多智能体AI开发者的福音！2025年最热门的5个开源框架推荐

我们正式进入了AI智能体的时代！但现在已经不再是单打独斗的机器人时代了——2025年是个转折点，AI智能体之间的协作正成为主流，而不是例外。

如果你一直在关注最新趋势，可能已经听说过多智能体系统（MAS）——这个领域正在悄无声息地改变从研究自动化到任务编排的一切。但打造这些系统可不简单。你需要能协调内存、上下文、模型多样性以及智能体间推理的框架。最重要的是，你肯定想要开源工具，这样才能自由灵活地开发。

我深入研究了生态系统，测试了各种工具，评估了实际应用的可行性，终于筛选出2025年打造多智能体AI系统的五大开源框架。不管你是独立开发者还是要打造大规模项目，这些框架都能帮你从原型到生产快人一步。

让我们一起来看看这些真正能推动进步的工具吧！

什么是多智能体系统（MAS）？

在介绍框架之前，咱们先统一一下概念。

多智能体系统（MAS） 是由多个自主智能体组成的系统，这些智能体可以相互交互、合作和协调来完成复杂任务。跟单一智能体模型不同，MAS涉及分布式智能——每个智能体可能有自己的目标、内存，甚至是不同的模型提供者。

你可以把它想象成一个专家团队在协作：一个负责搜索，一个处理语言，另一个生成摘要——它们协同工作，速度更快、效果更好，还能减少人工干预。

打造MAS可不只是串联几个提示词那么简单。你需要能管理智能体编排、上下文共享、内存和推理流程的框架。以下五个开源项目就是为此而生的亮点。

1. Motia

智能体工作流的视觉化后端

🔗 GitHub — https://github.com/MotiaDev/motia

如果你已经厌倦了把API、任务和AI逻辑拼凑在一起，Motia可能会成为你的新宠。

Motia 是一个后端框架，设计目的是将API、后台任务、事件流和AI智能体统一在一个无缝系统中。它有点像服务器端的React。每个功能都被封装成一个Step——一个模块化、可复用的逻辑单元，让编排变得直观。

Motia的强大之处：

• • 支持在同一工作流中使用Python、TypeScript和Ruby。
• • 实时可视化智能体行为和任务流。
• • 为多智能体后端设计，具备事件驱动逻辑。
• • 开箱即用的状态管理。
• • 部署简单，无需复杂配置。

Motia让混乱的后端变得清晰。如果你需要管理多个智能体、数据库或定时任务，这个框架能帮你理清乱麻。对那些想要结构化但不失灵活性的开发者来说，简直完美。

2. Agno

多智能体推理的瑞士军刀

🔗 GitHub — https://github.com/agno-agi/agno

Agno不仅仅是一个框架，它是一个面向智能体的全栈平台。不管你是打造推理智能体、内存系统还是LLM流水线，Agno都能搞定。

Agno专为多模态和多智能体系统设计，支持智能体处理文本、图像、音频甚至视频。它还预集成了超过23个模型提供者和20多个vector stores，用于运行时搜索。

核心功能：

• • 模型无关，支持OpenAI、Claude、Mistral以及其他开源LLM。
• • 以推理为核心，内置chain-of-thought和scratchpad memory。
• • 支持多模态输入/输出：文本、图像、音频、视频。
• • 内置支持共享内存和上下文的团队智能体。
• • 高性能，轻量级智能体设计。

Agno是我测试过的最完整的MAS框架。不管你是跑3个智能体还是30个，它都能随你的野心扩展。模块化设计也意味着你永远不会被锁定。

3. Pydantic AI

快速打造可靠的AI系统

🔗 GitHub — https://github.com/pydantic/pydantic-ai

由Pydantic和FastAPI的创造者打造，Pydantic AI是为构建结构化、生产级AI系统（包括多智能体系统）提供的Pythonic答案。

如果你曾经为hallucinated outputs、无效JSON或脆弱的智能体流程头疼，Pydantic AI能帮你把混乱理顺。

亮点功能：

• • 原生支持Python控制流和async/await。
• • 使用严格的Pydantic models验证每个LLM输出。
• • 实时流式输出，同时进行验证。
• • 可选的服务层，为智能体提供上下文数据。
• • 与Logfire搭配，调试和监控更方便。

如果你已经熟悉Python + FastAPI生态，Pydantic AI简直是你的超能力。它就像AI智能体输出的TypeScript，让你不再为出错原因抓狂。

4. AWS Multi-Agent Orchestrator (Agent Squad) — 企业级MAS，插拔即用

🔗 GitHub — https://github.com/awslabs/agent-squad

AWS的多智能体编排方案出人意料地对开发者友好且扩展性强。Agent Squad是一个基于Python和TypeScript的框架，开箱即用支持智能体路由、意图分类和上下文保持。

它专为生产环境设计，兼容本地、AWS Lambda和云平台。你可以把它看作一个高度模块化的智能体路由器，内置分类器和内存。

核心能力：

• • 智能意图分类，将查询路由到正确的智能体。
• • 多智能体内存，支持连贯、持久的对话。
• • 支持流式和非流式输出。
• • 简单插拔系统，轻松添加自己的智能体或工具。
• • 可运行在任何环境：无服务器、本地或云端。

如果你追求企业级的可靠性，Agent Squad是最佳MAS框架。适合构建内部工具、DevOps智能体或多用途机器人，给你一个稳固、可扩展的基础。

5. AutoAgent

无需代码？没问题！

🔗 GitHub — https://github.com/HKUDS/AutoAgent

AutoAgent完全颠覆了传统，用零代码的方式打造LLM智能体。你只需写自然语言提示，它就能把它们变成可部署的智能体——完全不需要写代码。

别以为“零代码”就等于功能弱。AutoAgent内置了自管理的vector database，支持function-calling和ReAct工作流，甚至还有动态运行时内存。

核心功能：

• • 用自然语言构建和管理智能体。
• • 集成高速vector DB，用于智能体内存和RAG。
• • 支持OpenAI、Claude、Mistral、Hugging Face模型。
• • 完全支持ReAct和function-calling流水线。
• • 轻量级，适合运行个人智能体或助手工作流。

如果你想快速打造MAS项目，或者让团队无需编码就能部署智能体，AutoAgent是理想选择。它内核强大，还让AI更易用。

选择适合你的MAS框架

多智能体系统的时代不是即将到来——它已经来了！不管你是想试验LLM自动化，还是打造生产级的智能体集群，上面这些框架都经过实战检验、开源且面向未来。

简单总结一下什么时候用哪个框架：

• • Motia：适合需要清晰后端结构、处理多智能体和数据库的开发者。
• • Agno：野心大的项目，需多模态和复杂推理的场景。
• • Pydantic AI：Python爱好者，追求结构化和可靠输出的首选。
• • AWS Agent Squad：企业级应用，需高可靠性和可扩展性。
• • AutoAgent：快速上手、无代码开发，适合快速原型或非技术团队。

最难的部分已经不是打造智能体，而是选对基础。这五个框架让你的选择更简单。

如果你试过其中某个框架，或者对某个用例好奇，欢迎在评论区告诉我你的想法！

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