随着人工智能技术的快速发展和广泛应用，智能体（AI Agent）技术已成为最具前景的研究方向之一。智能体通过将LLM与工具调用、记忆系统、推理规划等能力相结合，实现了从被动的问答系统向主动的任务执行系统的重要转变。

当前智能体框架的发展呈现出百花齐放的态势。从最早期的AutoGPT展示自主任务执行的可能性，到LangChain建立起完整的LLM应用开发生态，再到国内开源的Dify、Coze等，每个框架都在尝试解决智能体开发中的不同痛点。这些框架在架构设计、技术路线、应用场景等方面各具特色，形成了从学术研究到企业应用的完整生态链条。本文旨在对当前主流的开源智能体框架进行深度技术分析，为读者提供有价值的参考依据。

1.LangChain

LangChain 由开发者 Harrison Chase 于 2022 年 10 月 发布，是最早专门为大语言模型构建应用开发框架的开源项目。目前由 LangChain 社区维护，核心代码托管在 GitHub，并衍生出 Python 与 JavaScript 两个主要分支。

LangChain 的初衷是让大语言模型具备调用外部知识和工具的能力。随着智能体概念的兴起，LangChain 演化为一个通用的 Agent 架构，用于支撑检索增强生成（RAG）、任务规划、工具使用和多轮上下文管理等复杂智能体任务。LangChain 可作为几乎所有 LLM 的通用接口，提供集中式开发环境，用于构建 LLM 应用程序并将其与外部数据源和软件工作流集成。

LangChain采用模块化的链式调用架构，将复杂的LLM应用分解为可组合的组件。其核心设计理念是通过标准化接口连接不同的组件，实现灵活的应用构建。框架的核心抽象层langchain-core提供了统一的数据结构和接口定义，包括：

• LLM（大模型）：封装各类大模型接口，如 OpenAI、Anthropic等

• Chains（链）：将多个组件串联形成处理流程，支持顺序执行和条件分支

• Agents（智能体）：具备工具调用能力的推理系统，能够动态决定执行步骤

• Retrievers（检索器）：专门用于信息检索的组件，支持向量搜索和混合检索

• Memory（记忆）：提供对话历史管理和上下文维护机制

• Tools（工具）：外部API和服务的标准化封装接口

其运行逻辑是模型根据输入上下文与历史记忆生成计划、调用相应 Tool 执行动作、解析结果、更新记忆、形成最终响应。

LangChain的技术架构支持与50多种LLM提供商的集成，包括OpenAI、Anthropic、Cohere等主流服务，同时也支持本地模型的部署。框架提供了丰富的向量数据库集成，支持Pinecone、Weaviate、Chroma等多种选择。在2024年1月发布的0.1.0稳定版本中，LangChain进一步优化了架构设计，将核心功能分离为LangChain-Core和LangChain-Community两个包，提高了模块化程度和维护效率。

LangChain在RAG（检索增强生成）应用、对话系统、文档问答、内容生成等领域有着广泛应用。其丰富的模板库和示例代码极大降低了开发门槛，使得开发者能够快速构建原型和MVP产品。配套的LangSmith调试平台和LangServe部署工具进一步完善了开发到生产的全流程支持。

LangChain 是目前使用最广泛、生态最成熟的智能体开发框架之一。它开创了大语言模型模块化调用的范式，为后续框架（如 LlamaIndex、AutoGen等）奠定了基础。虽然在系统性能与工程复杂度上存在争议，但其思想已经成为开源智能体生态的事实标准。

代码地址：https://github.com/langchain-ai/langchain

2.LangGraph

LangGraph由LangChain团队于2023年推出，2024年作为开源项目发布，用于在 LangChain 基础上支持状态化、可观测、图结构化的智能体执行流程。LangGraph 完全开源，支持Python和Javascript语言。它可以与 LangChain 协同工作，也可以单独使用，并且与 LangSmith 无缝集成。LangGraph的推出，标志着 LangChain 生态从传统链式向有状态计算图的体系升级。

LangGraph的核心优势在于其对复杂控制流的支持。与传统的链式调用不同，LangGraph允许智能体根据执行结果动态调整后续行为，这在需要多轮推理、错误恢复或人工审核的场景中尤为重要。框架提供了内置的检查点系统，能够在任何节点暂停执行，保存当前状态，并在需要时恢复执行。

LangGraph将智能体的决策过程建模为图结构，其中节点代表操作或决策点，边代表状态转换。这种设计使得复杂的工作流变得可视化和可控制：

• 图节点（Nodes）：封装具体的操作逻辑，可以是LLM调用、工具执行或状态更新

• 状态管理：提供全局状态对象，支持跨节点的数据传递和持久化

• 条件边（Conditional Edges）：根据状态或输出动态决定下一步执行路径

• 循环支持：原生支持循环结构，适合需要迭代优化的任务

• 人机交互：通过在执行过程中的任何时候检查和修改智能体状态，无缝地融入人工监督

• 综合记忆：创建真正有状态的智能体，既有用于持续推理的短期工作记忆，也有跨会话的长期持久记忆

此外，LangChain团队还提出了LangGraph Cloud，专门为大规模部署智能体而构建。智能体之间任务分配不均可能会导致系统过载，从而导致速度变慢和停机。LangGraph Cloud 能够帮助实现容错可扩展性，管理水平扩展的任务队列、服务器和强大的 Postgres 检查点，以处理大量并发用户并高效存储大型状态和线程。框架还提供了LangGraph Studio可视化工具，开发者可以通过图形界面设计和调试工作流，大大降低了复杂逻辑的开发难度。

LangGraph非常适合需要动态决策和复杂协作的场景，可以很好支撑复杂的多智能体系统构建，构建能够进行多轮复杂交互、具备长期记忆的对话机器人（如高级客服），或者能够自主规划并执行多步骤任务（如深度研究、代码生成）的智能体。

代码地址：https://github.com/langchain-ai/langgraph

3.Dify

Dify 是一个开源的低代码生成式 AI 应用开发平台，核心定位是帮助开发者和企业快速构建、部署和管理生产级 AI 应用。Dify由LangGenius公司于2023年创立并开源，团队核心成员来自腾讯DevOps团队。Dify的核心理念是提供一体化的后端即服务(BaaS)与LLMOps平台。Dify的诞生标志着从纯代码框架向可视化、生产就绪的LLM应用开发平台的重要转变，它将企业级LLMOps能力与低代码开发体验完美结合。与传统的代码优先框架（如LangChain）不同，Dify采用了可视化优先的设计理念，通过直观的拖拽式界面降低了AI应用开发的技术门槛。

