1、五大 AI Agent 多智能體開發框架

在 AI 大模型新時代，AI Agent 多智能體系統（Multi-Agent）技術正日益受到眾多科技巨頭的矚目。伴隨著 OpenAI 的 Swarm、微軟的 Magentic-One 等框架的推出，這一領域的發展變得更為錯綜復雜。面對眾多的選項，選擇一個最匹配自身需求的 Multi-Agent 框架成為了眾多開發者與企業需要解決的關鍵問題。

本期我們將深入分析市場上最受歡迎的五款 AI Agent 多智能體框架，包括微軟的 AutoGen、CrewAI、LangChain 的 LangGraph、OpenAI 的 Swarm以及微軟的 Magentic-One，旨在為大家的框架選擇提供指導與參考。

2、AutoGen：微軟的開創性作品，專為軟件工程打造

AutoGen 作為微軟在多智能體領域推出的早期且廣受歡迎的框架之一，旨在為軟件開發提供解決方案。在該框架中，核心由兩種智能體構成：用戶智能體（User-Agent）和助手智能體（Assistant-Agent）。用戶智能體負責傳達指令和需求，而助手智能體則負責代碼的生成與執行，并將成果反饋給用戶或其他智能體。

AutoGen 的一大亮點在于其卓越的多智能體協調能力，尤其在應對編程任務時表現尤為突出。它還允許在智能體互動過程中進行人工干預，增加了開發流程的靈活性和可控性。

盡管如此，AutoGen 也并非完美無缺。其用戶界面可能不夠直觀，對于非技術人員來說，可能需要一定的學習時間。另外，AutoGen 的配置過程較為繁瑣，尤其是在集成本地大型語言模型（LLM）時，還需要設置代理服務器。因此，AutoGen 更適合那些對軟件開發有一定了解，并且愿意投入時間和精力去掌握其使用方法的開發者。

Github 地址：

??https://github.com/microsoft/autogen??

3、CrewAI：打造演示的首選利器，操作簡便高效

相較于 AutoGen，CrewAI 更加強調其易用性和快速搭建演示的特性。該平臺直觀易操作，主要通過編寫提示來生成和配置智能體。在 CrewAI 平臺上，智能體的創建和集成過程極為簡便，用戶能在短時間內輕松構建數百個智能體，因此它成為了追求快速制作 Multi-Agent 演示或原型開發者的首選工具。

不過，CrewAI 在靈活性和定制化方面有所不足，更適合處理簡單的用例，而不太適合復雜的編程作業。同時，智能體間的交互可能會存在一些 Bugs，這可能會對項目的穩定性和可靠性造成影響。盡管存在這些局限，對于那些僅需迅速構建演示或原型，且對系統靈活性要求不高的開發者而言，CrewAI 依舊是個合適的選擇。

Github 地址：

??https://github.com/crewAIInc/crewAI??

4、LangGraph：高度靈活，適合復雜任務

LangGraph 是一款基于 LangChain 打造的 Multi-Agent 框架，該框架通過引入有向循環圖的理念，打造了一個極具靈活性和可定制性的解決方案。LangGraph 不僅適用于各類 Multi-Agent 任務，還能支持幾乎所有的多智能體編排應用，使其成為那些面臨復雜任務、追求高度靈活性和定制化能力的開發者的首選工具。

盡管如此，LangGraph 的文檔資料相對較少，這可能會讓新手或編程經驗不足的用戶在入門時遇到困難。同時，使用 LangGraph 還需要用戶具備一定的編程能力，特別是對圖形結構和邏輯流程的掌握。因此，LangGraph 更適宜于那些擁有豐富編程背景、愿意投入時間深入學習的高級開發者。

Github 地址：

??https://github.com/langchain-ai/langgraph??

