作者:魏新宇 - 微软 AI 全球黑带高级技术专家
排版:Alan Wang
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本文涉及到的详细测试代码和测试步骤放置于:
https://github.com/xinyuwei-david/david-share/tree/master/LLMs/Magentic-One
本文中不再赘述代码实现。欢迎给 repo 点亮 Star,您的点赞是作者持续创作的动力。
近年来,生成式人工智能领域掀起了一股“多智能体”(Multi-AI Agent)热潮,各大科技巨头纷纷推出了自己的多智能体框架。这些框架如雨后春笋般涌现,包括微软的 AutoGen 和最新的 Magentic-One、OpenAI 的Swarm、LangChain 的 LangGraph 以及 CrewAI 等。然而,面对琳琅满目的选择,开发者们难免犯难:究竟哪一个多智能体框架才是最适合自己的?为了帮助大家解开这个疑惑,本文将深入解析这些主流的多智能体框架,详细介绍它们的特点、优势与不足,并结合实例,为您在选择和应用时提供有价值的参考。
AutoGen(微软)
框架简介
AutoGen 由微软推出,最初主要面向软件开发任务。它采用了用户代理(User Agent)和助理代理(Assistant Agent)的双代理模式,为代码生成和执行提供强大的支持。
核心特点
双代理交互机制:用户代理负责提供需求或提示,助理代理则根据这些需求生成并执行代码。
代码生成与执行一体化:助理代理不仅能够生成代码,还可以直接执行,并将结果反馈给用户或其他代理。
人性化的指导:在代理交互过程中,允许人类介入,提供指导或调整方向。
强大的社区支持:得益于微软的资源和影响力,AutoGen 拥有活跃的社区和丰富的资源。
优势解析
专业性强:高度适合复杂的软件开发和代码生成任务。
扩展性好:方便定制和扩展,满足特定需求。
资源丰富:大量的示例、文档和社区支持,降低了上手难度。
不足之处
学习门槛较高:对于非程序员或编程经验不足的用户,可能不够友好。
配置复杂:尤其是在使用本地大型语言模型(LLM)时,需要进行复杂的设置,如配置代理服务器等。
领域局限:在非软件开发任务中,性能和效果可能不尽如人意。
适用场景与实例
适用于需要复杂代码生成和多代理协作的软件开发任务。
实例
自动化代码审查系统:利用用户代理提交代码片段,助理代理进行代码审查、优化并返回改进建议。
多模块协同开发:在大型软件项目中,不同的助理代理负责不同模块的开发和测试,用户代理协调整体进度。
CrewAI
框架简介
CrewAI 以其直观、易用的特点成为许多开发者快速构建多智能体演示的首选。即使是非技术人员,也能在短时间内创建出功能丰富的多智能体系统。
核心特点
基于提示的简单操作:主要通过编写提示来控制代理行为,学习成本低。
高效的代理创建:能够在数分钟内创建上百个代理,实现规模化。
广泛的 LLM 支持:通过与 LangChain 的集成,兼容大多数 LLM 提供商和本地 LLM。
优势解析
易上手:对编程知识要求低,适合初学者和非技术人员。
快速开发:非常适合需要快速构建原型或演示的场合。
灵活性:在一定范围内,可以方便地定制代理的行为和属性。
不足之处
功能深度有限:在处理复杂的编程或逻辑任务时,能力可能不足。
交互不稳定:代理之间的交互有时可能出现Bug,影响体验。
社区资源有限:相比其他框架,CrewAI 的文档和社区支持较少。
适用场景与实例
适用于需要快速搭建、演示多智能体系统的场合,特别适合非技术用户。
实例
客户服务代理团队:快速创建多个代理,分别负责解答不同类型的客户问题,提升客服效率。
市场调研助手:代理们协作收集、整理市场信息,为决策提供支持。
LangGraph(基于 LangChain)
框架简介
LangGraph 是基于 LangChain 构建的多智能体框架,以其高度的灵活性和可定制性著称。对于需要复杂逻辑和自定义的开发者来说,LangGraph 无疑是最佳选择。
核心特点
有向循环图结构:基于有向循环图(Directed Cyclic Graph),能够清晰地表示代理之间复杂的依赖关系和交互流程。