在技术架构上，Dify融合了多个关键模块：可视化工作流引擎、RAG系统、Agent 框架、多模型接入层以及可观测运维体系。其核心的工作流系统以图形化方式展示 LLM 调用链路，支持逻辑判断、函数调用、上下文传递等复杂编排逻辑，能够直观地构建出对话、问答、文档总结或多步骤代理执行等场景。RAG 系统允许用户接入自有文档与知识库，结合模型生成实现基于私有数据的智能问答。Agent 模块则支持模型调用外部工具或 API 执行任务，实现感知–推理–行动的闭环。Dify提供 Function Calling 和 ReAct 两种智能体模式，智能体可动态调用工具自主完成复杂任务。

Dify最突出的特点是其完整的LLMOps能力体系。平台提供了从开发、测试到部署、监控的全流程支持：

• 提示词版本管理：支持提示词的迭代、回滚和A/B测试，确保生产环境的稳定性

• 日志与分析：实时监控应用性能，分析用户交互数据，持续优化模型表现

• 标注与反馈循环：内置数据标注工具，支持基于生产数据的持续改进

Dify支持超过100种大语言模型的接入，包括OpenAI GPT系列、Anthropic Claude系列、开源模型（Llama 3、Mistral、Qwen等）、国内模型（文心一言、通义千问、智谱GLM等）、自部署模型（通过OpenAI兼容API接入）。这种"模型无关"的设计使企业能够灵活选择最适合业务场景的模型，避免供应商锁定。

代码地址：https://github.com/langgenius/dify

4.Coze

Coze（中文名"扣子"）是字节跳动于2024年推出的低代码 AI 智能体开发平台，核心定位是通过可视化工具链和模块化设计，帮助开发者快速构建具备多模态交互能力的生产级 AI 应用。其技术架构融合了字节在自然语言处理、多模态理解领域的沉淀，并通过开源开放底层架构（Golang+Node.js微服务集群），为开发者提供从训练到部署的全链路控制权。Coze的目标是让任何人都能够在不编写代码的情况下快速构建和部署AI智能体。

Coze包含两个主要组件：Coze Studio和Coze Loop，前者专注于智能体开发工具，后者提供完整的AI智能体运维平台。

• 可视化工作流引擎（Coze Studio）：拖拽式编排大模型节点、插件节点和条件判断节点，支持动态切换模型和数据源（如运行时调用豆包、OpenAI 等不同大模型）

• 全生命周期管理平台（Coze Loop）：内置提示词优化工具（如思维链可视化调试）和性能监控仪表盘，支持实时查看模型调用耗时、错误率等指标

在核心技术能力上，Coze 以多模态交互引擎为基础，支持文本、语音、图像等多类型输入输出，语音识别基于 Conformer 模型，方言识别率达 92%，图像 OCR 可兼容 10 种语言，且通过跨模态对齐技术实现多类型数据的语义统一，确保交互连贯性。其低代码开发范式大幅降低准入门槛，可视化工作流编辑器遵循 BPMN 2.2 规范，支持拖拽式编排条件分支、循环逻辑与插件节点，内置 200+ 行业组件与 60+ 官方插件，业务人员无需编程基础即可在数小时内完成原型开发，相比传统模式效率提升 80% 以上。同时，平台具备强大的知识库与记忆系统，支持多格式文档导入，去重准确率达 95%，可存储 7-90 天历史对话数据，结合多模态 RAG 架构，实现个性化响应与精准知识检索。

Coze 通过“低代码+多模态+企业级”的技术组合，重新定义了 AI 应用开发范式。其核心优势在于动态计算分配（根据输入类型自动调度资源）、语义级融合（多模态特征深度对齐）和渐进式加载（语音流式处理与图像分块结合），这些技术创新使其在边缘计算、联邦学习等前沿领域保持领先。随着 3D 点云和触觉模态的加入，Coze 正在向真正的“全感知智能体”演进，为智能制造、智慧医疗等行业提供更具想象力的解决方案。

代码地址：https://github.com/coze-dev

5.n8n

n8n是一款基于Node.js构建的开源、低代码工作流自动化工具。自2019年诞生以来，它凭借独特的“公平代码”模式，在全球技术社区中迅速赢得了高度认可。该项目旨在通过直观的可视化界面，帮助用户将各种应用、API和服务无缝集成到复杂的自动化流程中。

n8n以可视化编辑器为核心，构建了兼顾易用性与灵活性的工作流创建体系。用户无需掌握复杂编程知识，即可通过拖放节点的方式快速搭建自动化流程。n8n并未局限于纯无代码模式，而是提供了代码与无代码的深度融合方案。用户可通过JavaScript或Python编写自定义代码节点，在自托管实例中甚至能添加npm包扩展功能，节点参数还支持JavaScript表达式与专属模板语言Tournament进行动态配置，让技术人员与非技术人员都能找到适配的使用方式。通过集成大语言模型和LangChain等AI技术，n8n显著降低了构建自动化流程的门槛。

n8n具有丰富的集成能力，该平台内置了大量的节点，支持超过 400 种应用和服务的集成，包括OpenAI、GitHub 等常见的工具和平台。这使得用户可以方便地将不同的系统连接起来，实现数据的流通和业务流程的自动化。即使对于没有预构建节点的应用，也可以使用 HTTP 请求节点来连接，极大地扩展了其适用范围。

n8n凭借其强大的工作流编排能力、极其灵活的扩展机制、对AI技术的深度集成以及稳健的企业级特性，在全球范围内广泛使用。它不仅在传统自动化领域表现出色，在AI时代更是通过“工作流+Agent”的混合范式，为构建智能自动化应用提供了强大而可靠的基础设施。

代码地址：https://github.com/n8n-io/n8n

6.JoyAgent

JoyAgent（全称JoyAgent-JDGenie）是京东云主导推出并开源的一款企业级通用多智能体框架。它定位为开箱即用的多智能体应用平台，与传统仅提供 SDK 或框架的产品不同，JoyAgent-JDGenie是一个从用户输入到最终结果交付的完整体系。其首个正式开源版本于2025年7月发布，被定义为“行业首个100%开源的企业级智能体”2025 年 9 月推出 3.0 版本。

JoyAgent采用多智能体协作的设计，其内部设有多个子智能体（例如：报告生成 Agent、代码执行 Agent、PPT 生成 Agent、文件解析 Agent、搜索 Agent 等）来分担不同子任务，这种分工方式能提升处理复杂任务的效率。同时，它支持任务分解+执行引擎模式，内部有Plan&Executor（规划者+执行者）和ReAct（响应式）等模式。为了保证高吞吐与并发处理，它还引入了DAG（有向无环图）执行引擎，用于管理子任务流、并行执行与任务调度，特别适合处理具有依赖关系的复杂业务流程。

