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Agent 成為共識的速度非常快。但今年 Agent 的真正轉(zhuǎn)折點在于：多智能體。

從科研自動化到任務(wù)編排，從自動開淘寶店到 Vibe 一切，從 AI 瀏覽器到今天的 ChatGPT Agent，一切都是多智能體的味道。

但要真正搭建一個多智能體（ MAS ）系統(tǒng)，并不簡單。

我們需要能夠協(xié)調(diào)記憶、上下文、多模型集成和智能體之間的推理邏輯的框架。

而最重要的是：我們需要開源工具，這樣才可以自由靈活地構(gòu)建與部署。

今天小編就為大家整理了在真實工作場景中，備受極客推崇的 5 大多智能體構(gòu)建開源框架。

無論你是獨立開發(fā)者、還是需要構(gòu)建企業(yè)可擴展系統(tǒng)，無論是在搭建原型、還是想讓原型走向生產(chǎn)落地，這些工具都能幫到各位。

題外話：有想法的獨立開發(fā)者，已經(jīng)開始靠多智能體掙到第一桶金了。

01、多智能體，不是串聯(lián)幾個提示詞那么簡單

之前，小編有報道一篇Agent構(gòu)建失敗的文章：???我只是做了個花式提示詞鏈！血淚重構(gòu)血淚總結(jié)：AI智能體的五個進階等級（附完整代碼實現(xiàn)）??。

這里，在介紹框架之前，再補充科普下概念。

多智能體系統(tǒng)（MAS）是由多個自治代理組成的系統(tǒng)，這些代理可以相互交互、協(xié)作與協(xié)調(diào)，共同完成復(fù)雜任務(wù)。不同于單一智能體模型，MAS 是一種分布式智能架構(gòu)，每個智能體可能有自己的目標、記憶，甚至由不同模型驅(qū)動。

你可以把它想象成一個協(xié)作團隊：

一個智能體負責(zé)搜索，另一個處理語言理解，還有一個生成摘要——它們同步協(xié)作，大大提升了效率，減少了對人類的依賴。

所以，要構(gòu)建 MAS，遠不只是“串聯(lián)幾個 prompt”那么簡單，而是需要真正能支撐智能體編排、上下文共享、記憶管理和推理鏈路的框架。

02、五大流行的開源框架

以下這五個項目就是目前最出色的選擇。

1. Motia — 智能體工作流的可視化后端

GitHub — Motia：??https://github.com/MotiaDev/motia?

如果你厭倦了把 API、任務(wù)隊列和 AI 邏輯拼湊在一起，那么 Motia 會是你新的最愛。

Motia 是一個后端框架，能將 API、后臺任務(wù)、事件流與 AI 代理統(tǒng)一整合到一個無縫系統(tǒng)中。它有點像“后端的 React”：每個功能被封裝成一個模塊化的 Step（步驟），邏輯清晰、可復(fù)用，易于編排。

核心亮點：

• 在同一工作流中支持 Python、TypeScript 和 Ruby；
• 實時可視化代理行為和任務(wù)流；
• 面向多智能體的事件驅(qū)動邏輯設(shè)計；
• 內(nèi)建狀態(tài)管理；
• 部署簡單，幾乎無額外配置負擔(dān)。

對于管理多個代理、數(shù)據(jù)庫或調(diào)度任務(wù)的開發(fā)者來說，Motia 能把后端的混亂變?yōu)榭煽氐闹刃颉?/p>

2. Agno — 多智能體推理的瑞士軍刀

GitHub — Agno：??https://github.com/agno-agi/agno??

Agno 不只是一個框架，而是一個面向“智能體推理系統(tǒng)”的全棧平臺。無論你要構(gòu)建推理代理、記憶模塊或 LLM 推理鏈，Agno 都配備了強大工具集。

它支持多模態(tài)輸入輸出（文本、圖像、音頻、視頻），并預(yù)集成了 23+ 模型提供商、20+ 向量數(shù)據(jù)庫，適用于運行時搜索。

核心功能：

• 模型無關(guān)（支持 OpenAI、Claude、Mistral、各類開源模型）；
• 推理優(yōu)先設(shè)計，支持 Chain-of-Thought 和草稿記憶（scratchpad memory）；
• 接收并處理多模態(tài)輸入輸出；
• 團隊智能體支持共享上下文與記憶；
• 高性能、輕量級代理結(jié)構(gòu)。

Agno 是我測試過功能最全面的 MAS 框架。從 3 個代理擴展到 30 個毫無壓力，且模塊化設(shè)計避免了技術(shù)鎖死。

3. Pydantic AI — 快速構(gòu)建可靠的 AI 系統(tǒng)

GitHub — Pydantic AI：??https://github.com/pydantic/pydantic-ai??

