我們正式進入了AI智能體的時代！但現在已經不再是單打獨斗的機器人時代了——2025年是個轉折點，AI智能體之間的協作正成為主流，而不是例外。

?如果你一直在關注最新趨勢，可能已經聽說過多智能體系統（MAS）——這個領域正在悄無聲息地改變從研究自動化到任務編排的一切。但打造這些系統可不簡單。你需要能協調內存、上下文、模型多樣性以及智能體間推理的框架。最重要的是，你肯定想要開源工具，這樣才能自由靈活地開發。

我深入研究了生態系統，測試了各種工具，評估了實際應用的可行性，終于篩選出2025年打造多智能體AI系統的五大開源框架。不管你是獨立開發者還是要打造大規模項目，這些框架都能幫你從原型到生產快人一步。

讓我們一起來看看這些真正能推動進步的工具吧！

什么是多智能體系統（MAS）？

在介紹框架之前，咱們先統一一下概念。

**多智能體系統（MAS）**是由多個自主智能體組成的系統，這些智能體可以相互交互、合作和協調來完成復雜任務。跟單一智能體模型不同，MAS涉及分布式智能——每個智能體可能有自己的目標、內存，甚至是不同的模型提供者。

你可以把它想象成一個專家團隊在協作：一個負責搜索，一個處理語言，另一個生成摘要——它們協同工作，速度更快、效果更好，還能減少人工干預。

打造MAS可不只是串聯幾個提示詞那么簡單。你需要能管理智能體編排、上下文共享、內存和推理流程的框架。以下五個開源項目就是為此而生的亮點。

1. Motia

智能體工作流的視覺化后端

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

如果你已經厭倦了把API、任務和AI邏輯拼湊在一起，Motia可能會成為你的新寵。

Motia 是一個后端框架，設計目的是將API、后臺任務、事件流和AI智能體統一在一個無縫系統中。它有點像服務器端的React。每個功能都被封裝成一個Step——一個模塊化、可復用的邏輯單元，讓編排變得直觀。

Motia的強大之處：

• 支持在同一工作流中使用Python、TypeScript和Ruby。
• 實時可視化智能體行為和任務流。
• 為多智能體后端設計，具備事件驅動邏輯。
• 開箱即用的狀態管理。
• 部署簡單，無需復雜配置。

Motia讓混亂的后端變得清晰。如果你需要管理多個智能體、數據庫或定時任務，這個框架能幫你理清亂麻。對那些想要結構化但不失靈活性的開發者來說，簡直完美。

2. Agno

多智能體推理的瑞士軍刀

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

Agno不僅僅是一個框架，它是一個面向智能體的全棧平臺。不管你是打造推理智能體、內存系統還是LLM流水線，Agno都能搞定。

Agno專為多模態和多智能體系統設計，支持智能體處理文本、圖像、音頻甚至視頻。它還預集成了超過23個模型提供者和20多個vector stores，用于運行時搜索。

核心功能：

• 模型無關，支持OpenAI、Claude、Mistral以及其他開源LLM。
• 以推理為核心，內置chain-of-thought和scratchpad memory。
• 支持多模態輸入/輸出：文本、圖像、音頻、視頻。
• 內置支持共享內存和上下文的團隊智能體。
• 高性能，輕量級智能體設計。

Agno是我測試過的最完整的MAS框架。不管你是跑3個智能體還是30個，它都能隨你的野心擴展。模塊化設計也意味著你永遠不會被鎖定。

3. Pydantic AI

快速打造可靠的AI系統

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

由Pydantic和FastAPI的創造者打造，Pydantic AI是為構建結構化、生產級AI系統（包括多智能體系統）提供的Pythonic答案。

如果你曾經為hallucinated outputs、無效JSON或脆弱的智能體流程頭疼，Pydantic AI能幫你把混亂理順。

亮點功能：

• 原生支持Python控制流和async/await。
• 使用嚴格的Pydantic models驗證每個LLM輸出。
• 實時流式輸出，同時進行驗證。
• 可選的服務層，為智能體提供上下文數據。
• 與Logfire搭配，調試和監控更方便。

如果你已經熟悉Python + FastAPI生態，Pydantic AI簡直是你的超能力。它就像AI智能體輸出的TypeScript，讓你不再為出錯原因抓狂。

4. AWS Multi-Agent Orchestrator (Agent Squad) — 企業級MAS，插拔即用

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

AWS的多智能體編排方案出人意料地對開發者友好且擴展性強。Agent Squad是一個基于Python和TypeScript的框架，開箱即用支持智能體路由、意圖分類和上下文保持。

它專為生產環境設計，兼容本地、AWS Lambda和云平臺。你可以把它看作一個高度模塊化的智能體路由器，內置分類器和內存。

核心能力：

• 智能意圖分類，將查詢路由到正確的智能體。
• 多智能體內存，支持連貫、持久的對話。
• 支持流式和非流式輸出。
• 簡單插拔系統，輕松添加自己的智能體或工具。
• 可運行在任何環境：無服務器、本地或云端。

如果你追求企業級的可靠性，Agent Squad是最佳MAS框架。適合構建內部工具、DevOps智能體或多用途機器人，給你一個穩固、可擴展的基礎。

5. AutoAgent

無需代碼？沒問題！

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

AutoAgent完全顛覆了傳統，用零代碼的方式打造LLM智能體。你只需寫自然語言提示，它就能把它們變成可部署的智能體——完全不需要寫代碼。

別以為“零代碼”就等于功能弱。AutoAgent內置了自管理的vector database，支持function-calling和ReAct工作流，甚至還有動態運行時內存。

核心功能：

• 用自然語言構建和管理智能體。
• 集成高速vector DB，用于智能體內存和RAG。
• 支持OpenAI、Claude、Mistral、Hugging Face模型。
• 完全支持ReAct和function-calling流水線。
• 輕量級，適合運行個人智能體或助手工作流。

如果你想快速打造MAS項目，或者讓團隊無需編碼就能部署智能體，AutoAgent是理想選擇。它內核強大，還讓AI更易用。

選擇適合你的MAS框架

多智能體系統的時代不是即將到來——它已經來了！不管你是想試驗LLM自動化，還是打造生產級的智能體集群，上面這些框架都經過實戰檢驗、開源且面向未來。

簡單總結一下什么時候用哪個框架：

• Motia：適合需要清晰后端結構、處理多智能體和數據庫的開發者。
• Agno：野心大的項目，需多模態和復雜推理的場景。
• Pydantic AI：Python愛好者，追求結構化和可靠輸出的首選。
• AWS Agent Squad：企業級應用，需高可靠性和可擴展性。
• AutoAgent：快速上手、無代碼開發，適合快速原型或非技術團隊。

最難的部分已經不是打造智能體，而是選對基礎。這五個框架讓你的選擇更簡單。

如果你試過其中某個框架，或者對某個用例好奇，歡迎在評論區告訴我你的想法！

讓我們一起打造更聰明的AI吧！