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构建多智能体 AI 应用的5个最佳框架
接下来的章节将介绍用于构建和集成 AI 智能体到你应用中的五大顶级平台。我们将探讨这些框架的核心特性与优势，并展示部分框架的智能体构建代码示例。 为什么使用多智能体 AI 框架？ 顶级五大多智能体 AI 框架 你可以使用多种 Python 框架将智能体集成到应用与服务中。这些框架覆盖无代码（可视化 AI 智能体构建器）、低代码和中代码开发工具。 本节将在此基础上进行扩展，将该智能体升级为一个多智能体系统（由多个智能体组成的团队）。之前的智能体示例只解决了一个单一且具体的问题。 现在我们可以利用多智能体的能力，创建一个由多个智能体组成的团队，让每个智能体承担特定职责，从而共同解决复杂问题。 5. LangGraph LangGraph[23]是一个基于节点的 AI 框架，是目前最受欢迎的多智能体系统构建工具之一。它属于 LangChain 生态系统，专用于图结构化的智能体流程编排。
1.4K10编辑于 2026-03-13多智能体架构的核心功法
这让我意识到：多智能体不是技术升级，而是组织升级。 多智能体不是简单叠加，而是化学反应 很多人听到"多智能体"，第一反应是"不就是多调用几个AI接口吗"。这种理解太表面了。 这些问题解决不好，多智能体就会从"提升效率"变成"增加负担"。 企业落地的三个关键门槛 经过两年的实践，我总结出企业落地多智能体的三个关键门槛： 第一个门槛：找到合适的分工边界 不是所有业务都适合用多智能体。有些场景用单体AI更高效，有些场景必须用多智能体。 如果任务相对简单且变化不大，单体AI足够；如果任务复杂且经常变化，多智能体的优势就体现出来了。 对于企业来说，关键不是要不要用多智能体，而是什么时候用、怎么用、用在什么地方。 我们的经验是：从简单场景开始，逐步复杂化；从单体AI开始，逐步多智能体化；从技术验证开始，逐步业务化。
20110编辑于 2026-02-02- 来自专栏张善友的专栏
OpenAI官方开源多智能体框架「Swarm」，并不是我想要的多智能体框架
今天早上，OpenAI实施团队的 @shyamal在Github上开源了Swarm这个OpenAI官方的多智能体框架。 这个多智能体框架确实已经把多智能体的关键，说的很透彻了，Swarm 里面定义了两个核心「Agents」和「Handoffs」，多智能体的核心是在这个Handoffs上面。 个人观点认为他的设计还没有我们的多智能体框架好用，OpenAI的[Swarm]是docker swarm，我们的多智能体框架就是k8s，我需要的是像k8s编排容器那样编排智能体，我们刚刚在9月26日对外发布了多智能体的工业设计产品 多智能体的核心难题其是不同智能体之间的通信问题。怎麼传递信息，传哪些信息，这些都很重要。多个智能体协作，也只需要在必要的时候被调用起来就可以了。 OpenAI的Swarm 目前还处于实验阶段，期望他发展成为k8s 这样的一个多智能体编排框架： 这个框架是python写的，大家觉得用python 写多智能体应用是好选择吗？
73610编辑于 2025-02-04 - 来自专栏测试开发囤货
MetaGPT：多智能体元编程框架
MetaGPT：多智能体元编程框架 使 GPTs 组成软件公司，协作处理更复杂的任务 MetaGPT输入「一句话的老板需求」，输出「用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等 ProductManager, Architect, Engineer async def startup(idea: str, investment: float = 3.0, n_round: int = 5)
1K30编辑于 2023-08-08 - 来自专栏数据科学和人工智能
DeepMind 最新教程：多智能体学习
DeepMind团队最新做的关于多智能体学习的教程 DeepMind团队最新做的关于多智能体学习的教程
74610编辑于 2022-03-31 - 来自专栏设计模式
Anthropic官方：AI智能体的 3 种工作流 和 5 种多智能体协同模式
本文结合 Anthropic 官方的两篇博客系统梳理出来了 3 类主流工作流模式与 5 种多智能体协同范式。 完全自主智能体：自主决定工具、顺序与终止条件。 工作流架构：固定整体流程，步骤内保留智能体动态能力。 多智能体协同：多专业智能体分工协作，处理单智能体无法胜任的复杂任务。 生产实践遵循最简原则： 优先单智能体→再工作流→最后多智能体，仅在复杂度与收益匹配时升级架构。 三大核心工作流模式 1. 以下 5 种模式从简单到复杂，覆盖绝大多数企业级场景。 1. 生成-验证者（Generator-Verifier） 最简单的多智能体模式，生成初稿→验证评审→反馈迭代，循环至通过。 优点：松耦合、易扩展、新增智能体无需改造现有链路。 缺点：链路追踪难、路由错误易静默失败。 核心价值： workflow 由事件驱动而非预设顺序，适配多变场景。 5.