5、OpenAI Swarm：新手友好，但功能有限

OpenAI Swarm 是 OpenAI 最新推出的多智能體框架，致力于簡化智能體的構建過程以及智能體間的交接操作（即 Handoffs）。Swarm 框架特別適合初學者，讓他們能夠輕松入門多智能體技術，快速搭建演示項目。

盡管如此，Swarm 的功能范圍較為狹窄，僅支持 OpenAI API，而不兼容其他語言模型提供商的 API，這在實際生產部署中可能帶來限制。同時，Swarm 的靈活性不足，難以滿足追求高度定制化和靈活配置的用戶需求。另外，Swarm的社區支持力度較弱，用戶在 GitHub 上提交問題或尋求幫助時可能會遇到困難。

Github 地址：

??https://github.com/openai/swarm??

6、Magentic-One：微軟的又一力作，簡化 AutoGen

Magnetic-One是微軟繼 AutoGen 之后推出的新一款多智能體框架。與OpenAI 的 Swarm 相似，Magnetic-One 同樣專注于降低智能體構建和操作的復雜性。該框架預裝了五個基礎智能體，其中包括一個負責管理的智能體以及四個分別承擔不同職能的智能體（WebSurfer、FileSurfer、Coder和ComputerTerminal），這使得 Magnetic-One 成為了一個適合非編程背景用戶以及需要迅速掌握使用方法的用戶的通用型平臺。

盡管如此，Magnetic-One 在支持開源語言模型（LLM）方面存在一定難度，這可能給想要利用開源 LLM 的用戶帶來挑戰。同時，Magnetic-One 在靈活性方面略顯不足，更傾向于一個應用而非一個完全開放的框架。目前，Magnetic-One 的文檔資料和社區支持也較為有限，這可能會對用戶的體驗和問題解決效率產生不利影響。

Github 地址：

??https://github.com/microsoft/autogen/tree/main/python/packages/autogen-magentic-one??

7、AI Agent 智能體開發框架如何選型？

第一、代碼生成與多智能體工作流

在涉及代碼生成和復雜多智能體編碼的任務中，AutoGen 展現了其卓越的能力。它強大的代碼處理和多智能體協調功能，能夠應對軟件開發中的種種挑戰。盡管其配置過程較為復雜，但在專業的開發環境中，AutoGen 能夠發揮其最大的效用。

第二、初學者友好框架

對于多智能體領域的新手來說，OpenAI Swarm 和 CrewAI 是理想的選擇。OpenAI Swarm 的簡易創建流程，以及 CrewAI 的高易用性和直觀性，讓初學者能夠迅速上手，輕松構建基礎的多智能體應用，避免了技術難題的困擾。

第三、應對復雜挑戰

LangGraph 在處理復雜任務方面具有領先優勢。其高度靈活性和定制能力，加之基于有向循環圖的創新架構，使得它能夠支持高級用戶處理復雜的邏輯和多變的智能體編排需求。

第四、開源語言模型融合

在集成開源語言模型方面，LangGraph 展現了卓越的兼容性，能夠與多種開源 LLM s和 API 無縫協作。CrewAI 也提供了不錯的兼容性，選擇時可根據具體需求進行權衡。

第五、社區支持的重要性

如果你看重社區支持，AutoGen 將是一個明智之選，其強大的社區資源能夠為開發者提供及時的幫助和解決方案。而對于那些對社區支持依賴不高的用戶，CrewAI、OpenAI Swarm 和 Magentic-One 同樣具有各自的優勢。

第六、成本效益分析

Magentic-One 提供的預配置設置和通用方法可能在成本方面具有一定的優勢。OpenAI Swarm 和 CrewAI 在特定情況下也能提供良好的成本效益，這取決于項目的規模、需求和預算。

每個多智能體框架都有其獨特的特點。在選擇時，請根據你的具體需求、技術能力和預算狀況進行綜合評估。希望這些建議能助你挑選出最合適的多智能體框架。

本文轉載自公眾號玄姐聊AGI  作者：玄姐

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