Agent 成為共識的速度非常快。但今年 Agent 的真正轉折點在于：多智能體。
從科研自動化到任務編排，從自動開淘寶店到 Vibe 一切，從 AI 瀏覽器到今天的 ChatGPT Agent，一切都是多智能體的味道。
但要真正搭建一個多智能體（ MAS ）系統，并不簡單。
我們需要能夠協調記憶、上下文、多模型集成和智能體之間的推理邏輯的框架。
而最重要的是：我們需要開源工具，這樣才可以自由靈活地構建與部署。
今天小編就為大家整理了在真實工作場景中，備受極客推崇的 5 大多智能體構建開源框架。
無論你是獨立開發者、還是需要構建企業可擴展系統，無論是在搭建原型、還是想讓原型走向生產落地，這些工具都能幫到各位。
題外話：有想法的獨立開發者，已經開始靠多智能體掙到第一桶金了。
01、多智能體，不是串聯幾個提示詞那么簡單
之前，小編有報道一篇Agent構建失敗的文章：我只是做了個花式提示詞鏈！血淚重構血淚總結：AI智能體的五個進階等級（附完整代碼實現）。
這里，在介紹框架之前，再補充科普下概念。
多智能體系統（MAS）是由多個自治代理組成的系統，這些代理可以相互交互、協作與協調，共同完成復雜任務。不同于單一智能體模型，MAS 是一種分布式智能架構，每個智能體可能有自己的目標、記憶，甚至由不同模型驅動。
你可以把它想象成一個協作團隊：
一個智能體負責搜索，另一個處理語言理解，還有一個生成摘要——它們同步協作，大大提升了效率，減少了對人類的依賴。
所以，要構建 MAS，遠不只是“串聯幾個 prompt”那么簡單，而是需要真正能支撐智能體編排、上下文共享、記憶管理和推理鏈路的框架。
02、五大流行的開源框架
以下這五個項目就是目前最出色的選擇。
1.?Motia — 智能體工作流的可視化后端
GitHub — Motia：https://github.com/MotiaDev/motia
如果你厭倦了把 API、任務隊列和 AI 邏輯拼湊在一起，那么 Motia 會是你新的最愛。
Motia?是一個后端框架，能將 API、后臺任務、事件流與 AI 代理統一整合到一個無縫系統中。它有點像“后端的 React”：每個功能被封裝成一個模塊化的 Step（步驟），邏輯清晰、可復用，易于編排。
核心亮點：
- 在同一工作流中支持 Python、TypeScript 和 Ruby；
- 實時可視化代理行為和任務流；
- 面向多智能體的事件驅動邏輯設計；
- 內建狀態管理；
- 部署簡單，幾乎無額外配置負擔。
對于管理多個代理、數據庫或調度任務的開發者來說，Motia 能把后端的混亂變為可控的秩序。
2.?Agno — 多智能體推理的瑞士軍刀
GitHub — Agno：https://github.com/agno-agi/agno
Agno?不只是一個框架，而是一個面向“智能體推理系統”的全棧平臺。無論你要構建推理代理、記憶模塊或 LLM 推理鏈，Agno 都配備了強大工具集。
它支持多模態輸入輸出（文本、圖像、音頻、視頻），并預集成了?23+ 模型提供商、20+ 向量數據庫，適用于運行時搜索。
核心功能：
- 模型無關（支持 OpenAI、Claude、Mistral、各類開源模型）；
- 推理優先設計，支持 Chain-of-Thought 和草稿記憶（scratchpad memory）；
- 接收并處理多模態輸入輸出；
- 團隊智能體支持共享上下文與記憶；
- 高性能、輕量級代理結構。
Agno 是我測試過功能最全面的 MAS 框架。從 3 個代理擴展到 30 個毫無壓力，且模塊化設計避免了技術鎖死。
3.?Pydantic AI — 快速構建可靠的 AI 系統
GitHub — Pydantic AI：https://github.com/pydantic/pydantic-ai
由 Pydantic 和 FastAPI 背后的開發者打造，Pydantic AI?是一款 Pythonic 風格的框架，旨在構建結構化、可落地的 AI 系統——包括多智能體場景。