78310编辑于 2026-04-22 2026 年智能体架构综述：从笨重设计到多智能体架构（MAS）
如果把 2024 年比作智能体的“前哨战”，那么 2026 年就比作真正生产级智能体的“分水岭”。 取而代之，是像微服务演进同样必然的范式：多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）。01 笨重设计的最终路：为什么分离剂玩不动了？在早期探索中，我们习惯于构建“全能型智能体”。 设计模式在处理简单的演示时表现出色，但在真实的企业级场景（如复杂的金融审计、供应链调度）中却暴露了三个致命伤：认知的“过度过度”：当一个智能体被要求同时掌握代码编写、合规审核和风险评估时，LLM 的长上下文 专家、景观设计师、创意专家……这些子智能体实时同步进度，形成了一个“永不掉链子”的协作环。 这就是 2026 年的现实：人工智能不再是一个查询工具，正在成为企业的操作系统（Agent OS）。 随着模型上下文协议（MCP）等协议的成熟，智能体之间的协作负载已经成为冰点。 如果你还在尝试用一个庞大的提示解决所有问题，那么现在就停下来重新思考架构的时候了。
71032编辑于 2026-01-20多智能体仓库AI指挥层技术架构
多智能体仓库AI指挥层实现运营卓越与供应链智能仓库的“大脑”：解决碎片化运营难题尽管仓库的自动化和数据丰富程度已达历史新高，但多数站点仍然依赖一套难以跟上节奏的系统：仓库管理系统（WMS）、少量仪表盘和分散的岗位知识 主管们需要管理12类以上的设备、数千个班次任务以及持续不断的数据流，却没有任何统一的智能系统来解读全局或指导下一步行动。本文介绍多智能体智能仓库（MAIW）蓝图——一个缺失的关键层。 设计目标：展示某机构AI技术栈（包括NIM、NeMo、cuML、cuVS）如何驱动运营助手提供镜像仓库角色的多智能体架构：设备、运营、安全、预测、文档处理将检索增强生成（RAG）、预测和文档AI统一到单一工作流内置真实的安全性 编排的专用AI智能体团队，通过模型上下文协议（MCP）共享工具访问、外部系统调用和实时数据检索层。 智能体功能规划与通用路由意图、分解任务、选择合适智能体设备与资产跟踪管理叉车、AMR、传送带；检查遥测、维护和利用率运营协调管理任务、波次、人员配置和KPI；诊断瓶颈并执行修复安全与合规强制执行SOP和法规
22610编辑于 2026-04-05- 来自专栏强化学习专栏
【MADRL】多智能体深度强化学习《纲要》
文章强化学习： 强化学习（3）---《【MADRL】多智能体深度强化学习《纲要》》 【MADRL】多智能体深度强化学习《纲要》 多智能体深度强化学习（Multi-Agent Deep 多智能体深度强化学习将深度学习与多智能体强化学习结合，使得智能体能够在复杂、高维的环境中学习到有效的策略。 背景与挑战 多智能体系统中的强化学习任务包含多个智能体，每个智能体在与环境和其他智能体的交互过程中不断学习。 尽管简单易实现，但这种方法在多智能体环境中容易陷入非平稳性问题，且无法有效处理智能体之间的协作。 2.2. 智能电网与资源管理：在智能电网负载分配、分布式资源调度等场景中，MADRL 可以有效优化全局目标。 5.
