到底選誰？五大多智能體 ( Multi-AI Agent) 框架對(duì)比 原創(chuàng)
編者按： 當(dāng)前 AI 技術(shù)發(fā)展日新月異，多智能體框架如雨后春筍般涌現(xiàn)。如何在 AutoGen、LangGraph、CrewAI 等眾多框架中做出正確選擇，找出那一個(gè)真正適合你需求的多智能體框架？
本文作者通過對(duì)五大多智能體 AI 框架的比較，提出了一個(gè)關(guān)鍵觀點(diǎn)：不同的 AI 框架適用于不同的場(chǎng)景和需求，選擇的關(guān)鍵在于精準(zhǔn)匹配項(xiàng)目特點(diǎn)和技術(shù)路線。
作者 | Mehul Gupta
編譯 | 岳揚(yáng)
在生成式 AI 領(lǐng)域，Multi-AI Agent 這一話題正變得日益火熱。眾多科技巨頭紛紛推出了相關(guān)框架，令人目不暇接。
但是，面對(duì)眾多的 Multi-AI Agent 框架，如何做出選擇確實(shí)是個(gè)難題。
市場(chǎng)上的選項(xiàng)繁多，讓人難以決斷！
特別是在 OpenAI 推出了 Swarm，微軟也推出了 Magentic-One 之后，這一領(lǐng)域更是顯得擁擠。為了幫助大家理清思路，我將詳細(xì)剖析這些框架的核心特性、優(yōu)勢(shì)以及潛在的不足，以便大家能根據(jù)自己的需求做出最佳選擇。接下來，我們將逐一探討這些框架：
AutoGen (Microsoft)
LangGraph (LangChain)
CrewAI
OpenAI Swarm (OpenAI)
Magentic-One (Microsoft)
01 Autogen
AutoGen 框架是該領(lǐng)域的先驅(qū)，由微軟推出，并在軟件開發(fā)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。
主要特點(diǎn)如下：
- AutoGen 包含用戶智能體和助手智能體兩個(gè)核心角色。
- 用戶智能體負(fù)責(zé)提出編程需求或編寫提示詞，助手智能體則負(fù)責(zé)生成和執(zhí)行代碼。
- 助手智能體不僅負(fù)責(zé)代碼生成，還包括代碼執(zhí)行過程，并將結(jié)果反饋給用戶智能體或其他智能體。
- 該框架擅長(zhǎng)于代碼任務(wù)的多智能體編排（multi-agent orchestration），同時(shí)也具備處理其他類型任務(wù)的能力。
- 在智能體間的交互過程中，允許人工提供指導(dǎo)。
- 來自微軟的強(qiáng)大、堅(jiān)實(shí)的社區(qū)支持。
然而，AutoGen 也存在以下局限性：
- 對(duì)非編程背景的用戶來說，操作不夠直觀。
- 在本地部署大語(yǔ)言模型（LLMs）時(shí)，配置過程較為繁瑣，需要額外配置代理服務(wù)器。
- 在非軟件開發(fā)領(lǐng)域，其表現(xiàn)可能不如專業(yè)工具出色。
02 CrewAI
CrewAI 通常是大家快速搭建 Multi-AI Agent 任務(wù)演示的首選工具，因?yàn)樗牟僮髦庇^，配置起來也十分簡(jiǎn)便。
功能特點(diǎn)：
- 操作界面直觀，主要依靠編寫提示詞。
- 創(chuàng)建新智能體并將其融入系統(tǒng)非常簡(jiǎn)單，幾分鐘內(nèi)就能生成上百個(gè)智能體。
- 即便是非技術(shù)背景的用戶也能輕松上手。
- 得益于與 LangChain 的集成，它能夠與多數(shù) LLM 服務(wù)提供商和本地 LLM 配合使用。
不足之處：
- 在靈活性和定制化方面有所限制。
- 更適合處理基礎(chǔ)場(chǎng)景，對(duì)于復(fù)雜的編程任務(wù)則不太理想。
- 智能體間的交互偶爾會(huì)出現(xiàn)一些故障。
- 技術(shù)社區(qū)的支持力度相對(duì)較弱。
03 Langraph
我個(gè)人非常推崇 LangGraph，這個(gè)工具可以適用于各種 Multi-AI Agent 任務(wù)，并且具有極高的靈活性。
功能特點(diǎn)：
- LangGraph 基于 LangChain 開發(fā)，其核心思想是“有向循環(huán)圖（Directed Cyclic Graph）”。
- 它不僅僅是一個(gè) Multi-AI agent 框架，功能遠(yuǎn)超于此。
- 高度靈活，可定制性強(qiáng)，幾乎能夠滿足所有多智能體協(xié)作應(yīng)用的需求。
- 作為 LangChain 的延伸，它得到了技術(shù)社區(qū)的大力支持。
- 能夠與開源的 LLMs（大語(yǔ)言模型）以及各種 API 無縫協(xié)作。
