主流的多智能体系统框架有哪些？

主流多智能体系统框架：

1. CrewAI

• 架构特色：角色导向设计，每个 Agent 有明确的角色与职责
• 优势：直觉易用，模拟人类团队协作模式，快速上手
• 适用场景：任务分工明确的团队协作、内容生产流程
• 地位：2026年最受关注的多智能体框架之一，GitHub 22,000+ Stars

2. Microsoft AutoGen

• 架构特色：对话式协作，Agent 之间以讯息交换方式互动
• 优势：弹性高，支援人机协作（Human-in-the-loop），适合高风险应用
• 适用场景：需要动态角色扮演的对话型应用、程式码生成与测试
• 地位：GitHub 32,000+ Stars，微软官方支持，成熟度最高

3. CAMEL（Communicative Agents for "Mind" Exploration of Large Language Model Society）

• 架构特色：角色扮演模式，一个 Agent 扮演"AI 用户"，另一个扮演"AI 助手"
• 优势：适合研究与探索，支援多模态能力（文本、图像、音频）
• 适用场景：需要深度协作和创造性思维的任务
• 局限：对提示工程高度依赖，大规模场景面临挑战

4. LangGraph

• 架构特色：图状工作流设计，每个 Agent 是节点，可定义执行路径
• 优势：精确的流程控制、完整的状态管理、与 LangChain 生态整合
• 适用场景：复杂多步任务、需要条件分支的工作流
• 地位：GitHub 8,200+ Stars，LangChain 团队出品

5. Google ADK（Agent Development Kit）

• 架构特色：开源框架，原生支援 A2A 协议（Agent-to-Agent Protocol）
• 优势：与 Google 云端服务整合，企业级安全性
• 适用场景：需要跨组织 Agent 互通的企业应用
• 最新进展：2026年4月 A2A Protocol v1.0 发布，150+ 组织支持

6. 腾讯云智能体开发平台（ADP）

• 架构特色：企业级智能体开发平台，支援 RAG、Workflow、Multi-Agent 等主流架构
• 优势：
  • 零/低代码可视化配置，降低开发门槛
  • 内置企业级评测与多版本对比能力
  • 支援主流大模型及自建模型一站管理
  • 基于插件与 MCP 生态，提供企业级扩展能力
  • 具备多租户隔离、内容风控与细粒度权限审计
• 适用场景：企业级智能体应用开发、从 POC 快速走向生产
• 最新进展：2026年5月：Hy3 preview 和 DeepSeek-V4-Pro 模型结束公测，转为商用服务