Agent 成为共识的速度非常快。但今年 Agent 的真正转折点在于：多智能体。

从科研自动化到任务编排，从自动开淘宝店到 Vibe 一切，从 AI 浏览器到今天的 ChatGPT Agent，一切都是多智能体的味道。

但要真正搭建一个多智能体（ MAS ）系统，并不简单。

我们需要能够协调记忆、上下文、多模型集成和智能体之间的推理逻辑的框架。

而最重要的是：我们需要开源工具，这样才可以自由灵活地构建与部署。

今天小编就为大家整理了在真实工作场景中，备受极客推崇的 5 大多智能体构建开源框架。

无论你是独立开发者、还是需要构建企业可扩展系统，无论是在搭建原型、还是想让原型走向生产落地，这些工具都能帮到各位。

题外话：有想法的独立开发者，已经开始靠多智能体挣到第一桶金了。

01、多智能体，不是串联几个提示词那么简单

之前，小编有报道一篇Agent构建失败的文章：我只是做了个花式提示词链！血泪重构血泪总结：AI智能体的五个进阶等级（附完整代码实现）。

这里，在介绍框架之前，再补充科普下概念。

多智能体系统（MAS）是由多个自治代理组成的系统，这些代理可以相互交互、协作与协调，共同完成复杂任务。不同于单一智能体模型，MAS 是一种分布式智能架构，每个智能体可能有自己的目标、记忆，甚至由不同模型驱动。

你可以把它想象成一个协作团队：

一个智能体负责搜索，另一个处理语言理解，还有一个生成摘要——它们同步协作，大大提升了效率，减少了对人类的依赖。

所以，要构建 MAS，远不只是“串联几个 prompt”那么简单，而是需要真正能支撑智能体编排、上下文共享、记忆管理和推理链路的框架。

02、五大流行的开源框架

以下这五个项目就是目前最出色的选择。

1. Motia — 智能体工作流的可视化后端

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

如果你厌倦了把 API、任务队列和 AI 逻辑拼凑在一起，那么 Motia 会是你新的最爱。

Motia 是一个后端框架，能将 API、后台任务、事件流与 AI 代理统一整合到一个无缝系统中。它有点像“后端的 React”：每个功能被封装成一个模块化的 Step（步骤），逻辑清晰、可复用，易于编排。

核心亮点：

在同一工作流中支持 Python、TypeScript 和 Ruby；
实时可视化代理行为和任务流；
面向多智能体的事件驱动逻辑设计；
内建状态管理；
部署简单，几乎无额外配置负担。

对于管理多个代理、数据库或调度任务的开发者来说，Motia 能把后端的混乱变为可控的秩序。

2. Agno — 多智能体推理的瑞士军刀

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

Agno 不只是一个框架，而是一个面向“智能体推理系统”的全栈平台。无论你要构建推理代理、记忆模块或 LLM 推理链，Agno 都配备了强大工具集。

它支持多模态输入输出（文本、图像、音频、视频），并预集成了 23+ 模型提供商、20+ 向量数据库，适用于运行时搜索。

核心功能：

模型无关（支持 OpenAI、Claude、Mistral、各类开源模型）；
推理优先设计，支持 Chain-of-Thought 和草稿记忆（scratchpad memory）；
接收并处理多模态输入输出；
团队智能体支持共享上下文与记忆；
高性能、轻量级代理结构。

Agno 是我测试过功能最全面的 MAS 框架。从 3 个代理扩展到 30 个毫无压力，且模块化设计避免了技术锁死。

3. Pydantic AI — 快速构建可靠的 AI 系统

GitHub — Pydantic AI：https://github.com/pydantic/pydantic-ai

由 Pydantic 和 FastAPI 背后的开发者打造，Pydantic AI 是一款 Pythonic 风格的框架，旨在构建结构化、可落地的 AI 系统——包括多智能体场景。

如果你曾因模型胡编乱造的输出、无效 JSON 或脆弱的代理流程而头疼，Pydantic AI 提供了“结构与验证”的解决方案。

核心亮点：

原生支持 Python 控制流和 async/await；
每个 LLM 输出都用严格的 Pydantic 模型验证；
实时流式输出 + 实时验证；
可选服务层，方便注入上下文数据；
与 Logfire（调试与监控工具）完美集成。

如果你熟悉 Python/FastAPI 生态，那 Pydantic AI 简直就是你的超能力加成——它就像为 LLM 输出配备了 TypeScript 类型系统。

4.AWS Multi-Agent Orchestrator（Agent Squad）— 企业级 MAS 编排框架

GitHub — AWS Agent Squad：https://github.com/awslabs/agent-squad

AWS 的这套多智能体编排框架，出乎意料地友好、灵活，且面向生产环境而设计。

Agent Squad 支持 Python 和 TypeScript，能自动完成代理路由、意图分类、上下文保留等关键操作。它能在本地、Lambda 或云端运行，构建高度模块化的智能体系统。

核心能力：

自动识别意图并分派至合适代理；
多代理共享记忆，支持连续对话；
支持流式与非流式通信；
插件式架构，轻松接入自定义代理与工具；
无缝部署于本地或任意云平台。

如果你在构建企业内部工具、DevOps 智能体或多功能 bot，这个框架可以提供稳定、可扩展的基础架构。

5. AutoAgent — 零代码？也能搞定！

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

AutoAgent 改变了游戏规则：这是一个零代码框架，你只需写自然语言 prompt，它就能生成可部署的智能体，无需编程。

别小看“零代码”。它内建高性能向量数据库，支持函数调用与 ReAct 推理模式，甚至还有运行时动态记忆。

核心特性：

用自然语言即可构建和管理代理；
内建 RAG + 高速向量 DB；
支持 OpenAI、Claude、Mistral、Hugging Face 模型；
完整支持 ReAct 流程与函数调用；
轻量级设计，适用于个人助理或工作流自动化。

想快速启动 MAS 项目，或让团队成员无需写代码就能部署智能体？AutoAgent 是极佳选择。它功能强大，却极易上手。

03、如何为你的 MAS 项目选对框架？

多智能体系统的时代已经来临。无论你是在探索 LLM 自动化，还是准备上线企业级 agent 网络，这五个开源框架都是实战验证过、面向未来的利器。

框架选型速览：

框架名	特点简述	适用场景
Motia	后端工作流可视化 + 多语言 + 状态管理	构建有多个代理的自动化后端
Agno	全模态 + 多模型 + 高性能	重推理、多模型、多代理协作
Pydantic AI	严格结构化 + 实时验证 + Python 生态支持	需要可靠输出与快速集成
Agent Squad	企业级稳定性 + 插件式架构	企业自动化工具或运维代理
AutoAgent	零代码 + ReAct + 轻量高效	快速原型、低门槛试验项目