如果你曾因模型胡編亂造的輸出、無效 JSON 或脆弱的代理流程而頭疼，Pydantic AI 提供了“結構與驗證”的解決方案。
核心亮點：
- 原生支持 Python 控制流和 async/await；
- 每個 LLM 輸出都用嚴格的 Pydantic 模型驗證；
- 實時流式輸出 + 實時驗證；
- 可選服務層，方便注入上下文數據；
- 與 Logfire（調試與監控工具）完美集成。
如果你熟悉 Python/FastAPI 生態，那 Pydantic AI 簡直就是你的超能力加成——它就像為 LLM 輸出配備了 TypeScript 類型系統。
4.AWS Multi-Agent Orchestrator（Agent Squad）— 企業級 MAS 編排框架
GitHub — AWS Agent Squad：https://github.com/awslabs/agent-squad
AWS 的這套多智能體編排框架，出乎意料地友好、靈活，且面向生產環境而設計。
Agent Squad?支持 Python 和 TypeScript，能自動完成代理路由、意圖分類、上下文保留等關鍵操作。它能在本地、Lambda 或云端運行，構建高度模塊化的智能體系統。
核心能力：
- 自動識別意圖并分派至合適代理；
- 多代理共享記憶，支持連續對話；
- 支持流式與非流式通信；
- 插件式架構，輕松接入自定義代理與工具；
- 無縫部署于本地或任意云平臺。
如果你在構建企業內部工具、DevOps 智能體或多功能 bot，這個框架可以提供穩定、可擴展的基礎架構。
5.?AutoAgent — 零代碼？也能搞定！
GitHub — AutoAgent：https://github.com/HKUDS/AutoAgent
AutoAgent?改變了游戲規則：這是一個零代碼框架，你只需寫自然語言 prompt，它就能生成可部署的智能體，無需編程。
別小看“零代碼”。它內建高性能向量數據庫，支持函數調用與 ReAct 推理模式，甚至還有運行時動態記憶。
核心特性：
- 用自然語言即可構建和管理代理；
- 內建 RAG + 高速向量 DB；
- 支持 OpenAI、Claude、Mistral、Hugging Face 模型；
- 完整支持 ReAct 流程與函數調用；
- 輕量級設計，適用于個人助理或工作流自動化。
想快速啟動 MAS 項目，或讓團隊成員無需寫代碼就能部署智能體？AutoAgent 是極佳選擇。它功能強大，卻極易上手。
03、如何為你的 MAS 項目選對框架？
多智能體系統的時代已經來臨。無論你是在探索 LLM 自動化，還是準備上線企業級 agent 網絡，這五個開源框架都是實戰驗證過、面向未來的利器。
框架選型速覽：
| 框架名 | 特點簡述 | 適用場景 |
| Motia | 后端工作流可視化 + 多語言 + 狀態管理 | 構建有多個代理的自動化后端 |
| Agno | 全模態 + 多模型 + 高性能 | 重推理、多模型、多代理協作 |
| Pydantic AI | 嚴格結構化 + 實時驗證 + Python 生態支持 | 需要可靠輸出與快速集成 |
| Agent Squad | 企業級穩定性 + 插件式架構 | 企業自動化工具或運維代理 |
| AutoAgent | 零代碼 + ReAct + 輕量高效 | 快速原型、低門檻試驗項目 |
AI 領域的技術發展很快。之前大家討論的是“如何寫出一個智能體”，而現在已經變成了“選哪套框架來搭建整個系統”。希望這篇文章，能有所幫助。
其實，我們國內有不少知名的框架，比如 CrewAI、OpenManus 等等。大家都可以去下載嘗試。
如果評論區哪位大佬試用過其中任何一個，或者對某個用例感興趣，又或是對哪一款框架最為心動？歡迎留言交流靈感。
順帶留給大家一個問題：現在 Cursor、Windsurf 都小低谷了，你覺得下一個爆款會由哪款個框架撐起來？