JoyAgent 3.0进一步开源了DataAgent和DCP数据治理模块，成为行业首个集成数据治理DGP协议及智能问数、诊断分析能力的开源项目。其采用的两阶段动态选表、细粒度查询拆解等先进的TableRAG技术，支持对文本、表格、图像等跨格式查询。新版本全面支持MCP、A2A等主流协议，企业开发者自己开发的智能体可以无缝加入到JoyAgent中参与统一调度与协同工作，实现了真正的生态开放。

此外，JoyAgent还提供全套开箱即用的AI算法库，涵盖最新的语音算法、视频算法、图像算法、搜索算法、检测、识别、机器翻译等，其中TEXT2Workflow具备自然语言直接生成可编辑工作流、多模态文档理解、TTS及文生视频等多项实战验证的能力，大幅降低AI应用构建门槛。

JoyAgent通过彻底开源，为行业提供了经过大规模业务验证的智能体基础架构。其多智能体协同引擎和动态DAG执行引擎设计，为复杂企业环境中的AI应用提供了可靠技术基础。

代码地址：https://github.com/jd-opensource/joyagent-jdgenie

7.Astron Agent

Astron Agent是科大讯飞推出的企业级、商业友好（Apache 2.0）的智能体开发框架，作为星辰 Agent 平台的开源核心，其定位为智能决策与自动化执行的桥梁。区别于传统低代码平台，Astron Agent 创新性地整合智能RPA（晓悟 RPA），实现从自然语言指令到跨系统操作的端到端闭环，真正达成"思考+行动"的智能体终极形态。Astron Agent旨在将原本只有大型科技公司才能负担的智能体技术，转化为开箱即用的标准化解决方案。

Astron Agent全栈式智能体开发引擎支持通过提示词（Prompt）和工作流（Workflow）两种模式快速构建智能体。其低代码可视化编排画布，让开发者可以通过拖拽节点的方式构建复杂任务流程，显著降低了开发门槛。平台实现了全生态模型兼容，不仅支持科大讯飞星火大模型，还兼容GPT系列、DeepSeek、Qwen等主流模型。同时，它整合了讯飞开放平台870项AI能力和超过16,000个MCP Server，覆盖从OCR、语音识别到天气查询、学术搜索等海量工具，并能通过自定义工具托管满足企业个性化需求。

Astron Agent采用企业级四层架构设计，体现了其工业级思维的稳定性：

• 工具层：作为能力底座，集成RPA与海量MCP Server工具

• 交互层：支持虚拟人、声音复刻等技术，提供“声容俱现”的拟人化交互体验

• 质量层：内置端到端效果评测工具链，5分钟即可完成一轮分布式评测，确保智能体效果可控

• 迭代层：深度融合MaaS平台，支持50+内置模型和500+社区模型，并通过工程优化实现推理效率提升46%

通过集成或内置RAGFlow等开源引擎，Astron Agent能够对企业内部的私有文档（如Word、PDF、表格等）进行智能管理和查询。这使智能体可以基于企业私域知识库进行精准问答，有效控制模型幻觉，在错误码查询、政策问答等场景中非常实用。

Astron Agent从架构设计之初就瞄准了企业级需求，在数据安全、组织管理、与现有系统集成等方面有着天然优势。其“Agent+RPA”的深度融合方案，解决了企业内大量无API老旧系统的操作难题。Astron Agent的出现，标志着智能体技术从实验室走向中小企业的普惠时代。它通过将复杂的AI技术封装为标准化平台，并坚持100%开源，为企业数字化转型提供了强有力的工具

代码地址：https://github.com/iflytek/astron-agent

8.AutoGen

AutoGen由微软研究院（Microsoft Research）于2023年推出，是微软在多智能体系统领域的重要布局。该框架最初作为学术研究项目启动（最初论文为“AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation Framework”），后来发展成为支持工业应用的开源框架。值得注意的是，微软已于2025年10月宣布停止AutoGen的更新维护，转而推出统一的Microsoft Agent Framework来替代其功能。

AutoGen采用多智能体对话框架设计，其核心理念是通过多个智能体之间的协作对话来解决复杂问题。框架在2025 年 1 月发布的0.4版本中引入了事件驱动的异步架构，基于Actor模型支持分布式系统：

• 对话模式：支持多种对话拓扑，包括双智能体对话、群组对话和层级对话

• 角色专业化：每个智能体可以分配特定角色和能力，如编程专家、测试工程师等

• 异步执行：0.4版本采用异步架构，提高了并发处理能力

• 工具集成：支持代码执行、文件操作、网络搜索等多种工具

• 人机协作：支持人工参与对话和决策过程

AgentChat是AutoGen的核心模块，是一个被封装在AutoGen框架内的对话系统开发利器。它继承了AutoGen框架的多智能体协作能力，同时提供了更贴近对话场景的开发接口。AgentChat封装了预设智能体类型，如AssistantAgent、UserProxyAgent等，还提供了交互式界面组件，如Console、WebUI等输出接口，并且简化了工具调用流程，可一键集成函数工具与模型推理。通过AgentChat，开发者可以快速构建智能体交互应用，实现“一次开发，多模型适配”的高效开发模式，尤其适合需要快速迭代的智能体对话场景。

框架还提供了AutoGen Studio可视化界面，用户可以通过图形化方式设计和管理多智能体系统。这个工具特别适合非技术用户快速体验和部署智能体应用。

AutoGen在软件开发自动化、内容创作、数据分析等领域有着广泛应用。其最著名的应用案例是通过多个专业化智能体协作完成软件开发任务，例如一个智能体负责需求分析，另一个智能体负责代码实现，第三个智能体负责测试验证。这种分工协作的模式在复杂任务处理中展现出了显著优势。

代码地址：https://github.com/microsoft/autogen

9.AG2

AG2是AutoGen的社区驱动分支，于2024年11月正式启动。当微软宣布停止AutoGen更新并转向Agent Framework后，社区决定继续维护和发展AutoGen的核心功能，AG2应运而生。该项目完全由开源社区主导，致力于保持AutoGen原有的技术路线并持续创新发展。

AG2继承了AutoGen的多智能体对话框架核心架构，并在此基础上进行了优化和扩展：

• 高级抽象：提供多智能体对话的高级抽象接口，简化复杂系统开发

• 模型兼容性：支持多种LLM提供商，包括OpenAI、Anthropic、本地模型等

• 工作流支持：既支持完全自主的智能体工作流，也支持人机协作模式

• 会话管理：提供强大的多轮对话管理和上下文维护能力

• 社区驱动：完全开源，接受社区贡献和反馈

AG2的技术架构在保持AutoGen核心优势的同时，更加注重生产环境的稳定性和可靠性。框架提供了更好的错误处理机制，改进了多智能体对话中可能出现的死循环和发散问题。同时，AG2还加强了对企业级部署的支持，包括更好的日志记录、监控指标和性能优化。

