盘点主流Multi-Agent智能体开发框架

大模型研究院

于 2025-03-14 09:24:40 发布

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文章标签： agi 人工智能搜索引擎数据挖掘机器学习大模型

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/l01011_/article/details/146248813

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在AI技术快速迭代的2025年，AI Agent框架已成为开发者构建智能应用的核心工具。从单智能体到多智能体系统（Multi-Agent System, MAS），开源社区涌现出多个颠覆性框架。面对众多的选项，选择一个最匹配自身需求的 Multi-Agent 框架成为了众多开发者与企业需要解决的关键问题。本文将盘点当前最主流的开源AI Agent框架，并探讨其技术特性、应用场景与框架选型。

一、主流开源Multi-Agent框架

AutoGen

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AutoGen 作为微软在多智能体领域推出的早期且广受欢迎的框架之一，微软的开创性作品，专为软件工程打造，旨在为软件开发提供解决方案。核心由两种智能体构成：用户智能体（User-Agent）和助手智能体（Assistant-Agent）。

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核心特点：

卓越的多智能体协调能力，尤其在应对编程任务时表现尤为突出
允许在智能体互动过程中进行人工干预
增加了开发流程的灵活性和可控性
社区资源丰富

局限性：

配置复杂，适合专业开发者。
用户界面可能不够直观

适用场景：代码生成、自动化测试、多任务协作开发场景

Github 地址：https://github.com/microsoft/autogen

CrewAI

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CrewAI是最近比较流行，相较于 AutoGen，CrewAI 更加强调其易用性和快速搭建演示的特性。该平台直观易操作，主要通过编写提示来生成和配置智能体。在 CrewAI 平台上，智能体的创建和集成过程极为简便，用户能在短时间内轻松构建数百个智能体，因此它成为了追求快速制作 Multi-Agent 演示或原型开发者的首选工具。

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核心特性：

直观易操作，组件可快速组合
追求快速制作 Multi-Agent 演示或原型开发者的首选工具
非技术人员也能通过配置文件进行系统修改

局限性：

灵活性和定制化方面有所不足
不太适合复杂的编程作业及高度自定义功能

适用场景：

适合简单Agent应用的快速开发
非技术用户配置场景
迅速构建演示或原型类

Github 地址：https://github.com/joaomdmoura/crewAI

LangGraph

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LangGraph 是一款基于 LangChain 打造的 Multi-Agent 框架，该框架通过引入有向循环图的理念，打造了一个极具灵活性和可定制性的解决方案。LangGraph 不仅适用于各类 Multi-Agent 任务，还能支持几乎所有的多智能体编排应用，使其成为那些面临复杂任务、追求高度灵活性和定制化能力的开发者的首选工具。

核心特性：

支持复杂工作流编排（如数据处理、API调用）
面临复杂任务、追求高度灵活性和定制化能力的开发者的首选工具

局限性：

技术文档资料相对较少，入门较困难。
适合有编程背景的高级开发者

适用场景：

适合已熟悉Agent开发场景
或需要高度定制化Agent系统场景
适合需外部系统集成的场景

Github 地址：https://github.com/langchain-ai/langgraph

Swarm

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Swarm 是 OpenAI 最新推出的用于多智能体编排的轻量级框架，是一个模块化框架，使您能够构建部署和扩展可靠的自治代理。完全即插即用的自主代理，致力于简化智能体的构建过程以及智能体间的交接操作（即 Handoffs）。核心概念是代理（Agent）和交接（Handoff）。

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核心特点：

实验性质的轻量级框架，主打特性是轻量与工效
执行过程的完全透明性，高度可控、易于测试

局限性：

官方文档与社区资源支持性不友好
功能范围较为狭窄，仅支持open AI的API
缺乏企业级功能

**适用场景：**适用实验性的快速构建原型演示类，不建议实际生产环境

Github 地址： https://github.com/kyegomez/swarms

Magentic-One

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Magnetic-One是微软继 AutoGen 之后推出的新一款多智能体框架。与OpenAI 的 Swarm 相似，Magnetic-One 同样专注于降低智能体构建和操作的复杂性。该框架预装了五个基础智能体，其中包括一个负责管理的智能体以及四个分别承担不同职能的智能体（WebSurfer、FileSurfer、Coder和ComputerTerminal），这使得 Magnetic-One 成为了一个适合非编程背景用户以及需要迅速掌握使用方法的用户的通用型平台。

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核心特性：

解决跨多个领域的开放式网络和基于文件的复杂任务
具有卓越的任务分配、资源管理和决策能力

局限性：

文档和社区支持有限
支持开源语言模型（LLM）方面存在一定难度
在灵活性方面略显不足，更倾向于一个应用而非一个完全开放的框架

适用场景： 适合开箱即用的复杂任务处理，特别是需要网络搜索和代码生成的场景

Github 地址：http://github.com/microsoft/autogen/tree/main/python/packages/autogen-magentic-one

二、Multi-Agent 智能体开发框架如何选型？

第一、代码生成与多智能体工作流

涉及代码生成和复杂多智能体编码的任务中，AutoGen 比较有优势。它强大的代码处理和多智能体协调功能，能够应对软件开发中的种种挑战。尽管其配置过程较为复杂，但在专业的开发环境中，AutoGen 能够发挥其最大的效用。

第二、初学者友好框架

对于多智能体的开发新手来说， Swarm 和 CrewAI 是理想的选择。OpenAI Swarm 的简易创建流程，以及 CrewAI 的高易用性和直观性，让初学者能够迅速上手，轻松构建基础的多智能体应用，避免了技术难题的困扰。

第三、应对复杂挑战

LangGraph 在处理复杂任务方面具有领先优势。其高度灵活性和定制能力，加之基于有向循环图的创新架构，使得它能够支持高级用户处理复杂的逻辑和多变的智能体编排需求。

第四、开源语言模型融合

在集成开源语言模型方面，LangGraph 展现了卓越的兼容性，能够与多种开源 LLM 和 API 无缝对接协作。CrewAI 也提供了不错的兼容性。

第五、社区支持的重要性

社区支持方面，AutoGen 强大的社区资源能够为开发者提供及时的帮助和解决方案。如果用户对社区支持依赖不高的话，那么CrewAI、 Swarm 和 Magentic-One 同样具有各自的优势。

第六、成本效益分析

Magentic-One 提供的预配置设置和通用方法可能在成本方面具有一定的优势。 Swarm 和 CrewAI 在特定情况下也能提供良好的成本效益，这取决于项目的规模、需求和预算。

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