1.4K10编辑于 2024-12-03 - 来自专栏panzhixiang
大模型多智能体简单应用案例介绍
多智能体角色的说明 最近在尝试 LLM Multi Agent（多智能体）的应用场景，下面给一个最近觉得还比较好用，也不是很麻烦的案例。
93410编辑于 2025-02-11 - 来自专栏AI
VSCode 正式发布：全新多智能体开发平台
VSCode在2026年2月发布的1.109版本中，正式将多智能体开发体验提升到新高度：在单一编辑器内运行Copilot、Claude与Codex智能体，统一管理所有会话，为每个任务选择最合适的工具。 一、统一的智能体会话管理：AgentSessions视图多智能体开发的核心挑战在于会话管理。 ：研究型子智能体：只读权限+网络搜索工具实现型子智能体：完整编辑权限安全审计子智能体：专注漏洞扫描的专用提示词四、开放标准：MCPApps与AgentSkillsVSCode的多智能体战略不仅关注功能集成 标志着多智能体开发体验的重要转折点：开发者无需在不同工具间切换，也无需为每个新智能体重新学习工作流。 通过统一的会话管理、开放的标准支持与灵活的编排能力，VSCode正在成为多智能体时代的开发者首选平台。
88810编辑于 2026-02-14 - 来自专栏强化学习专栏
【MADRL】多智能体价值分解网络（VDN）算法
文章分类在强化学习专栏： 【 强化学习】（11）---《多智能体价值分解网络（VDN）算法》 多智能体价值分解网络（VDN）算法 1.算法介绍 多智能体强化学习（MARL, 论文：Value-Decomposition Networks For Cooperative Multi-Agent Learning 代码： MADRL多智能体价值分解网络（VDN）算法 1.1背景与动机 在多智能体系统中，每个智能体不仅需要根据自己的观察做出决策，还需要与其他智能体协作以实现全局目标。 2.1价值分解 在传统的单智能体强化学习中，Q值函数 表示在状态 下采取动作 的价值。对于多智能体系统，联合Q值函数 表示在状态 下所有智能体联合动作 的总价值。 分散执行：每个智能体只需根据自己的局部观察和Q值进行决策，不依赖其他智能体的具体动作，适用于具有局部观测的多智能体任务。
1.5K00编辑于 2024-12-03 - 来自专栏NLP/KG
【一】MADDPG-单智能体|多智能体总结（理论、算法）
5、千万注意，一定要明确不同的强化学习算法的优缺点以便于求解不同类型的问题。 产生问题： 1–传统的多智能体RL算法中，每个智能体走势在不断学习且改进其策略。由此，从每个智能体的角度来看，环境是不稳定的，不利于收敛。 ---- 2.多智能体 （转） 1-如图所示，多智能体系统中至少有两个智能体。另外，智能体之间存在着一定的关系，如合作关系，竞争关系，或者同时存在竞争与合作的关系。 每个智能体最终所获得的回报不仅仅与自身的动作有关系，还跟对方的动作有关系。 2-多智能体强化学习的描述：马尔可夫博弈。状态转换符合马尔可夫过程，关系符合博弈。 Deterministic:直接输出确定性的动作 Policy Gradient: 基于策略Policy来做梯度下降从而优化模型 1.不过传统的RL方法，比如Q-Learning或者policy gradient都不适用于多智能体环境
4.9K20编辑于 2022-12-01 多智能体一致性算法
所有智能体的某个状态量（位置、速度、成本等）通过 局部邻居通信 最终收敛到同一个值。 二、1-D 离散时间一致性（5 行 MATLAB 代码）% 一阶离散一致性N = 5; % 智能体个数A = [0 1 1 0 0; % 邻接矩阵 初始状态for k = 1:100 x = x - alpha*L*x; % 迭代更新 plot(x,'o-'); axis([0 N 0 1]); pause(0.05);end运行 5 秒即可看到 5 条曲线汇合到 0.5 左右。 order=3cons_el.m五、Simulink 快速搭建打开 cons_quad.slx 在 Mask 里选择拓扑： topology='ring', order=2 运行 → Scope 显示 5
28610编辑于 2025-09-02- 来自专栏AgenticAI
LLM多智能体AutoGen教程5：函数调用之避免捏造参数
LLM多智能体AutoGen教程3：我的外包弟弟写代码》，我们使用AutoGen编写一个自动完成代码编写和修改的案例。 函数调用基础 Open AI的Function Calling API[1]可以通过如下HTTP请求完成，需要在请求体中加入tools字段，它是一个列表，意味着它支持多个函数描述。 函数描述采用JSON结构体，包括函数名、函数解释、参数列表，参数列表中每个字段都需要描述类型和解释，如下所示。 }, 此时，我还想继续实验的话，我需要把对话记录填充到请求体的message中，tools内容基本不变，除了增加一个日期参数之外，考虑篇幅问题就删减了。 AutoGen中函数调用 从第一节中，可以看到使用HTTP去构造函数调用的请求体是非常繁琐的。
80700编辑于 2025-03-18 - 来自专栏phodal