不足之處：
- 文檔資料不夠詳盡。對(duì)于編程經(jīng)驗(yàn)較少的用戶來說，上手難度較大。
- 使用它需要具備一定的編程能力，特別是在圖（graphs）和邏輯流程的理解上。
04 OpenAI Swarm
OpenAI 最近發(fā)布了 Swarm，我得說，對(duì)于想要入門 Multi-AI agent 框架的新手來說，這可能是目前最易用的選擇。
功能特點(diǎn)：
- 非常適合 Multi-AI Agent 領(lǐng)域的新手。
- 主要致力于簡(jiǎn)化“智能體創(chuàng)建”過程，以及智能體之間的上下文切換操作（我們稱之為Handoffs）。
- 制作一個(gè)簡(jiǎn)短的演示應(yīng)用極其簡(jiǎn)單。
不足之處：
- 只支持 OpenAI API，不支持其他 LLMs。
- 不適合在生產(chǎn)環(huán)境部署。
- 系統(tǒng)的靈活性有待提高。
- 技術(shù)社區(qū)支持較弱，甚至無法在 GitHub 上提交問題反饋。
05 Magentic-One
最新亮相的是微軟推出的 Magnetic-One（這是微軟的第二個(gè)框架），其目標(biāo)是對(duì)現(xiàn)有的 AutoGen 框架進(jìn)行簡(jiǎn)化。
功能特點(diǎn)：
- 與 Swarm 相似，Magnetic-One 同樣適用于編程經(jīng)驗(yàn)較少的用戶，操作起來簡(jiǎn)便快捷。
- 系統(tǒng)預(yù)設(shè)了五個(gè)智能體，包括一個(gè)管理智能體和另外四個(gè)專用智能體：WebSurfer 負(fù)責(zé)在瀏覽器中瀏覽網(wǎng)頁(yè)以及與網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行互動(dòng)，F(xiàn)ileSurfer 負(fù)責(zé)本地文件的管理與導(dǎo)航，Coder 專注于代碼的編寫與分析，而 ComputerTerminal 則提供控制臺(tái)訪問權(quán)限，運(yùn)行程序和安裝庫(kù)文件。
- 該框架基于 AutoGen 打造，是一個(gè)通用框架。
- 附帶了 AutoGenBench 工具，專門用于評(píng)估智能體的性能。
不足之處：
- 對(duì)開源 LLMs 的支持較為復(fù)雜，不易實(shí)現(xiàn)。
- 靈活性有待提高；從某種程度上看，它更像是一款應(yīng)用，而非一個(gè)框架。
- 目前的文檔資料和技術(shù)社區(qū)支持力度幾乎為零，尚需加強(qiáng)。
06 那么，哪一款 Multi-AI Agent 框架最為出色？
以下是我的個(gè)人見解（我親身體驗(yàn)過這些智能體框架）：
- 在軟件開發(fā)方面：AutoGen（由微軟推出） —— 它最適合處理代碼生成和復(fù)雜的 multi-agent 編碼工作流任務(wù)。
- 對(duì)于初學(xué)者來說：OpenAI Swarm 和 CrewAI —— 這兩個(gè)框架操作簡(jiǎn)便，非常適合剛接觸 multi-agent AI 且沒有復(fù)雜配置需求的新手使用。
- 處理復(fù)雜任務(wù)的首選：LangGraph —— 該框架提供了極高的靈活性，是為高級(jí)用戶設(shè)計(jì)的，支持自定義邏輯和智能體編排（orchestration）。
- 在與開源 LLMs 的兼容程度方面：LangGraph —— 它與開源 LLMs 的兼容性極佳，支持多種 API 接口，這是其他一些框架所不具備的。CrewAI 在這方面也表現(xiàn)不俗。
- 技術(shù)社區(qū)支持最給力：AutoGen 擁有相當(dāng)不錯(cuò)的技術(shù)社區(qū)支持，能夠幫助用戶解決一些難題。
- 即開即用的選擇：CrewAI —— 它的配置快捷、操作直觀，非常適合用于演示或是需要迅速創(chuàng)建智能體的任務(wù)。Swarm 和 Magentic-One 的表現(xiàn)也相當(dāng)不錯(cuò)，但社區(qū)支持相對(duì)較弱。
- 性價(jià)比之王：Magentic-One —— 它提供了一套預(yù)配置的解決方案，采用了通用框架的設(shè)計(jì)方法，可能在初期能夠節(jié)省成本。Swarm 和 CrewAI 在成本效益方面也值得關(guān)注。
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?你認(rèn)為哪個(gè)框架最適合你的需求？為什么？
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