2025 年最值得尝试的 8 款开源多智能体框架：从单兵作战到团队协作

作者：JIN，工程师兼技术写作者
更新时间：2025-07-14

一群 AI 智能体正在“开会”，就像人类同事一样交换意见、分配任务。

为什么现在是关注多智能体系统的最佳时机？

把 AI 比作一位天才，单项任务表现亮眼，但遇到复杂需求就会“宕机”。
多智能体系统（Multi-Agent System，MAS）则像一支足球队：有人负责进攻，有人负责防守，还有人专门传球。它们各自独立，却围绕同一个目标协同工作，整体效果远超任何单兵作战。

市场数字也印证了这一点：

• 2024 年全球 AI 智能体市场规模约 54.3 亿美元
• 2025 年预计 79.2 亿美元
• 2034 年有望达到 2360.3 亿美元，年复合增长率 45.82%

换句话说，多智能体不再是实验室的“玩具”，而是即将贡献全球 GDP 四分之一 的生产力工具。

多智能体系统到底是什么？

一句话解释：

“让多个 AI 角色像人类团队一样分工协作，解决单模型搞不定的复杂任务。”

与传统单体模型相比，多智能体的关键差别有三点：

框架全景速览

下面 8 个框架全部开源、活跃维护，且各有鲜明性格。请根据实际场景对号入座。

1️⃣ AutoGen：让智能体“吵架”出真知

核心亮点

• 事件驱动对话：支持人类与 AI 混编，随时插话。
• 模板丰富：内置多轮对话、任务交接、反思等模式。
• 调试友好：自带日志追踪与可视化面板。

何时用它

• 需要“让智能体互相挑刺”的研究场景
• 代码评审、学术辩论、复杂故障排查

最简示例

from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent

coder = AssistantAgent(name="Coder")
reviewer = AssistantAgent(name="Reviewer")
user = UserProxyAgent(name="Admin")

# Coder 写代码 → Reviewer 审代码 → 用户最终确认
groupchat = GroupChat(agents=[user, coder, reviewer], messages=[])
manager = GroupChatManager(groupchat=groupchat)
user.initiate_chat(manager, message="写一个 Python 快排")

2️⃣ CrewAI：像导演一样喊“Action”

核心亮点

• 角色 Role：给每个智能体发“工牌”，如研究员、写手、质检。
• 任务 Task：支持顺序、并行、条件分支。
• 层级 Crew：可嵌套子团队，天然适配企业组织。

何时用它

• 内容生产流水线
• 市场调研报告自动生成
• 敏捷开发小团队模拟

最简示例

from crewai import Agent, Task, Crew

researcher = Agent(
    role='研究员',
    goal='收集最新 AI 框架信息',
    backstory='你是一位资深技术分析师'
)
writer = Agent(
    role='写手',
    goal='撰写通俗易懂的科普文章',
    backstory='你擅长用比喻讲技术'
)

task1 = Task(description='搜集 8 个开源框架资料', agent=researcher)
task2 = Task(description='把资料改写成 1500 字文章', agent=writer)

crew = Crew(agents=[researcher, writer], tasks=[task1, task2])
result = crew.kickoff()

3️⃣ Pydantic AI：把“幻觉”锁进笼子

核心亮点

• 输出即验证：所有 LLM 返回强制符合 Pydantic 模型。
• 异步优先：原生支持 async/await，高并发无压力。
• 流式校验：边生成边检查，提早暴露格式错误。

何时用它

• 金融、医疗等对数据格式零容忍的场景
• 对外暴露 API，无法容忍脏数据

最简示例

from pydantic_ai import Agent
from pydantic import BaseModel

class Response(BaseModel):
    answer: str
    confidence: float

agent = Agent(model='openai:gpt-4o', result_type=Response)
result = agent.run_sync("用一句话解释量子纠缠")
print(result.data)
# 输出: Response(answer='量子纠缠=远距离心灵感应的粒子版', confidence=0.93)

4️⃣ LangGraph：流程图一样的代码

核心亮点

• 节点即步骤：每个节点是一段可复用函数。
• 边即路由：支持条件边、循环边，天然可画成流程图。
• 持久化：断点续跑，审计追踪一键生成。

何时用它

• 需要“可解释”的合规流程
• 多轮审批、风控决策、复杂客服工单

最简示例

from langgraph.graph import StateGraph, END

def step_a(state):
    return {"count": state["count"] + 1}

def step_b(state):
    return {"count": state["count"] * 2}

workflow = StateGraph()
workflow.add_node("a", step_a)
workflow.add_node("b", step_b)
workflow.add_edge("a", "b")
workflow.add_edge("b", END)

graph = workflow.compile()
graph.invoke({"count": 1})  # 输出: {'count': 4}

5️⃣ Atomic Agents：去中心化的“游击队”

核心亮点

• 零中央调度：每个智能体独立存活，断网也能跑。
• 跨网通信：支持 HTTP、gRPC、MQTT 等多种协议。
• 轻量部署：可在树莓派、边缘盒子上运行。

何时用它

• 物联网现场计算
• 多公司协作，互不信任但要共享结果
• 要求 99.999% 可用性的系统

6️⃣ Motia：后端工程师的“实时仪表盘”

核心亮点

• 多语言无痛融合：Python、TypeScript、Ruby 同场竞技。
• 事件可视化：拖一条时间轴即可查看所有 agent 心跳。
• 状态持久化：Redis、Postgres 随切随换。

何时用它

• 需要把旧系统、第三方 API 拼成新工作流
• 团队里同时有 Python 与前端工程师

7️⃣ Agno：全栈多模态“推理发动机”

核心亮点

• 模型即插即用：OpenAI、Claude、Mistral、本地 Llama 一键切换。
• 共享记忆池：同队 agent 像共用一块白板。
• 多模态流水线：文本、图片、音频、视频按同一上下文流转。

何时用它

• 需要“读完论文→总结→配图→出视频”一条龙
• 研究型项目，需要逐步推理、交叉验证

8️⃣ AWS Multi-Agent Orchestrator：企业级“总调度”

核心亮点

• 意图路由：一句话自动分到最合适的 agent，减少用户重复描述。
• 千万级并发：Serverless 自动伸缩，按调用计费。
• 持久会话：同一用户 30 天上下文不丢。

何时用它

• 大型客服中心、内部 Helpdesk
• 已深度使用 AWS 服务的企业

如何挑到“真命框架”？

把需求拆成 4 个维度，打分即可：

示例：

• Python 单语言 + 高可靠 + 公有云 → Pydantic AI
• 多语言 + 可视化调试 + 混合云 → Motia
• 去中心化 + 边缘设备 → Atomic Agents

落地三步曲：从 0 到 1 的最小可行实践

第一步：两智能体 MVP

目标：让 A 抓取网页，B 总结成一句话。

• 用 CrewAI 定义两个 Role
• 跑通本地链路，观察日志

第二步：加记忆与监控

• 接入 Redis 做共享上下文
• 用 Grafana 画延迟、错误率图表

第三步：版本化与灰度

• 每个 agent 独立仓库、独立 CI
• 通过 feature flag 逐步放量

写在最后：协作才是 AI 的下一站

多智能体系统把“一个大模型打天下”变成了“一群专家打团战”。
选对框架只是起点，更重要的是设计好角色边界、共享记忆和失败重试策略。
当你看到两个 AI 为了最佳方案“争吵”，然后共同给出更优解时，你会意识到：

未来不是更大的模型，而是更聪明的协作。

如需交流实践细节，欢迎在评论区留言或邮件联系。祝你早日组建属于自己的 AI 梦之队！