【免费下载链接】designing-multiagent-systemsBuilding LLM-Enabled Multi Agent Applications from Scratch项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/de/designing-multiagent-systems点击查看免费下载designing-multiagent-systems是一个从零构建多智能体系统的开源项目仓库中的examples/frameworks/目录用同一套题目天气助手、顺序工作流、轮询与监督者编排分别在 LangGraph、Google ADK、Microsoft Agent Framework 三个主流框架上实现了等价代码是新手做多智能体框架选型最直观的实战参考。本文带你快速看懂三大框架的差异并给出选型建议。为什么需要一次同题对比多智能体系统由一个个智能体Agent和连接它们的编排模式Orchestration组成。上图中可以清楚看到单个智能体的能力由 Tools、Memory、Planning 三层叠加而多智能体系统额外需要一层 Orchestration 来决定谁先发言、谁接棒。选框架时最坑的误区是只看 API 语法不看它承载哪种模式。这个仓库的做法是把书中教的核心模式在 4 套实现自研的 PicoAgents 3 个商用框架中各写一遍让你确认模式是通用的框架只是语法。三个框架同一个天气助手三套示例都实现了同一个任务给 Agent 挂上get_weather和calculate两个工具回答纽约天气如何12×15 等于多少。对比一下工具定义方式框架工具写法创建 Agent入口文件Microsoft Agent Frameworkai_function装饰器client.create_agent(...)basic_agent.pyGoogle ADK普通函数自动包装可注入ToolContextAgent(...)InMemoryRunnerbasic_agent.pyLangGraphtool装饰器create_agent(model, tools, system_prompt)basic_agent.py三者都是装饰器 构造函数两行搞定基础 Agent上手难度相当。真正的区别在状态管理和编排能力上。核心差异状态、工作流与编排能力1. 状态与记忆三种哲学Agent FrameworkAgent 本身无状态会话状态交给AgentThread记忆通过ContextProvider的invoking()/invoked()钩子注入结构最显式见 memory.py。Google ADK内置Session/Runner会话体系工具函数可接收ToolContext直接读写会话状态对多轮对话场景最友好。LangGraph一切皆图状态用StateGraphMemorySaver检查点持久化调试时可回溯任意节点工程化程度最高。2. 工作流顺序执行的三种写法模式Agent FrameworkGoogle ADKLangGraph顺序工作流SequentialBuilderSequentialAgentStateGraph 边轮询编排WorkflowBuilder循环LoopAgent条件边并行编排ConcurrentBuilderParallelAgent需手动 asyncio监督者模式需手动实现sub_agents路由StateGraph 路由节点交接HandoffHandoffBuilder原生支持sub_agents路由Command/Send结构化输出response_formatModelresponse_schemaModelwith_structured_output上表来自 frameworks/README.md 的 Pattern Mapping一眼就能看出各家的强项格子。3. 编排实战同一道题两种风格LangGraph 监督者模式用StateGraph建图supervisor节点由 LLM 决定下一步派给researcher还是analyst再经条件边路由回环。图结构让整个委派过程可视化、可断点见 supervisor.py。Google ADK 轮询模式poet写俳句、critic点评两者组成SequentialAgent外层循环最多 4 轮直到 critic 输出APPROVED。写法更接近业务循环代码更直白见 loop_agent.py。Agent Framework 交接模式用HandoffBuilder实现 Agent 之间的责任移交这是它独有的原生 Builder 能力见 handoff.py。选型建议3 分钟决策指南你的情况推荐框架理由已有 Azure / 微软技术栈团队用过 AutoGen 或 Semantic KernelMicrosoft Agent Framework它就是后两者官方继承者Builder 式 API 覆盖 handoff 等全套编排以 Google 模型Gemini为主做多轮会话型应用Google ADK内置 Session/Runnersub_agents路由开箱即用需要复杂图结构、持久化检查点、生产级可观测LangGraphStateGraph的图 检查点是三者中最强的工程底座还在学基础概念想看懂框架底层到底是什么PicoAgents本仓库自研框架全部源码透明配 WebUI 调试面板 可看每个事件流一个重要结论三套示例反复验证了同一件事——工具调用 Agent、顺序工作流、轮询/监督者编排这些核心模式与框架无关。先用本仓库 code_along/ 的四步渐进示例核心循环 → 工具 → 记忆 → 流式把模式学透再切到目标框架迁移成本会低得多。如何跑起来安装与环境变量以 LangGraph 为例完整说明见 examples/frameworks/ 各子目录 READMEpip install langgraph langchain-openai python-dotenv export OPENAI_API_KEYyour-api-key python examples/frameworks/langgraph/orchestration/supervisor.py另外两套只需替换安装命令与环境变量Agent Frameworkpip install agent-framework[azure]需AZURE_OPENAI_ENDPOINT等变量见 READMEGoogle ADKpip install google-adk需GOOGLE_API_KEY延伸阅读框架对比总览与 Pattern Mapping 表格examples/frameworks/README.md编排模式原始实现PicoAgents 版round-robin.py、ai-driven.py生产级工作流案例YC 公司分析含检查点与成本优化examples/workflows/yc_analysis/一句话总结框架只是语法模式才是内功。拿本仓库的同题对比当试衣间穿上哪套顺口选哪套你的多智能体系统就成功了一半。赞分享【免费下载链接】designing-multiagent-systemsBuilding LLM-Enabled Multi Agent Applications from Scratch项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/de/designing-multiagent-systems点击查看免费下载相关推荐designing-multiagent-systems 快速上手5分钟从零构建你的第一个LLM AgentPicoAgents实战designing multiagent systems 快速上手5分钟从零构建你的第一个LLM AgentPicoAgents实战 designing同一个 Agent、两个 Framework用 LangGraph 与 CrewAI 实现 search summarize 的实战对比同一个 Agent、两个 Framework用 LangGraph 与 CrewAI 实现 search summarize 的实战对比 本篇技术指南基于教程文档AI Agent人工智能大模型同一 Agent、两个框架在 awesome-agentic-ai-zh 中用 LangGraph 与 CrewAI 实战 search summarize 对比同一 Agent、两个框架在 awesome agentic ai zh 中用 LangGraph 与 CrewAI 实战 search summariz教程文档AI Agent人工智能大模型创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考