Shire 智能体市场：IDE 一键安装多智能体，协同打造集体智慧 Copilot
太长不看版：在新版本（0.8）的 Shire 中，你可以通过 Shire 智能体市场，一键下载和安装多个智能体，并直接在你的当前项目中使用。 与此同时，你还可以 将你的 Shire 代码段或者智能体上传到 Shire 智能体市场。 详细见视频： WHY：AI 智能体应用于真实世界软件开发的挑战？ 基于团队的流程、规范，来编写生成代码、生成测试用例等智能体。 通过智能体市场，来下载、安装、使用团队的智能体。 通过将团队的知识与代码库、团队上下文等紧密结合，我们可以实现更高效的软件开发。 诸如于，用户可以选择”API 设计、生成与文档“这个智能体包， 便可以直接在 IDE 中使用这这些智能体。 其它 Shire 新功能 在新版本（0.8）的 Shire 中，你还将体会到： model 参数，用于在 Shire 代码中指定模型的名称，以支持多模型的调用。
31800编辑于 2024-11-22 - 来自专栏DeepHub IMBA
ADK 多智能体编排：SequentialAgent、ParallelAgent 与 LoopAgent 解析
单个智能体的专业化程度有上限，真正的工作需要团队：一个角色接收订单，一个检查库存，一个安排生产，一个验证质量。 ADK 的编排模式：SequentialAgent、ParallelAgent、LoopAgent可以将多个智能体组合成工作流，流程只定义一次，状态在智能体之间自动传递，故障由系统托管。 三种模式：顺序、并行、循环 ADK 提供三种核心模式来组合智能体，每种对应一类真实的业务流程。 模式 1：SequentialAgent——流水线 步骤必须按顺序执行时适用。 它为每个智能体的输出命名，后续智能体用 {placeholder} 语法引用，ADK 自动完成状态传递。 状态管理：数据在智能体之间的流转 这是整个编排机制的核心。ADK 依靠 output key 和占位符语法自动完成状态传递。
20410编辑于 2026-04-15 - 来自专栏机器之心
清华、小米、华为、 vivo、理想等多机构联合综述，首提个人LLM智能体、划分5级智能水平
文中不仅梳理了个人 LLM 智能体所需的能力、效率和安全问题，还收集并整理了领域专家的见解，另外还开创性地提出了个人 LLM 智能体的 5 级智能水平分级法。 另外，管理和使用这些个人事项的能力不同于个人 LLM 智能体的智能水平。该团队从自动驾驶的 1-5 级智能分级获得灵感，提出了个人 LLM 智能体的 5 个智能等级。 受自动驾驶 6 个等级的启发，该团队将个人 LLM 智能体的智能水平分成了 1 级到 5 级共 5 个层级，如图 5 所示。 下表 1 列出了每一级的关键特征和代表性用例。 意见 2（如何定制智能体）：在定制化方面，人们最接受的方法是组合使用微调和上下文学习。 意见 3（使用哪些模态）：个人 LLM 智能体最需要的是多模态 LLM，尤其是文本和视觉模态。 意见 5（如何与智能体交互）：基于语音的交互是最受欢迎的方式。 意见 6（需要开发哪些智能体能力）：对于个人 LLM 智能体的未来开发，参与专家认为最重要的功能是「更智能和更自动化的决策能力」。
61110编辑于 2024-01-23 - 来自专栏媒矿工厂
CVPR 2023教程 | 多模态智能体-链接大模型
v=Wb5ZkZUNYc4&list=PLB1k029in3UhWaAsXP1DGq8qEpWxW0QyS&index=6 内容整理：王怡闻 在 Linjie Li 的演讲中，她回答了多模态智能体中的重要问题之一 ：如何用大模型将多模态智能体串联起来。 图4 受到NLP领域的启发过去几个月间，多模态智能体领域的进展十分迅速，并且涉及到了多个领域，如下图。后面将以MM-ReAct作为例子展示多模态智能体是如何工作的。 图5 MM-ReAct 设计 MM-ReAct的完整的工作流程如下: 我们将一个图片发送给ChatGPT，ChatGPT就会调用外部接口去完成这个任务。 而随着大模型的不断更新，在这个新范式下建立的多模态智能体系统的能力也会随之增强。 图9 GPT + SAM -- 理解人类指令 我们可以将不同的模型结合到一起，以应对更复杂的任务。
74430编辑于 2023-09-09 多 Agent 协作：如何终结智能体的“死循环”？
对于习惯了强类型、高并发且追求确定性的 Go 开发者来说，多 Agent 系统中的非确定性协作往往是最大的挑战。 在多 Agent 协作中，死循环通常不是偶然的，而是由以下几个底层逻辑共同导致的技术必然。 首先是语义镜像效应。Agent 本质上是概率预测模型。 比如一个简单的邮件撰写任务只给 5 次对话机会。 更高级的做法是引入超时惩罚与降级机制。 写在最后 多 Agent 协作系统中的死循环问题，本质上是分布式智能系统在缺乏中心调度时的自发性混乱。 随着 Agentic Workflow 的不断成熟，未来的编排框架（如 LangGraph 的图形化控制）将内置更智能的冲突仲裁器和死循环自动识别引擎。
20410编辑于 2026-05-08
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