由 Pydantic 和 FastAPI 背后的開發(fā)者打造，Pydantic AI 是一款 Pythonic 風(fēng)格的框架，旨在構(gòu)建結(jié)構(gòu)化、可落地的 AI 系統(tǒng)——包括多智能體場景。

如果你曾因模型胡編亂造的輸出、無效 JSON 或脆弱的代理流程而頭疼，Pydantic AI 提供了“結(jié)構(gòu)與驗證”的解決方案。

核心亮點：

• 原生支持 Python 控制流和 async/await；
• 每個 LLM 輸出都用嚴格的 Pydantic 模型驗證；
• 實時流式輸出 + 實時驗證；
• 可選服務(wù)層，方便注入上下文數(shù)據(jù)；
• 與 Logfire（調(diào)試與監(jiān)控工具）完美集成。

如果你熟悉 Python/FastAPI 生態(tài)，那 Pydantic AI 簡直就是你的超能力加成——它就像為 LLM 輸出配備了 TypeScript 類型系統(tǒng)。

4.AWS Multi-Agent Orchestrator（Agent Squad）— 企業(yè)級 MAS 編排框架

GitHub — AWS Agent Squad：??https://github.com/awslabs/agent-squad??

AWS 的這套多智能體編排框架，出乎意料地友好、靈活，且面向生產(chǎn)環(huán)境而設(shè)計。

Agent Squad 支持 Python 和 TypeScript，能自動完成代理路由、意圖分類、上下文保留等關(guān)鍵操作。它能在本地、Lambda 或云端運行，構(gòu)建高度模塊化的智能體系統(tǒng)。

核心能力：

• 自動識別意圖并分派至合適代理；
• 多代理共享記憶，支持連續(xù)對話；
• 支持流式與非流式通信；
• 插件式架構(gòu)，輕松接入自定義代理與工具；
• 無縫部署于本地或任意云平臺。

如果你在構(gòu)建企業(yè)內(nèi)部工具、DevOps 智能體或多功能 bot，這個框架可以提供穩(wěn)定、可擴展的基礎(chǔ)架構(gòu)。

5. AutoAgent — 零代碼？也能搞定！

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

AutoAgent 改變了游戲規(guī)則：這是一個零代碼框架，你只需寫自然語言 prompt，它就能生成可部署的智能體，無需編程。

別小看“零代碼”。它內(nèi)建高性能向量數(shù)據(jù)庫，支持函數(shù)調(diào)用與 ReAct 推理模式，甚至還有運行時動態(tài)記憶。

核心特性：

• 用自然語言即可構(gòu)建和管理代理；
• 內(nèi)建 RAG + 高速向量 DB；
• 支持 OpenAI、Claude、Mistral、Hugging Face 模型；
• 完整支持 ReAct 流程與函數(shù)調(diào)用；
• 輕量級設(shè)計，適用于個人助理或工作流自動化。

想快速啟動 MAS 項目，或讓團隊成員無需寫代碼就能部署智能體？AutoAgent 是極佳選擇。它功能強大，卻極易上手。

03、如何為你的 MAS 項目選對框架？

多智能體系統(tǒng)的時代已經(jīng)來臨。無論你是在探索 LLM 自動化，還是準備上線企業(yè)級 agent 網(wǎng)絡(luò)，這五個開源框架都是實戰(zhàn)驗證過、面向未來的利器。

框架選型速覽：

AI 領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展很快。之前大家討論的是“如何寫出一個智能體”，而現(xiàn)在已經(jīng)變成了“選哪套框架來搭建整個系統(tǒng)”。希望這篇文章，能有所幫助。

其實，我們國內(nèi)有不少知名的框架，比如 CrewAI、OpenManus 等等。大家都可以去下載嘗試。

如果評論區(qū)哪位大佬試用過其中任何一個，或者對某個用例感興趣，又或是對哪一款框架最為心動？歡迎留言交流靈感。

順帶留給大家一個問題：現(xiàn)在 Cursor、Windsurf 都小低谷了，你覺得下一個爆款會由哪款個框架撐起來？

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