作为社区驱动的项目，AG2的发展完全依赖于开源社区的贡献。目前已有多个活跃的贡献者参与项目开发，包括原AutoGen团队的部分成员。项目的路线图包括性能优化、新功能开发、更好的文档和更多的集成支持。AG2特别关注与现有生态系统的兼容性，力图成为AutoGen的直接替代方案。这意味着现有的AutoGen应用可以相对容易地迁移到AG2，而不需要进行大规模的代码重构。

代码地址：https://github.com/ag2ai/ag2

10.Semantic Kernel

Semantic Kernel由微软开发，是一个与模型无关的开源AI编排SDK，支持C#、Python和Java多种编程语言，让开发者能够构建、编排和部署 AI 智能体和多智能体系统。Semantic Kernel的设计理念是将AI能力集成到现有应用中，而不是构建独立的AI应用，这使其在企业级应用中具有独特优势。

Semantic Kernel采用企业级设计理念，提供稳定可靠的AI编排能力：

• Plugin系统：通过插件机制扩展智能体能力，支持自定义函数和外部API集成

• Prompt管理：提供结构化的提示词模板管理和版本控制

• 函数调用：原生支持函数调用，能够将自然语言请求转换为函数执行

• 多模型支持：支持OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face等多种模型提供商

• 向量集成：内置向量数据库支持，便于实现RAG应用

• Agent Framework：预览版的智能体框架，支持多智能体协作

Semantic Kernel的技术架构特别注重生产环境的稳定性和可维护性。框架提供了完整的日志记录、性能监控和错误处理机制。其Kernel对象作为核心编排器，负责管理AI服务、插件和提示词模板。框架还提供了Planning功能，能够自动生成执行计划来完成复杂任务。

Semantic Kernel在企业级应用方面具有显著优势。框架与Azure生态系统深度集成，支持Azure AI服务、Azure认知搜索、Azure应用服务等。这种集成使得企业用户能够利用现有的Azure投资快速部署AI应用。框架还提供了Process Framework，用于处理复杂的业务流程。同时，Semantic Kernel的安全模型符合企业级要求，支持Azure AD认证、角色基于访问控制等安全机制。

代码地址：https://github.com/microsoft/semantic-kernel

11.Microsoft Agent Framework

Microsoft Agent Framework于2025年10月1日正式发布，是微软整合AutoGen和Semantic Kernel两大框架优势的统一解决方案。该框架代表了微软在智能体技术领域的最新战略布局，旨在为开发者提供生产就绪的多智能体编排平台。

Microsoft Agent Framework采用现代化的架构设计，融合了前两代框架的核心优势：

• 统一SDK：提供开源SDK和运行时，简化多智能体系统开发

• 图编排工作流：支持基于图的工作流设计，提供灵活的控制流管理

• Azure集成：与Azure AI Foundry原生集成，提供云端托管服务

• 模型交互：支持MCP、A2A、OpenAPI等开放标准

• 企业级特性：提供完整的监控、日志和安全机制

该框架的核心创新在于将AutoGen的动态多智能体编排能力与Semantic Kernel的生产级基础设施相结合。框架提供了统一的Agent API，简化了智能体的创建和管理过程。同时引入了Flow概念，支持事件驱动的工作流编排，这使得复杂的业务逻辑能够以声明式的方式表达。

很多原本仅能在实验室用的创新智能体协同模式，通过Microsoft Agent Framework得以在实际系统中投入使用，且不会导致性能下降。该框架支持顺序编排、并发编排、群聊编排、交接编排、磁力编排等多种模式，为了服务创新者和注重生产的开发者，还专门设了实验功能区，开发者可以试用微软研究院的最新成果，一旦验证成熟，就能直接融入稳定版框架，不用重新开发。未来，Microsoft Agent Framework将进一步深化与微软智能体开发技术栈的集成，包括与Microsoft 365 Agents SDK 的集成以及与Azure AI Foundry Agent Service 共享runtime环境。

Microsoft Agent Framework通过其统一架构、生产级特性、开放标准以及对多智能体的原生支持，成功地将此前分散的能力整合为一个强大而易用的平台。它不仅是微软在AI智能体领域的一次重要整合，也为开发者构建下一代智能、协作且可靠的AI应用奠定了坚实的基础。

代码地址：https://github.com/microsoft/agent-framework

12.Camel

CAMEL（Communicative Agents for "Mind" Exploration of Large Language Model Society，大型语言模型社会"思维"探索的通信智能体）是2023年3月发起的开源多智能体框架，是首个提出角色扮演式多智能体协作框架，支持智能体角色分配、任务具体化与多轮对话协作。其核心使命是通过构建可通信的智能体系统，探索大型语言模型组成的虚拟社会中的协作机制、认知规律与行为边界，旨在探索大规模智能体社会的涌现行为和扩展规律。

CAMEL采用数据驱动、状态化和智能体友好的设计原则，其架构围绕四个核心设计理念构建：

• 可进化性（Evolvability）：支持智能体通过数据生成和环境交互持续进化

• 可扩展性（Scalability）：设计支持百万级智能体的大规模系统

• 状态化（Statefulness）：智能体维护状态化记忆，支持多步交互

• 代码即提示（Code-as-Prompt）：代码和注释作为智能体的提示

CAMEL的技术突破在于构建了角色扮演+启示式提示的协作架构，实现多智能体的自主协同与意图对齐。

• AI 用户智能体（AI User）：作为编排器，向 AI 助手提供指令，指导整体任务的执行

• AI 助手智能体（AI Assistant）：作为执行者，认真遵循 AI 用户的指令，生成解决方案以完成分配的任务

• 任务明确智能体（Task Specifier）：作为幕后策略师，将人类模糊需求转化为可执行任务，确保任务结构合理且定义清晰，无需用户手动指定复杂的细节

• 启示式提示（Inception Prompting）：通过任务明确、AI助手、AI用户三类标准化提示模板，在交互初始阶段定义角色边界与通信规则，后续智能体可自主对话直至任务完成，无需人类干预

