原文：https://blog.context.ai/comparing-leading-multi-agent-frameworks/ 在你的应用程序中使用大语言模型（LLMs）有一种更强大的方式：多智能体框架。 大多数人都熟悉直接调用LLM，或者使用RAG（检索增强生成）技术来增加LLM的相关性和上下文。这些方法让你在应用程序中获得类似人类的推理能力，但只是模拟了与单个通才“人”对话的行为。多智能体框架的见解在于它们模拟了一个团队，混合了通才和专家，协同完成某些任务。这些智能体基本上是利用LLM的输出调用其他软件工具（例如获取数据）的循环，并将结果反馈给LLM，直到实现高级目标。当你有以下情况时，它们特别有用： 事先不确定需要哪些工具（例如根据用户输入，可能需要进行RAG、网页搜索或两者结合，或者其他）。LLM可能需要几次尝试才能得到正确答案，并且正确答案可以在不依赖LLM的情况下验证（例如编写可执行代码）。如果你打算使用多智能体方法，可以自己创建一个框架，但对于大多数人来说，使用现有的框架最合理。为了做出正确的选择，让我们看看领先的多智能体框架及其各自的优缺点。 AutoGen优点： 成熟度高：AutoGen有一个非常活跃的社区，这对寻求支持和协作的开发者非常有利。可定制智能体：它还提供了可定制的智能体，可以集成LLM、工具和人类反馈，使任务执行高度灵活。缺点： 复杂性：这是一个相当复杂的框架，对于新用户来说可能是一个挑战，需要陡峭的学习曲线才能有效利用其功能。结构较少：一些开发者可能会觉得AutoGen相对于其他框架结构较少，这可能会影响实施的难易度。最适合：重视社区驱动支持的开发者，并希望在复杂、大规模LLM应用中集成多个智能体、工具和人类反馈的强大框架。它在需要动态、可定制智能体互动的各种应用领域中表现出色。了解更多信息：https://microsoft.github.io/autogen/。 MetaGPT优点： 复杂智能体互动：MetaGPT在支持智能体之间的复杂互动方面表现出色，使其适合复杂的多智能体任务。丰富的库：它还带有丰富的预定义智能体库，无需大量定制开发即可实现多种功能。缺点： 依赖Asyncio：大量依赖asyncio，对于网络密集的I/O来说是好的，但相对于其他Python原生并行处理方法有一些相当严重的限制。通用性有限：MetaGPT中智能体的角色可能缺乏通用性，可能限制其在需要高度可定制智能体的场景中的使用。最适合：需要复杂多智能体互动和预定义复杂行为的项目。适用于网络密集的异步操作和需要先进协作能力但不需要大量定制的项目。了解更多信息：https://www.deepwisdom.ai/。 CrewAI优点： 面向生产：CrewAI以生产使用为设计重点，具有干净的代码和实用应用的关注点。智能体委派：强调智能体委派，允许任务在智能体之间进行结构化分配。缺点： 重新委派限制：对重新委派和使用外部智能体的限制可能会约束任务分配和执行的灵活性。数据收集：收集匿名使用数据，可能会引起一些团队的隐私担忧。最适合：需要结构化任务委派和清晰可靠执行的生产就绪应用，并且框架内置的分析不是问题的情况下。了解更多信息：https://www.crewai.com/。 LangGraph优点： 专注智能体：能够将复杂问题分解为可管理的任务，由专门的智能体处理，提高效率。图形表示：使用图形表示智能体连接，提供了一种清晰且可扩展的方式来管理多智能体互动。缺点： 复杂设置：基于图形的设置对于不熟悉图论或希望更简单实现的开发者来说可能较复杂。任务限制：虽然在专注任务上表现出色，但在需要广泛或高度互联的任务中可能不如简单图结构的智能体协作效果好。最适合：处理复杂任务依赖关系——其基于图形的方法非常适合可视化任务依赖关系和智能体关系。了解更多信息：https://python.langchain.com/docs/langgraph/。 AutoGPT优点： 内存和上下文管理：与AutoGen类似，AutoGPT在内存和上下文管理方面表现出色，在需要这些能力的LLM应用中具有优势。缺点： 依赖可视化构建器：依赖可视化构建器进行应用设计，对于那些更愿意在代码中定义设计的团队可能会限制灵活性。最适合：希望利用可视化设计工具轻松构建和管理多智能体系统的开发者，重点是LLM使用中的内存和上下文管理。了解更多信息：https://autogpt.net/。 结论最终，是否使用多智能体框架以及使用哪个框架将取决于具体的用例。但无论选择哪个框架，要将你的用例投入生产，你需要考虑如何评估这些LLM智能体的“团队”。自己做可能会非常复杂，特别是在智能体动态生成其他智能体的情况下，其中一些智能体可以访问你在LLM应用中从未计划过的工具。没有一个强大的评估框架，你可能无法知道你的应用是否正常工作，甚至在你进行更新时是否在改进。幸运的是，Context.ai正在考虑这些问题，所以你不必担心——请留意我们的多智能体评估工具和框架，祝你开发顺利。