到底選誰？五大多智能體 ( Multi-AI Agent) 框架對比 原創
編者按： 當前 AI 技術發展日新月異，多智能體框架如雨后春筍般涌現。如何在 AutoGen、LangGraph、CrewAI 等眾多框架中做出正確選擇，找出那一個真正適合你需求的多智能體框架？
本文作者通過對五大多智能體 AI 框架的比較，提出了一個關鍵觀點：不同的 AI 框架適用于不同的場景和需求，選擇的關鍵在于精準匹配項目特點和技術路線。
作者 | Mehul Gupta
編譯 | 岳揚
在生成式 AI 領域，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框架，令人目不暇接。
但是，面對眾多的 Multi-AI Agent 框架，如何做出選擇確實是個難題。
市場上的選項繁多，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，這一領域更是顯得擁擠。為了幫助大家理清思路，我將詳細剖析這些框架的核心特性、優勢以及潛在的不足，以便大家能根據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 框架是該領域的先驅，由微軟推出，并在軟件開發領域得到了廣泛應用。
主要特點如下：
- AutoGen 包含用戶智能體和助手智能體兩個核心角色。
- 用戶智能體負責提出編程需求或編寫提示詞，助手智能體則負責生成和執行代碼。
- 助手智能體不僅負責代碼生成，還包括代碼執行過程，并將結果反饋給用戶智能體或其他智能體。
- 該框架擅長于代碼任務的多智能體編排（multi-agent orchestration），同時也具備處理其他類型任務的能力。
- 在智能體間的交互過程中，允許人工提供指導。
- 來自微軟的強大、堅實的社區支持。
然而，AutoGen 也存在以下局限性：
- 對非編程背景的用戶來說，操作不夠直觀。
- 在本地部署大語言模型（LLMs）時，配置過程較為繁瑣，需要額外配置代理服務器。
- 在非軟件開發領域，其表現可能不如專業工具出色。
02 CrewAI
CrewAI 通常是大家快速搭建 Multi-AI Agent 任務演示的首選工具，因為它的操作直觀，配置起來也十分簡便。
功能特點：
- 操作界面直觀，主要依靠編寫提示詞。
- 創建新智能體并將其融入系統非常簡單，幾分鐘內就能生成上百個智能體。
- 即便是非技術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 LLM 服務提供商和本地 LLM 配合使用。
不足之處：
- 在靈活性和定制化方面有所限制。
- 更適合處理基礎場景，對于復雜的編程任務則不太理想。
- 智能體間的交互偶爾會出現一些故障。
- 技術社區的支持力度相對較弱。
03 Langraph
我個人非常推崇 LangGraph，這個工具可以適用于各種 Multi-AI Agent 任務，并且具有極高的靈活性。
功能特點：
- LangGraph 基于 LangChain 開發，其核心思想是“有向循環圖（Directed Cyclic Graph）”。
- 它不僅僅是一個 Multi-AI agent 框架，功能遠超于此。
- 高度靈活，可定制性強，幾乎能夠滿足所有多智能體協作應用的需求。
- 作為 LangChain 的延伸，它得到了技術社區的大力支持。
- 能夠與開源的 LLMs（大語言模型）以及各種 API 無縫協作。
不足之處：
- 文檔資料不夠詳盡。對于編程經驗較少的用戶來說，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 最近發布了 Swarm，我得說，對于想要入門 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：
- 非常適合 Multi-AI Agent 領域的新手。
- 主要致力于簡化“智能體創建”過程，以及智能體之間的上下文切換操作（我們稱之為Handoffs）。
- 制作一個簡短的演示應用極其簡單。
不足之處：
- 只支持 OpenAI API，不支持其他 LLMs。
- 不適合在生產環境部署。
- 系統的靈活性有待提高。
- 技術社區支持較弱，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（這是微軟的第二個框架），其目標是對現有的 AutoGen 框架進行簡化。
功能特點：
- 與 Swarm 相似，Magnetic-One 同樣適用于編程經驗較少的用戶，操作起來簡便快捷。
- 系統預設了五個智能體，包括一個管理智能體和另外四個專用智能體：WebSurfer 負責在瀏覽器中瀏覽網頁以及與網頁進行互動，FileSurfer 負責本地文件的管理與導航，Coder 專注于代碼的編寫與分析，而 ComputerTerminal 則提供控制臺訪問權限，運行程序和安裝庫文件。
- 該框架基于 AutoGen 打造，是一個通用框架。
- 附帶了 AutoGenBench 工具，專門用于評估智能體的性能。
不足之處：
- 對開源 LLMs 的支持較為復雜，不易實現。
- 靈活性有待提高；從某種程度上看，它更像是一款應用，而非一個框架。
- 目前的文檔資料和技術社區支持力度幾乎為零，尚需加強。
06 那么，哪一款 Multi-AI Agent 框架最為出色？
以下是我的個人見解（我親身體驗過這些智能體框架）：
- 在軟件開發方面：AutoGen（由微軟推出） —— 它最適合處理代碼生成和復雜的 multi-agent 編碼工作流任務。
- 對于初學者來說：OpenAI Swarm 和 CrewAI —— 這兩個框架操作簡便，非常適合剛接觸 multi-agent AI 且沒有復雜配置需求的新手使用。
- 處理復雜任務的首選：LangGraph —— 該框架提供了極高的靈活性，是為高級用戶設計的，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 在這方面也表現不俗。
- 技術社區支持最給力：AutoGen 擁有相當不錯的技術社區支持，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建智能體的任務。Swarm 和 Magentic-One 的表現也相當不錯，但社區支持相對較弱。
- 性價比之王：Magentic-One —— 它提供了一套預配置的解決方案，采用了通用框架的設計方法，可能在初期能夠節省成本。Swarm 和 CrewAI 在成本效益方面也值得關注。
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Mehul Gupta
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?你認為哪個框架最適合你的需求？為什么？
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