CAMEL的技术架构包含多个核心模块：Models（模型抽象）、Messages（消息系统）、Memory（记忆管理）、Workforce（工作团队）等。框架支持三大应用方向：数据生成（Data Generation）、任务自动化（Task Automation）和世界模拟（World Simulation）。在数据生成方面，CAMEL提供了CoT数据生成、Self-Instruct数据增强、Source2Synth转换等功能；在任务自动化方面，支持角色扮演对话、工作团队协作和RAG管道；在世界模拟方面，提供了大规模智能体社会的模拟能力。框架还提供了丰富的合成数据集，涵盖AI Society、Code、Math、Physics、Chemistry、Biology等多个领域，这些数据集已经成为社区的重要资源。CAMEL还支持多种LLM后端，并提供了详细的可视化工具来分析指令和任务的分布特征。

CAMEL-AI通过其创新的角色扮演和自主协作机制，为构建更智能、更具社会性的AI智能体系统提供了强大的框架，推动了多智能体研究和应用的边界。CAMEL团队已经基于该框架产出了多个重要研究项目，包括OWL、OASIS、CRAB等，这些项目在智能体协作、环境交互、基准测试等方面都有重要贡献。

代码地址：https://github.com/camel-ai/camel

13.OWL

OWL（Optimized Workforce Learning）是一个基于CAMEL-AI框架开发的开源多智能体协作系统，它通过模拟人类工作团队中的角色分工与协作机制，将复杂任务动态分解并分配给多个AI智能体协同完成。其衍生工具Eigent是基于 OWL 构建的桌面端生产力工具，实现了 OWL 技术的工程化落地，二者共同构成“框架 + 工具”的生态闭环。OWL 实现了三大核心突破：

• 动态角色重组：打破 CAMEL 固定双角色模式，可按任务阶段自动新增临时角色，并动态分配权限

• 跨智能体知识共享：依托分布式知识图谱（分领域通用层与任务专属层），通过 RDF/SPARQL 标准化接口实现知识实时交互与冲突解决，避免对话传递导致的知识碎片化

• 协作质量闭环评估：创新“协作熵”指标（综合时延、信息准确率等 12 项子指标），熵值超阈值时自动生成优化建议，形成“协作-评估-优化”循环

OWL构建了覆盖多场景的工具链生态，实现从信息获取到成果交付的端到端自动化。其工具集成呈现三大特色：

• 跨平台交互能力：基于Playwright框架实现浏览器全流程自动化，并通过CRAB技术远程控制Ubuntu容器、手机应用，支持多设备协同操作

• 多模态处理能力：内置音频解析、文件转换模块，可直接提取Word、Excel、PDF中的结构化信息并转为Markdown，同时支持调用GPT-4、Qwen等模型处理图像与语音内容

• 代码与数据自治能力：集成Python解释器实现代码生成、执行与调试闭环，搭配在线搜索工具获取实时数据。这些工具链的深度整合，使OWL能独立完成"数据采集-处理-分析-呈现"的全链路任务

OWL的模型兼容性极强，⽀持包括GPT-4、Claude、Qwen、DeepSeek等主流⼤语⾔模型，通过统⼀的API接⼝实现⽆缝切换。框架还实现了MCP集成，提供标准化的AI模型与⼯具交互协议，特别适合于需要跨模态信息处理和⻓期推理的复杂任务。

代码地址：https://github.com/camel-ai/owl

14.CrewAI

CrewAI 是 2024 年提出的一款主打类人协作智能体系统（Human-like Agent Collaboration）的开源框架，旨在简化多智能体在复杂任务中的组织、分工与沟通方式。与 LangChain 和 AutoGen 不同，CrewAI 并非将多智能体系统视为任务编排问题，而是引入了“团队（Crew）”这一社会化概念，使每个智能体可以扮演特定角色，在共享目标下协作完成任务。

其设计灵感来源于现实中的项目团队，每个成员（Agent）具有明确的职责、工具和上下文记忆，团队（Crew）则由一个协调管理单元负责调度工作流程与任务交付。CrewAI 将这种组织学思路系统化，实现了从角色定义、任务分配到沟通管理的完整管控逻辑。

CrewAI 的整体架构可划分：

• Agent 层：定义智能体的核心属性，包括角色（Role）、目标（Goal）、工具（Tools）与行为模式（Behavior Pattern），每个智能体均基于 LLM 驱动，支持自定义提示模板与上下文记忆

• Crew 层：作为团队组织结构的实现层，负责将多个智能体组成协作单元，定义任务流程（Task Pipeline）、通信机制和结果整合方式

• Task 层：负责具体任务的执行、状态追踪与输出评估，可支持线性流程、条件分支及循环任务模式

这一分层设计使 CrewAI 能够在工程实践中灵活映射多智能体工作流，支持从简单问答系统到复杂业务管线的智能自动化。

在流程编排上，CrewAI提供两种主要的流程模式。一种是顺序流程（Sequential Process），任务按固定顺序执行，任务执行遵循任务列表中的预定义顺序，一个任务的输出作为下一个任务的上下文。另一种是层级流程（Hierarchical Process），它模拟了公司的层级结构，通过指定一个“经理”智能体来协调工作流程、分配任务和验证结果。此外，CrewAI的Flows还提供了精确的事件驱动控制，支持条件分支和状态管理，适合需要严格执行顺序的业务流程。框架还提供了CrewAI AMP Suite企业版，包括统一控制平面、实时可观测性、高级安全特性等企业级功能。这种分层产品策略既保证了开源版本的免费使用，又为企业客户提供了专业服务。

CrewAI摆脱了单一智能体的能力局限，通过清晰的角色分工、自主的任务流转与高效的信息共享，让AI从“单点响应工具”升级为“协同作业团队”，大幅降低了多步骤、跨领域复杂任务的落地门槛。CrewAI以轻量化、高适配的优势让多智能体协作从前沿概念走向实用落地，成为驱动效率革新与业务创新的重要工具。

代码地址：https://github.com/crewAIInc/crewAI

15.OpenAI Agents SDK

OpenAI Agents SDK于2025年3月发布，是OpenAI推出的生产就绪智能体开发框架。OpenAI Agents SDK提供了从Swarm继承和优化的设计经验的生产级实现。

Swarm是2024年10月OpenAI发布的一个实验性多智能体协调框架，旨在探索轻量级智能体编排模式。Swarm的设计理念是通过最少的抽象实现最大的灵活性。整个框架的核心逻辑可以用几百行代码实现，这使得开发者能够深入理解多智能体系统的本质机制。框架专注于智能体协调和执行的轻量级实现，避免了复杂的状态管理和配置系统。目前OpenAI已宣布Swarm被OpenAI Agents SDK取代，不再进行维护更新。

