多智能体系统（Multi-Agent System）已成为大模型应用的核心架构方向之一。在 Agent 工程迈向自动化、模块化的进程中，OpenAgents 与 AutoGen 成为两大主流的开源框架。本文将系统对比它们的设计理念、协议机制、插件系统与典型应用，帮助开发者做出清晰的选型判断。
一、背景：为什么 Agent 是构建智能系统的关键？
在 LLM 应用从「对话机器人」向「任务执行体」演化过程中，单模型已无法胜任复杂任务链。
Agent 系统的关键特征是：
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拥有“角色”与“目标”
-
具备“工具使用”能力
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可以“协同对话”达成复杂任务（如写代码+调试+部署）
于是，出现了基于大模型的 Agent 协议与调度框架：OpenAgents 与 AutoGen。
二、OpenAgents：LangChain 团队主导的插件生态系统
OpenAgents 是 LangChain 团队提出的开源 Agent 编排协议，强调模块间的通用通信、标准化 API 接口与插件可重用性。
架构特点
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基于 OpenAI Function Call 协议（JSON Schema）
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每个 Agent 暴露“功能说明文档”
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Agent 间通过工具调用 + 对话上下文协作
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与 LangChain 生态深度集成
功能组件
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agenthub: 存放标准化 Agent 实现（如浏览器、SQL 查询器、代码执行器） -
agent_protocol: 定义统一的 Agent 能力注册与调用协议 -
agent_server: 运行独立 Agent 服务，暴露 REST 接口
示例
一个 OpenAgent 插件暴露如下描述：
{
"name": "python_executor",
"description": "运行 Python 代码块",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"code": { "type": "string" }
}
}
}
任何支持 Function Calling 的 LLM 都可调用它。
适用场景
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搭建基于插件体系的 Agent 生态
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与 LangChain 构建的工具链互操作
-
多模型/多 Agent 通信标准化
三、AutoGen：微软推动的多智能体协作系统
AutoGen 是由 Microsoft Research 推出的多智能体实验平台，强调多 Agent 之间通过自然语言进行任务协商与协同。
架构特点
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强调 Agent 的“对话驱动任务执行”
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每个 Agent 拥有角色 + LLM + 工具 + 记忆体
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提供 GroupChat 机制模拟群体协作
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强调“可观察”、“可中断”、“可控制”的调度系统
核心组件
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AssistantAgent: 以 LLM 为基础的通用 Agent -
UserProxyAgent: 可接入人类或其他代码模块作为“人类代理” -
GroupChatManager: 协调多 Agent 会话、信息流与输出聚合 -
FunctionCallingAgent: 专为 OpenAI Function 构建的工具化 Agent
示例
from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent, GroupChat, GroupChatManager
user = UserProxyAgent("User")
coder = AssistantAgent("Coder")
tester = AssistantAgent("Tester")
group = GroupChat(agents=[user, coder, tester])
manager = GroupChatManager(group)
manager.run("请为我生成一个 Flask 应用并测试首页")
适用场景
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构建“任务驱动型”的 Agent 编排流程
-
多角色自动协商、问询、复查任务结果
-
快速测试多 Agent 协作流程（如编程、数据分析、规划）
四、对比分析表
| 维度 | OpenAgents | AutoGen |
|---|---|---|
| 设计理念 | 插件注册、统一协议 | 多 Agent 自主对话协作 |
| 通信协议 | Function Calling (JSON Schema) | 自然语言 + 内部 Message 格式 |
| 插件系统 | 强（AgentHub） | 弱（需开发者自定义） |
| 调度控制 | 调用链明确、结构化 | 对话驱动、需配置 Manager |
| 多 Agent 管理 | 自定义调用链 | GroupChat 自动调度 |
| LLM 支持 | 任意支持函数调用模型 | OpenAI 优先，支持 HuggingFace |
| 开发门槛 | 中（依赖 LangChain） | 初期低，复杂流程需管理器设计 |
| 社区生态 | LangChain 社区插件丰富 | 微软社区主导，重研究场景 |
五、推荐场景与选型建议
✅ 选择 OpenAgents，如果：
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希望构建插件化 Agent 平台
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强调组件之间能力注册与复用
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已使用 LangChain 构建主框架
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目标是构建“LLM 工具商店”类项目
✅ 选择 AutoGen，如果：
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想构建多角色协作型任务系统（编程、多轮问答、交叉验证）
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以科研、原型开发为主，重视灵活性与模拟复杂协作
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任务流程不清晰，需 Agent 自主探索流程
六、混合使用可能吗？
完全可以。
比如：
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用 OpenAgents 构建工具插件系统（如 SQL、Python、搜索）
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用 AutoGen 管理对话协作（如多 Agent 对任务的探讨）
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通过 Function 调用将两者连接成统一调度系统
关键在于：把 Agent 看作服务，把对话看作协议。
七、结语：Agent 工程迈入操作系统时代
OpenAgents 与 AutoGen 的对比，本质上是“插件注册 vs 协作对话”的设计哲学之争。
随着 Agent 编排走向通用化、系统化，我们需要的不仅是“更聪明的模型”，而是“更可靠的调度与连接协议”。未来，开源 Agent 系统将像微服务平台一样分层搭建：
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基础层：LLM + 工具调用能力
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通信层：函数协议 / 对话协议
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协调层：调度系统 / 任务规划器
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应用层：领域 Agent、用户前端、权限管理
OpenAgents 与 AutoGen 就是其中两块重要拼图。
选择一个开源 Agent 框架，不是选择一个模型调用器，而是在为你的智能系统搭建“协作操作系统”。
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