强大的扩展能力:支持几乎任何类型的多代理编排应用,满足高度定制化需求。
丰富的社区资源:作为 LangChain 的扩展部分,享有其活跃的社区和大量资源。
广泛的 LLM 兼容性:与开源 LLM 和各种 API 接口良好兼容,提供更多选择。
优势解析
高度可定制:开发者可以根据需求,自由设计代理的逻辑和交互方式。
支持复杂任务:适合需要复杂逻辑处理、多步骤协作的任务场景。
社区支持:大量的示例、文档和社区讨论,帮助开发者快速解决问题。
不足之处
学习曲线陡峭:需要开发者具备较强的编程能力,对图结构和逻辑流有深入理解。
文档有待完善:目前的文档可能不足以覆盖所有功能,需要开发者自行探索。
初学者不友好:对于编程新手,可能需要投入更多时间和精力。
适用场景与实例
适用于需要高度定制、复杂逻辑处理的多智能体系统,适合有经验的开发者。
实例
智能投顾系统:多个代理分别负责市场分析、风险评估、策略制定,为用户提供个性化的投资建议。
科研辅助平台:代理团队协作,从文献检索、数据分析到报告撰写,支持整个科研流程。
OpenAI Swarm
框架简介
OpenAI 推出的 Swarm 是一款面向新手的多智能体框架,旨在以最简单的方式帮助用户入门多智能体系统的构建。
核心特点
简洁明了:专注于简化代理的创建和代理之间的上下文切换(称为“Handoffs”)。
快速上手:无需复杂的配置,即可开始构建多智能体系统。
专注于演示:非常适合用于创建简短的演示或概念验证。
优势解析
用户友好:界面和操作简洁,降低了入门门槛。
快速构建:适合需要在短时间内展示多智能体概念的场合。
不足之处
兼容性受限:目前仅支持 OpenAI 的 API,无法使用其他 LLM。
功能有限:不适合用于生产环境,缺乏必要的扩展性和稳定性。
社区支持不足:资源和支持较少,遇到问题可能难以及时解决。
适用场景与实例
适用于多智能体系统的新手用户,或需要快速创建演示的场合。
实例
教学辅助工具:创建简单的代理,帮助学生理解基本概念或解答简单问题。
基础问答系统:搭建一个简单的问答平台,代理之间进行基本的信息传递和协作。
Magentic-One(微软)
框架简介
作为微软最新推出的多智能体框架,Magentic-One 是在 AutoGen 的基础上进行的简化和优化,旨在降低使用门槛,让更多用户能够方便地构建多智能体系统。
核心特点
预配置的代理集合:框架内置了一个协调者代理(Orchestrator)和四个功能代理:
WebSurfer:浏览和交互网页内容。
FileSurfer:管理和访问本地文件。
Coder:专注于代码编写和分析。
ComputerTerminal:提供命令行接口,执行程序和安装库。
基于 AutoGen:继承了 AutoGen 的优势,同时简化了操作。
性能分析工具:集成了 AutoGenBench,用于评估代理的性能和效率。
优势解析
开箱即用:预设的代理和功能,无需复杂配置,节省时间和精力。
用户友好:界面直观,适合非技术人员使用。
性能可视化:通过性能分析工具,直观了解代理的运行情况,方便优化。
不足之处
兼容性问题:在集成本地或开源 LLM 时,需要额外的配置和调整。
适用场景与实例
适用于希望快速搭建通用型多智能体系统的用户,特别是对技术要求不高的场合。
实例
信息整合平台:利用内置的代理,完成从网络信息收集、文件管理到代码处理的全流程操作。
自动化系统运维:通过 ComputerTerminal 代理,执行系统命令,管理服务器和应用。
总结
整体最强大和全面的框架:如果您追求功能深度和专业性,AutoGen 可能是最佳选择。
快速开发和易用性:如果您重视上手速度和简便性,CrewAI 是理想的选择。
高度定制和复杂逻辑:需要深入定制和复杂功能时,选择 LangGraph。
成本效益和通用性:希望快速部署通用解决方案,Magentic-One 会是不错的选择。
魏新宇
微软 AI 全球黑带高级技术专家
著有《大语言模型原理、训练及应用》《金融级 IT 架构与运维》《OpenShift 在企业中的实践》v1&v2、《云原生应用构建》。
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