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【免費(fèi)下載鏈接】designing-multiagent-systemsBuilding LLM-Enabled Multi Agent Applications from Scratch項目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/de/designing-multiagent-systems點擊查看免費(fèi)下載designing-multiagent-systems是一個從零構(gòu)建多智能體系統(tǒng)的開源項目倉庫中的examples/frameworks/目錄用同一套題目天氣助手、順序工作流、輪詢與監(jiān)督者編排分別在 LangGraph、Google ADK、Microsoft Agent Framework 三個主流框架上實現(xiàn)了等價代碼是新手做多智能體框架選型最直觀的實戰(zhàn)參考。本文帶你快速看懂三大框架的差異并給出選型建議。為什么需要一次同題對比多智能體系統(tǒng)由一個個智能體Agent和連接它們的編排模式Orchestration組成。上圖中可以清楚看到單個智能體的能力由 Tools、Memory、Planning 三層疊加而多智能體系統(tǒng)額外需要一層 Orchestration 來決定誰先發(fā)言、誰接棒。選框架時最坑的誤區(qū)是只看 API 語法不看它承載哪種模式。這個倉庫的做法是把書中教的核心模式在 4 套實現(xiàn)自研的 PicoAgents 3 個商用框架中各寫一遍讓你確認(rèn)模式是通用的框架只是語法。三個框架同一個天氣助手三套示例都實現(xiàn)了同一個任務(wù)給 Agent 掛上get_weather和calculate兩個工具回答紐約天氣如何12×15 等于多少。對比一下工具定義方式框架工具寫法創(chuàng)建 Agent入口文件Microsoft Agent Frameworkai_function裝飾器client.create_agent(...)basic_agent.pyGoogle ADK普通函數(shù)自動包裝可注入ToolContextAgent(...)InMemoryRunnerbasic_agent.pyLangGraphtool裝飾器create_agent(model, tools, system_prompt)basic_agent.py三者都是裝飾器 構(gòu)造函數(shù)兩行搞定基礎(chǔ) Agent上手難度相當(dāng)。真正的區(qū)別在狀態(tài)管理和編排能力上。核心差異狀態(tài)、工作流與編排能力1. 狀態(tài)與記憶三種哲學(xué)Agent FrameworkAgent 本身無狀態(tài)會話狀態(tài)交給AgentThread記憶通過ContextProvider的invoking()/invoked()鉤子注入結(jié)構(gòu)最顯式見 memory.py。Google ADK內(nèi)置Session/Runner會話體系工具函數(shù)可接收ToolContext直接讀寫會話狀態(tài)對多輪對話場景最友好。LangGraph一切皆圖狀態(tài)用StateGraphMemorySaver檢查點持久化調(diào)試時可回溯任意節(jié)點工程化程度最高。2. 工作流順序執(zhí)行的三種寫法模式Agent FrameworkGoogle ADKLangGraph順序工作流SequentialBuilderSequentialAgentStateGraph 邊輪詢編排WorkflowBuilder循環(huán)LoopAgent條件邊并行編排ConcurrentBuilderParallelAgent需手動 asyncio監(jiān)督者模式需手動實現(xiàn)sub_agents路由StateGraph 路由節(jié)點交接HandoffHandoffBuilder原生支持sub_agents路由Command/Send結(jié)構(gòu)化輸出response_formatModelresponse_schemaModelwith_structured_output上表來自 frameworks/README.md 的 Pattern Mapping一眼就能看出各家的強(qiáng)項格子。3. 編排實戰(zhàn)同一道題兩種風(fēng)格LangGraph 監(jiān)督者模式用StateGraph建圖supervisor節(jié)點由 LLM 決定下一步派給researcher還是analyst再經(jīng)條件邊路由回環(huán)。圖結(jié)構(gòu)讓整個委派過程可視化、可斷點見 supervisor.py。Google ADK 輪詢模式poet寫俳句、critic點評兩者組成SequentialAgent外層循環(huán)最多 4 輪直到 critic 輸出APPROVED。寫法更接近業(yè)務(wù)循環(huán)代碼更直白見 loop_agent.py。Agent Framework 交接模式用HandoffBuilder實現(xiàn) Agent 之間的責(zé)任移交這是它獨有的原生 Builder 能力見 handoff.py。選型建議3 分鐘決策指南你的情況推薦框架理由已有 Azure / 微軟技術(shù)棧團(tuán)隊用過 AutoGen 或 Semantic KernelMicrosoft Agent Framework它就是后兩者官方繼承者Builder 式 API 覆蓋 handoff 等全套編排以 Google 模型Gemini為主做多輪會話型應(yīng)用Google ADK內(nèi)置 Session/Runnersub_agents路由開箱即用需要復(fù)雜圖結(jié)構(gòu)、持久化檢查點、生產(chǎn)級可觀測LangGraphStateGraph的圖 檢查點是三者中最強(qiáng)的工程底座還在學(xué)基礎(chǔ)概念想看懂框架底層到底是什么PicoAgents本倉庫自研框架全部源碼透明配 WebUI 調(diào)試面板 可看每個事件流一個重要結(jié)論三套示例反復(fù)驗證了同一件事——工具調(diào)用 Agent、順序工作流、輪詢/監(jiān)督者編排這些核心模式與框架無關(guān)。先用本倉庫 code_along/ 的四步漸進(jìn)示例核心循環(huán) → 工具 → 記憶 → 流式把模式學(xué)透再切到目標(biāo)框架遷移成本會低得多。