OpenAI Agents SDK在继承Swarm简洁设计理念的基础上，增加了生产环境必需的功能：

• 智能体（Agents）：配备指令和工具的LLM，支持复杂任务执行

• 移交（Handoffs）：改进的智能体间任务委派机制，智能体可以将任务委托给其它智能体，从而确保更高效的任务管理和智能体之间的协作

• 防护栏（Guardrails）：确保通过智能体的所有输入和输出都经过安全处理

• 会话（Sessions）：自动化的对话历史管理，支持长期交互

• 跟踪（tracing）：SDK 包含一个强大的内置跟踪工具，可视化和监控整个智能体流程，了解数据和指令的处理方式

OpenAI Agents SDK与 Python 的原生功能无缝集成，开发者无需学习新的抽象概念即可编排复杂的工作流程。此外，它还包含内置的跟踪工具，用于调试、监控和可视化智能体流程，从而更轻松地理解智能体如何交互和做出决策。同时，SDK与OpenAI的其他服务深度集成，包括GPT模型、Embeddings、Fine-tuning等，为开发者提供了完整的AI应用开发体验。

OpenAI Agents SDK的核心突破在于通过Responses API实现对话与工具能力的深度融合，彻底简化智能体构建流程。该API创新性地整合了Chat Completions API的自然交互能力与 Assistants API的工具调用功能，开发者通过单次调用即可完成多轮对话、工具协同与上下文管理，使开发效率提升40%以上。更关键的是其动态模型选择机制，系统可根据任务复杂度自动匹配最优模型。

OpenAI Agents SDK特别适合客户支持自动化、多步骤研究任务、内容生成等商业应用场景。根据OpenAI 2025年10月最新更新与战略规划，OpenAI Agents SDK的发展将围绕生态兼容、实时优化、企业深化三大方向推进，最终构建“标准化开发-规模化部署-生态化创新”的智能体产业底座。

代码地址：https://github.com/openai/openai-agents-python

16.AutoGPT

AutoGPT由Significant Gravitas组织于2023年推出，是最早展示自主AI智能体概念的框架之一，其诞生标志着AI从对话响应型向任务执行型的关键跨越。

该项目的出现源于传统LLM的核心局限，GPT-3、GPT-4等模型虽具备强大语言能力，但处理复杂任务时需人类频繁拆解指令、介入决策，例如生成市场分析报告需手动分步完成数据检索、分析、撰写等环节，效率低下且连贯性不足。为解决这一痛点，AutoGPT以自主闭环执行为核心使命，整合任务规划、工具调用与记忆机制，首次实现了基于LLM的端到端复杂任务自动化，推动AI从问答工具升级为自主助手，为企业自动化、个人生产力提升等场景提供了全新解决方案。

AutoGPT采用自主任务执行的架构设计，其核心能力包括：

• 任务分解：将复杂目标自动分解为可执行的子任务

• 工具集成：支持文件操作、网络搜索、代码执行等多种工具

• 反馈循环：通过执行结果反馈不断调整策略

• 持续运行：支持长时间自主运行，直到目标完成

• 技术栈：FastAPI后端、PostgreSQL数据库、WebSocket实时通信

• 模块化设计：支持插件扩展和自定义组件

AutoGPT最核心的技术突破在于基于ReAct（Reasoning+Acting）框架的自主任务分解机制，彻底摆脱了对人类指令拆解的依赖。其核心逻辑是模拟人类解决问题的思维流程：接收模糊目标后，先通过推理模块分析任务本质，再拆解为可执行的子任务序列，执行中动态调整策略并收集反馈，实现了一个完整的推理-行动-观察循环。这种闭环机制结合短期记忆（存储当前任务上下文）与长期记忆（保存历史执行数据），使智能体能够处理跨周期任务。

AutoGPT支持多智能体协作模式，允许创建多个专用AI智能体来共同完成复杂目标。其工作流程包括任务创建智能体、任务优先级智能体和任务执行智能体等模块，这些智能体之间可以相互通信，确保任务逻辑合理且执行高效。

AutoGPT对整个AI智能体领域的发展产生了深远影响。作为开创性项目，AutoGPT的自主智能体理念持续影响着AI技术演进，许多后续的智能体框架都在某种程度上受到了AutoGPT的启发。

代码地址：https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT

17.MetaGPT

MetaGPT由学术研究团队于2023年推出，是一个创新性的多智能体框架，它通过模拟真实软件公司的协作模式，将复杂任务分解并由多个AI智能体协同完成，实现了从需求分析到代码实现的全自动化流程。MetaGPT的核心理念是"软件公司即代码"，旨在将人类领域知识高效整合到多智能体系统中，以解决传统大型语言模型在复杂任务上容易出现的幻觉问题。

MetaGPT采用分层架构设计，模拟真实软件公司的组织结构：

• 角色专业化：包含产品经理、架构师、项目经理、工程师、QA等完整角色

• 标准操作流程：基于真实软件开发流程的SOP设计

• 分层规划：从需求分析到系统设计，再到代码实现的完整层次

• 文档驱动：每个阶段产生标准化的文档输出

• 两层架构：基础组件层和协作层的清晰分离

• 自动化全流程：从一行需求到完整软件产品的自动化

MetaGPT将人类协作的标准操作流程（SOP）融入多智能体系统，通过角色专业化和流程标准化实现高效的软件开发自动化。框架将SOP转化为可执行的智能体交互协议，涵盖任务分解、流程管控、输出规范等全环节：首先根据其特定的角色、描述和目标定义它们需要做什么；然后观察前一个智能体的行为或言论，并采取相应行动；接着根据生成的 SOP 更新待办事项列表，并更新其正在执行的操作状态，以便其它智能体了解；最后它还可以广播有关其结果和操作的消息，与其他智能体共享。

MetaGPT的技术创新在于将现实世界的协作模式数字化。框架不是简单地让多个智能体自由对话，而是根据软件开发的最佳实践设计了严格的工作流程。每个智能体都有明确的职责边界和交付物要求，这大大提高了协作的效率和输出质量。例如，产品经理负责需求分析和产品规划文档（PRD），架构师负责系统设计文档，工程师负责代码实现，QA负责测试用例等。MetaGPT能够处理完整的软件开发生命周期。这种端到端的自动化能力在同类框架中是独一无二的。项目已经展示了多个成功案例，包括开发简单的游戏、Web应用、数据分析工具等。 

代码地址：https://github.com/FoundationAgents/MetaGPT

18.OpenManus

OpenManus是由MetaGPT团队于2025年3月开发的开源通用 AI 智能体框架，旨在复制和扩展Manus AI智能体的核⼼能⼒，团队仅在短短三⼩时内就完成了初始版本的开发。OpenManus通过模拟人类工作团队中的角色分工与协作机制，将复杂任务动态分解并分配给多个AI智能体协同完成，实现了从自然语言指令到任务执行的全自动化流程。

