Magentic-One, AutoGen, LangGraph, CrewAI, 或 OpenAI Swarm：哪个多智能代理框架最好？

流行的多智能体编排框架的优缺点

生成型AI中的多智能体主题正变得炽热，每个主要科技巨头都发布了一些相关框架。

但选择哪个多智能体框架呢？

它们太多了！！

并且随着OpenAI发布Swarm以及微软的Magentic-One，这个领域变得非常混乱。为了消除任何疑惑，我将尝试解释这些框架的关键特点，优缺点，并让您自行决定哪个更适合您。接下来我们将讨论。

自动生成（Microsoft）

语言图（LangChain）

船员人工智能

OpenAI 集群 (OpenAI)

磁性-一 (微软)

让我们开始吧!!

1. 自动生成

AutoGen 是微软空间中最流行和最早的框架，更适合软件开发任务。

特点:

• 主要涉及两个代理，用户和助手。
• 用户代理和助理代理互动：在Autogen的用户助理代理模型中，用户代理可以提供提示或要求，而助理代理生成并执行代码。
• 助理代理不仅处理代码生成，还负责执行，并将结果返回给用户或设置中的其他代理。
• 专注于多代理协调用于编码任务，但也能处理其他任务。
• 人类指导可以在互动之间提供。
• 微软强大的社区支持。

限制:

• 不够直观，并且不适合非程序员使用。
• 一个复杂的设置，特别是使用本地LLMs；需要一个代理服务器。
• 如果不是一个软件开发的任务，可能会相当平庸。

2. CrewAI

CrewAI通常是人们构建任何多人工智能代理任务的快速演示的首选，因为它非常直观和易于设置。

特点：

• 非常直觉，并主要依赖即时写作。
• 创建新代理人并将其添加到生态系统非常容易。您可以在几分钟内创建数百个代理人。
• 易于非技术用户使用。
• 透過LangChain整合，與大多數LLM提供商和本地LLMs配合良好。

限制：

• 灵活性和定制能力有限。
• 适用于基本用途，不适合复杂的编程任务。
• 在代理之间的交互过程中出现了一些bug。
• 社区支持有限。

3. 语言图

我的个人最爱，LangGraph可以用于任何多智能体任务，并提供很多灵活性。

特点:

• 建立在LangChain之上；基于有向循环图的概念。
• 这不仅仅是一个多人工智能代理框架，还远不止于此。
• 非常灵活和可定制，支持几乎任何多代理协调应用程序。
• 这是LangChain的延伸，因此得到了很好的社区支持。
• 适用于开源的LLMs和任何API。

限制:

• 缺乏完善的文档。
• 对非程序员或初学者程序员来说不友好。
• 需要良好的编程技能，特别是对图形和逻辑流程的理解。

4. 开放AI群体

OpenAI最近发布了Swarm，我必须说，如果您希望开始，它是当前最简单的多AI代理框架。

特点

• 适合多人智能代理新手
• 主要关注于简化“代理创建”和代理之间的上下文切换（称为交接）。
• 创建一个简短的演示非常容易

限制

• 不支持除OpenAI API之外的LLM。
• 不适用于生产部署
• 不够灵活。
• 社区支持不佳。甚至在 Git Hub 上都不能提出问题！

5. Magentic-One 5. 磁性-一

这个列表上的最新加入是微软的Magentic-One（他们的第二个框架），也是为了简化他们现有的AutoGen框架。

特点

• 类似于Swarm，这适合非程序员且易于运行。
• 默认配置包括5个代理、一个经理代理和其他4个代理：WebSurfer通过浏览器浏览和与网页交互，FileSurfer管理和浏览本地文件，Coder专注于编写和分析代码，ComputerTerminal提供控制台访问，可运行程序和安装库。
• 建立在AutoGen之上，更多地是一个通用框架。
• 包括AutoGenBench，这是一个用于分析代理性能的特定工具。

限制

• 支持开源LLM是复杂的
• 不够灵活；对我来说更像一个应用程序而不是一个框架
• 目前文档和社区支持为零。

那么，哪个是最佳的多AI代理框架？

根据我的看法（我使用了所有这些软件包），

• 对于软件开发：AutoGen (微软) — 最适合涉及代码生成和复杂的多代理编码工作流程的任务。
• 最适合新手：OpenAI Swarm & CrewAI — 用户友好，适合那些对多智能体人工智能新手而言，无需复杂的设置要求。
• 最适合复杂任务：LangGraph - 提供高灵活性，专为高级用户打造，允许自定义逻辑和编排。
• 开源LLMs：LangGraph - 与开源LLMs良好集成，并支持各种API，不同于其他一些框架。即使是CrewAI也可以。
• 最佳社区支持：AutoGen有良好的社区支持，可以帮助您解决不常见的问题。
• 从一开始就准备好：CrewAI — 快速设置、直观易懂，适用于需要快速创建代理的演示或任务。即使Swarm和Magentic-One也不错，但缺乏足够的社区支持。
• 成本效益：磁性-One — 预先打包设置和通用方法，可能节省初始成本。即使 Swarm 和 CrewAI 也可以考虑。

希望这个博客对您有所帮助，并且您选择了正确的多人工智能代理编排框架。