度适配这五个方面具备 LangGraph 难以直接实现的能力，以下是详细解析。

核心能力差异（AutoGen 独有 / 显著领先）

技术实现细节对比

1. 协同范式：AutoGen 采用 “消息总线 + 角色调度”，智能体通过消息队列异步通信，支持动态加入 / 退出；LangGraph 基于 “状态机 + 图遍历”，流程由节点转移规则严格约束，灵活性较低。
2. 代码执行链路：AutoGen 的 CodeExecutor 与智能体对话流深度绑定，执行结果可直接作为消息反馈；LangGraph 需通过 ToolNode 封装函数调用，结果需手动同步到状态，链路更复杂。
3. 调试与可观测性：AutoGen 提供对话历史完整追溯，支持消息级日志与错误定位；LangGraph 侧重节点状态变迁日志，对话上下文调试能力较弱。

适用场景边界

• AutoGen 更适合：快速原型验证、对话式协作系统（如智能客服团队）、代码生成与自动化、需要频繁人类介入的任务。
• LangGraph 更适合：结构化工作流（如审批流程）、高可靠生产级部署、状态持久化要求高的长周期任务。

总结

AutoGen 的核心优势在于对话驱动的灵活性、开箱即用的角色生态、原生代码执行能力，这些能力让它在非结构化协作与快速迭代场景中更高效；而 LangGraph 则在流程可控性与状态管理上更强。选择框架时，可根据任务是否需要动态对话、代码执行频率、人在回路需求来决定。

需要我基于以上差异，提供一个AutoGen 快速实现代码生成 - 执行 - 调试闭环的最小示例（含 Docker 沙箱配置）吗？