OpenManus的架构设计遵循"简单即美"的哲学，通过最⼩化复杂性来最⼤化可⽤性。框架采⽤微服务架构模式，将不同功能模块解耦为独⽴服务。框架核心仅保留智能体调度、任务分发等基础功能，通过插件化接口兼容各类扩展模块，开发者可按需集成工具、模型与工作流模板。其协作机制的创新体现在两大组件：一是FlowFactory工作流引擎，支持动态生成规划型、协作型等多种工作流；二是MCP协议，突破单机资源限制，实现跨进程、跨设备的智能体协同。OpenManus代表了开源智能体框架中轻量级、易上⼿的重要发展⽅向，其主要功能包括：

• Python 代码执行器：实时生成和执行代码，完成复杂的计算和自动化任务

• 文件处理系统：支持多种文档的生成和管理

• 网络搜索工具：自动检索网络信息，为任务提供数据支持

• 浏览器自动化：模拟人类操作，完成网页浏览和交互任务

为满足多样化需求，OpenManus设计了灵活的配置机制，用户可通过配置文件自由选择不同的LLM模型（如GPT-4o等），同时支持对关键参数（如最大生成长度、随机性等）进行精细调整，以适配不同场景。在输入处理环节，系统会对用户输入进行格式化或分段处理，确保LLM能够准确理解输入意图；而在输出处理环节，则会对LLM生成的内容进行优化或筛选，使其更贴合用户实际需求。此外，OpenManus采用模块化设计理念，支持插件机制，开发者可基于模块快速扩展系统功能，且通过配置文件即可切换LLM模型，无需修改底层代码，极大提升了系统的可扩展性和开发效率。

OpenManus以开源赋能和模块化协作为支点，重新定义了多智能体系统的落地范式，凭借高度可定制的架构、全栈兼容的工具生态，以及可视化编排与代码开发模式，让多智能体协作不再依赖高昂的定制成本或复杂的技术积累。

代码地址：https://github.com/FoundationAgents/OpenManus

19.AgentScope

AgentScope是阿里巴巴通义实验室在2025年9月正式开源的新一代智能体开发框架。它以开发者为核心，专注于多智能体开发，其核心目标是解决智能体在构建、运行和管理中的难题，提供一套覆盖"开发、部署、监控"全生命周期的生产级解决方案，让智能体应用的开发更简单、运行更安全、监控更透明。与之前版本相比，AgentScope 1.0 通过系统化实现 ReAct（Reasoning and Acting）范式，为开发者提供从原型到生产应用的完整解决方案。

AgentScope框架采用核心框架、Runtime和Studio三层解耦架构。

核心框架层：作为智能体的编程语言，采用模块化设计，包含消息、模型、记忆和工具四大基础组件，实现了高度解耦与灵活扩展。

• 消息模块作为信息交换的基本单元，采用Msg对象统一表示各类信息。这种设计使智能体能够交换多模态内容、工具使用细节和推理信息，为各种实际应用场景提供了原生支持。

• 模型模块通过统一抽象解决了不同LLM提供商的异构性问题。AgentScope整合了OpenAI、DashScope、Anthropic、Gemini、Ollama等多种模型提供商，提供了完整的功能兼容性。

• 记忆模块分为短期记忆和长期记忆两部分。短期记忆作为默认缓冲区，存储对话历史和执行轨迹；长期记忆则通过抽象类LongTermMemoryBase实现，支持开发者控制和智能体控制两种操作范式。

• 工具模块通过Toolkit实现了灵活的工具管理，将各种函数和MCP(Model Context Protocol)标准化为JSON schema。

Runtime层：Runtime层可视为智能体的操作系统，基于容器技术提供安全可靠的执行环境，通过沙箱机制保障代码执行与文件操作的安全性，并支持Kubernetes部署，满足企业级的大规模应用需求。

Studio层：Studio层是一站式的可视化开发与监控平台，集成实时状态追踪与多维度评估功能，为开发者提供了完整的“性能检测仪表盘”。

AgentScope深度融合了实时介入控制、智能上下文管理和高效工具调用三大关键技术，显著提升了智能体在复杂场景下的表现。实时介入控制机制允许开发者在智能体执行任务过程中进行动态干预，能够在关键时刻引入人工判断，确保系统的安全可控。智能上下文管理通过创新的短期记忆压缩与跨会话长期记忆协同，有效解决了多轮交互中常见的“失忆”和“记忆混乱”问题。高效工具调用体系则通过标准化的工具注册接口和统一的调用方式，让开发者能够轻松集成各种外部工具和API。

代码地址：https://github.com/agentscope-ai/agentscope

20.Youtu-Agent

Youtu-Agent是腾讯优图实验室于2025年9月正式开源的智能体开发框架，以零闭源依赖和极简开发为核心定位，依托国产开源生态构建全链路解决方案，旨在打破闭源模型对高端智能体能力的垄断。项目通过构建“开源框架+模型库+行业方案”的生态体系，针对金融、医疗、教育等垂直领域打造定制化智能体方案，推动智能体技术从实验室走向规模化商用。

Youtu-Agent的核心突破在于构建了从基础模型到部署工具链的全栈开源体系，从根源上解决了闭源依赖带来的成本与可控性问题。框架完全基于开源模型DeepSeek-V3系列构建，兼容DashScope、gpt-oss等多类开源模型API，不强制绑定任何闭源服务，开发者可自由选择本地化部署的开源模型。这种全开源特性不仅大幅降低了商用门槛，更通过Apache-2.0开源协议为二次开发提供便利，允许基于框架进行定制化开发后闭源商用。在技术适配层面，框架基于OpenAI Agents SDK打造，形成“模型-框架-工具”的深度协同闭环，将开源模型的潜力最大化释放。

Youtu-Agent以用户为中心重构了开发流程，通过创新机制将开发门槛从“编程级”降至 “对话级”。框架独创DITA设计原则，从需求（Demand）、输入输出（I/O）、工具（Tools）和智能体范式（Agent Pattern）四个维度规范开发路径。更具突破性的是其“元智能体（Meta Agent）”机制，用户只需通过自然语言描述需求，系统即可通过交互式问答澄清意图，自动生成 YAML 配置文件并一键运行，实现零代码开发。

