5大开源多智能体 AI 框架

我们正式进入了 AI 代理的时代。但不仅仅是关于单个机器人，2025 年标志着一个转折点，AI 代理之间的协作变得越来越普遍，而不是例外。

如果你一直在关注最新的趋势，你可能已经听说过 multi-agent systems (MAS) — 这是一个悄然改变一切的领域，从研究自动化到任务编排。但构建这些系统并不简单。你需要能够协调记忆、上下文、模型多样性以及代理间推理的框架。最重要的是——你想要开源工具，这样你可以自由且灵活地构建。

在深入生态系统、测试工具和评估实际可行性后，我精选了2025年构建多智能体AI系统的五大开源框架。无论你是单独开发还是为大规模构建，这些框架都能让你从原型到生产获得优势。

让我们深入了解真正推动进展的工具。

什么是多智能体系统（MAS）？

在我们进入框架之前，先达成共识。

多智能体系统（MAS） 是由多个自主代理组成的系统，它们可以相互交互、合作和协调以完成复杂任务。与单智能体模型不同，MAS 涉及分布式智能——每个代理可能有自己的目标、记忆，甚至模型提供商。

想象一下一个由专家团队合作的情景：一个处理搜索，另一个处理语言，另一个生成摘要——他们全部同步以更快、更好、更少人工干预的方式完成工作。

构建 MAS 需要的不仅仅是串联提示。你需要管理代理编排、上下文共享、记忆和推理流程的框架。这就是这五个开源项目发挥作用的地方。

1、Motia — 代理工作流的可视化后端

如果你厌倦了将 API、作业和 AI 逻辑粘合在一起，Motia 可能是你的新宠。

Motia 是一个后端框架，旨在在一个无缝系统中统一 API、后台作业、事件流和 AI 代理。它就像 React，但用于你的服务器端逻辑。每个函数都被封装为一个 Step —— 一个模块化、可重用的逻辑单元，使编排变得直观。

Motia 强大的原因：

• 支持 Python、TypeScript 和 Ruby 在同一工作流中。
• 实时可视化代理行为和作业流。
• 专为多代理后端设计，具有事件驱动逻辑。
• 内置状态管理。
• 部署简单，无需复杂的设置。

Motia 为混乱的后端带来清晰度。如果你在管理多个代理、数据库或计划作业，这个框架可以简化混乱。它是希望结构而不失去灵活性的开发者的完美选择。

2、Agno — 多智能体推理的瑞士军刀

Agno 不仅仅是一个框架——它是一个完整的 agentic intelligence 全栈平台。无论你是构建推理代理、记忆系统还是 LLM 流水线，Agno 都有你需要的工具。

专为 多模态和多代理 系统设计，Agno 支持能够使用文本、图像、音频甚至视频进行推理的代理。它还预集成超过 23 个模型提供者和 20 多个向量存储，用于实时搜索。

核心功能：

• 模型无关性（OpenAI、Claude、Mistral、开源 LLM —— 你想要的都有）。
• 以推理为中心的设计，具有思维链和草稿板记忆。
• 接受多模态输入/输出：文本、图像、音频、视频。
• 内置支持共享内存和上下文的基于团队的代理。
• 高性能，轻量级代理设计。

Agno 是我测试过的最完整的 MAS 框架。它随着你的雄心壮志扩展——无论是运行 3 个代理还是 30 个。而且其模块化设计意味着你永远不会被锁定。

3、Pydantic AI — 快速构建可靠的 AI 系统

由 Pydantic 和 FastAPI 的同一批人创建，Pydantic AI 是构建 结构化、生产级 AI 系统（包括多代理设置）的 Python 化答案。

如果你曾经挣扎于幻觉输出、无效 JSON 或脆弱的代理流程，Pydantic AI 会为混乱带来结构和验证。

突出特点：

• 原生利用 Python 控制流和 async/await。
• 使用严格的 Pydantic 模型验证每个 LLM 输出。
• 实时流式传输输出并在现场验证它们。
• 可选的服务层用于为代理提供上下文数据。
• 与 Logfire 配对以调试和监控。

如果你已经在 Python + FastAPI 生态系统中感到舒适，Pydantic AI 会给你超能力。它就像 TypeScript，但用于你的 AI 代理输出——不再猜测哪里出错了。

4、Agent Squad ——即插即用的企业级 MAS

AWS 对多智能体编排的看法令人惊讶地开发者友好且可扩展。Agent Squad 是一个基于 Python 和 TypeScript 的框架，可开箱即用地处理 代理路由、意图分类 和 上下文保留。

它专为生产环境而设计，并可在本地、AWS Lambda 和云平台上运行。将其视为一个高度模块化的代理路由器，内置分类器和记忆。

关键功能：

• 智能意图分类，将查询路由到合适的代理。
• 多代理记忆，实现连贯、持久的对话。
• 支持流式和非流式。
• 易于即插即用的系统，可添加自己的代理或工具。
• 任何地方运行：无服务器、本地或云。

如果你关心企业级可靠性，这是最好的 MAS 框架。如果你在构建内部工具、开发人员工具代理或多功能机器人，这为你提供了坚实的、可扩展的基础。

5、AutoAgent — 无需编码？没问题

AutoAgent 通过一个零代码框架改变了规则，用于构建 LLM 代理。你只需编写自然语言提示，它就会将它们转换为可部署的代理——无需编程。

尽管如此，不要误以为“零代码”意味着低能力。AutoAgent 具有自我管理的向量数据库，支持函数调用和 ReAct 工作流，甚至还有动态运行时内存。

顶级功能：

• 使用自然语言构建和管理代理。
• 集成高速向量 DB 用于代理记忆和 RAG。
• 支持 OpenAI、Claude、Mistral、Hugging Face 模型。
• 完全支持 ReAct 和函数调用流水线。
• 轻量级，适合运行个人代理或助手工作流。

如果你想快速构建 MAS 项目——或者让团队在不编程的情况下部署代理——AutoAgent 是理想的选择。它在后台非常强大，使 AI 更加易用。

6、结束语

多智能体系统时代不是即将到来——它已经来了。无论你是尝试 LLM 自动化还是构建生产级代理群，上述框架都经过实战测试，是开源且面向未来的。

以下是一份快速总结，说明何时使用什么：

最难的部分不再是构建代理——而是选择正确的基础。这五个框架让这个决定变得更简单。

让我们一起构建更聪明的 AI。

原文链接：Top 5 Open-Source Frameworks to Build Multi-Agent AI Systems in 2025

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