代码地址：https://github.com/TencentCloudADP/Youtu-agent 

21.agentUniverse

agentUniverse是蚂蚁集团在2024年5月正式发布开源的多智能体框架，源于蚂蚁集团在⾦融业务场景中的实际应⽤实践。该框架专注于构建领域专家级别的智能协作系统，强调领域经验的集成和多智能体协作模式的⼯程化应⽤。agentUniverse的核⼼价值在于将经过真实业务验证的协作模式组件化，为开发者提供可复⽤的智能体协作范式。

agentUniverse目前开放使用的模式组件包括：

• PEER模式组件：该模式使用具有不同职责（计划、执行、表达和审查）的智能体，将复杂问题分解为可管理的步骤，按顺序执行这些步骤，并根据反馈进行迭代改进，从而增强推理和分析任务的性能。计划智能体（Plan）负责顶层设计并拆解问题；执行智能体（Execute）负责具体实施；表达智能体（Express）负责组织输出结果；评价智能体（Review）则对全过程和结果进行审核与反馈。

• DOE模式组件：该模式针对数据密集型任务进⾏了专⻔优化，通过数据精炼(Data-fining)、意见注入(Opinion-inject)和表达输出(Express)三阶段处理，确保了⾼计算精度和专业性，典型应⽤包括财务报告⽣成等场景。

agentUniverse以对齐领域专家级别为目标，构建了多层次的领域经验融合体系。在知识注入层面，框架提供完整的知识构建与管理工具链，支持通过RAG技术快速集成专业知识库。同时支持领域级SOP（标准作业流程）编排与注入，将投研、风控等领域的专业流程转化为智能体可执行的协同逻辑。在组件定制方面，框架实现了全链路可拓展性，从LLM模型、向量库到工具插件均支持自定义接入——底层标准连接协议可兼容公有云模型与私有部署模型，内置的工具生态涵盖数据解析、网页搜索等常用能力，开发者还可通过标准接口集成专属工具。这种“知识+流程+组件”的三维适配模式，使智能体能够精准匹配金融、法律等领域的专业要求。

agentUniverse的核⼼价值在于其将实际业务场景中验证的协作模式进⾏了系统化抽象，为开发者提供了拿来即⽤的智能体协作范式。这种基于实践经验的设计理念，使其在解决现实世界复杂问题⽅⾯具有独特优势，代表了智能体框架从技术驱动向业务驱动转变的重要趋势。

代码地址：https://github.com/agentUniverse-ai/agentUniverse

22.AgentStack

AgentStack 是一款面向开发者的 AI 智能体开发脚手架工具，核心定位是“最快构建稳健 AI 智能体的方式”，其本质并非低代码平台，而是类似前端Create-React-App的快速启动工具，旨在帮助开发者跳过复杂的技术栈配置环节，专注于智能体核心逻辑开发。它具备免配置、无锁定、跨平台的核心优势，无需手动配置LangChain、LlamaIndex等主流框架，预先生成适配开发与生产环境的配置，同时支持开发者随时自定义技术栈，且能兼容macOS、Windows、Linux三大操作系统，降低技术选型与环境搭建成本。

AgentStack的核心亮点在于它显著降低了AI智能体的开发门槛。通过其核心的CLI工具，开发者只需执行简单的命令就能基于预置的模板快速生成一个结构清晰、配置完备的项目骨架。这些模板覆盖了多种常见场景，例如基础对话智能体、数据处理智能体等，省去了开发者手动配置环境和基础架构的时间。更进一步，AgentStack支持通过URL直接引用远程模板，这便利了团队内部最佳实践的共享和模板的版本化管理。

AgentStack构建了从开发测试到部署观测的完整工具链，将智能体项目的工程化能力提升至新高度。在开发阶段，实时开发服务器能即时反馈配置错误与代码问题，配合增强的YAML验证功能，可在编码早期捕获智能体与任务配置的不匹配问题。测试环节采用隔离架构，为不同框架创建独立测试环境，结合交互式测试运行器与覆盖率报告，确保多框架项目的测试可靠性。部署与监控层面，项目内置生产构建脚本，并深度集成AgentOps观测平台，可实时追踪智能体执行流程、模型调用耗时与工具响应状态，为生产环境的问题定位提供精准数据支持。

代码地址：https://github.com/agentstack-ai/AgentStack 

23.ElizaOS

ElizaOS是由ai16z组织开发的智能体操作系统框架，代表了智能体技术向平台化和⽣态化发展的重要趋势。该框架不仅提供了构建单⼀智能体的能⼒，更重要的是建⽴了⼀个完整的智能体⽣态系统，⽀持多智能体协作、插件扩展和社区贡献。ElizaOS的命名致敬了早期的ELIZA聊天机器⼈，体现了其在对话式AI领域的技术传承和创新发展。

ElizaOS其核心定位是开源的Web3原生多智能体框架，旨在通过模块化设计与去中心化治理，构建连接AI能力与区块链系统的技术桥梁。作为首个聚焦链上自主智能体开发的框架，ElizaOS填补了传统AI框架在区块链集成、分布式协作等领域的空白。其核心功能包括：

• 多平台连接：原⽣⽀持Discord、Telegram、Farcaster等多个社交平台的⽆缝集成

• 模型⽆关性：兼容OpenAI、Gemini、Anthropic、Llama、Grok等所有主流⼤语⾔模型

• 现代Web界⾯：提供专业的管理仪表板，⽀持实时的智能体、群组和对话管理

• 多智能体架构：从底层设计⽀持专业化智能体的创建和群组协作

• ⽂档检索增强：内置RAG能⼒，⽀持⽂档导⼊和知识问答

• ⾼度扩展性：提供强⼤的插件系统，⽀持⾃定义功能开发

• TypeScript⽣态：充分利⽤JavaScript/TypeScript⽣态系统的丰富资源

ElizaOS在任务处理和执行机制方面引入了多项创新技术。其核心是分层任务网络（HTNs），允许AI将高层次目标分解为一系列结构化步骤，并在环境发生变化时动态调整计划。这种机制使得用于管理投资策略的AI智能体能够分析实时市场状况、动态调整投资组合并独立执行交易操作，无需持续的人类干预。框架还采用了事件驱动架构，使AI智能体能够实时响应数据更新，在DeFi、治理等场景中表现更加高效。ElizaOS在Web3和金融领域的应用展现出强大的潜力，其功能亮点尤其体现在去中心化金融场景的深度整合上，基于ElizaOS框架构建的AI智能体能够胜任复杂的金融操作。

代码地址：https://github.com/elizaOS/eliza

总结

当前，开源智能体框架已从功能验证进入产业落地的关键阶段，LangChain的开放性、Dify的低代码特性、Coze的多模态交互，以及CrewAI的多智能体协同，共同为智能体在不同领域的深度应用奠定了坚实基础。开发者在选型时需平衡技术成熟度、业务需求、场景适配等多个维度，选择最适合的技术路线。未来，随着MCP、A2A等协议的普及，跨框架的多智能体协作将成为新的技术突破点，推动智能体技术从框架竞争迈向生态互联的新阶段。

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