如何跑起來安裝與環(huán)境變量以 LangGraph 為例完整說明見 examples/frameworks/ 各子目錄 READMEpip install langgraph langchain-openai python-dotenv export OPENAI_API_KEYyour-api-key python examples/frameworks/langgraph/orchestration/supervisor.py另外兩套只需替換安裝命令與環(huán)境變量Agent Frameworkpip install agent-framework[azure]需AZURE_OPENAI_ENDPOINT等變量見 READMEGoogle ADKpip install google-adk需GOOGLE_API_KEY延伸閱讀框架對比總覽與 Pattern Mapping 表格examples/frameworks/README.md編排模式原始實現(xiàn)PicoAgents 版round-robin.py、ai-driven.py生產(chǎn)級工作流案例YC 公司分析含檢查點與成本優(yōu)化examples/workflows/yc_analysis/一句話總結(jié)框架只是語法模式才是內(nèi)功。拿本倉庫的同題對比當(dāng)試衣間穿上哪套順口選哪套你的多智能體系統(tǒng)就成功了一半。贊分享【免費(fèi)下載鏈接】designing-multiagent-systemsBuilding LLM-Enabled Multi Agent Applications from Scratch項目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/de/designing-multiagent-systems點擊查看免費(fèi)下載相關(guān)推薦designing-multiagent-systems 快速上手5分鐘從零構(gòu)建你的第一個LLM AgentPicoAgents實戰(zhàn)designing multiagent systems 快速上手5分鐘從零構(gòu)建你的第一個LLM AgentPicoAgents實戰(zhàn) designing同一個 Agent、兩個 Framework用 LangGraph 與 CrewAI 實現(xiàn) search summarize 的實戰(zhàn)對比同一個 Agent、兩個 Framework用 LangGraph 與 CrewAI 實現(xiàn) search summarize 的實戰(zhàn)對比 本篇技術(shù)指南基于教程文檔AI Agent人工智能大模型同一 Agent、兩個框架在 awesome-agentic-ai-zh 中用 LangGraph 與 CrewAI 實戰(zhàn) search summarize 對比同一 Agent、兩個框架在 awesome agentic ai zh 中用 LangGraph 與 CrewAI 實戰(zhàn) search summariz教程文檔AI Agent人工智能大模型創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考 框架選型困難？designing-multiagent-systems 中 LangGraph、Google ADK 與 Agent Framework 同題對比實戰(zhàn)
【免費(fèi)下載鏈接】designing-multiagent-systemsBuilding LLM-Enabled Multi Agent Applications from Scratch項目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/de/designing-multiagent-systems點擊查看免費(fèi)下載designing-multiagent-systems是一個從零構(gòu)建多智能體系統(tǒng)的開源項目倉庫中的examples/frameworks/目錄用同一套題目天氣助手、順序工作流、輪詢與監(jiān)督者編排分別在 LangGraph、Google ADK、Microsoft Agent Framework 三個主流框架上實現(xiàn)了等價代碼是新手做多智能體框架選型最直觀的實戰(zhàn)參考。本文帶你快速看懂三大框架的差異并給出選型建議。為什么需要一次同題對比多智能體系統(tǒng)由一個個智能體Agent和連接它們的編排模式Orchestration組成。上圖中可以清楚看到單個智能體的能力由 Tools、Memory、Planning 三層疊加而多智能體系統(tǒng)額外需要一層 Orchestration 來決定誰先發(fā)言、誰接棒。選框架時最坑的誤區(qū)是只看 API 語法不看它承載哪種模式。這個倉庫的做法是把書中教的核心模式在 4 套實現(xiàn)自研的 PicoAgents 3 個商用框架中各寫一遍讓你確認(rèn)模式是通用的框架只是語法。三個框架同一個天氣助手三套示例都實現(xiàn)了同一個任務(wù)給 Agent 掛上get_weather和calculate兩個工具回答紐約天氣如何12×15 等于多少。對比一下工具定義方式框架工具寫法創(chuàng)建 Agent入口文件Microsoft Agent Frameworkai_function裝飾器client.create_agent(...)basic_agent.pyGoogle ADK普通函數(shù)自動包裝可注入ToolContextAgent(...)InMemoryRunnerbasic_agent.pyLangGraphtool裝飾器create_agent(model, tools, system_prompt)basic_agent.py三者都是裝飾器 構(gòu)造函數(shù)兩行搞定基礎(chǔ) Agent上手難度相當(dāng)。真正的區(qū)別在狀態(tài)管理和編排能力上。核心差異狀態(tài)、工作流與編排能力1. 狀態(tài)與記憶三種哲學(xué)Agent FrameworkAgent 本身無狀態(tài)會話狀態(tài)交給AgentThread記憶通過ContextProvider的invoking()/invoked()鉤子注入結(jié)構(gòu)最顯式見 memory.py。Google ADK內(nèi)置Session/Runner會話體系工具函數(shù)可接收ToolContext直接讀寫會話狀態(tài)對多輪對話場景最友好。LangGraph一切皆圖狀態(tài)用StateGraphMemorySaver檢查點持久化調(diào)試時可回溯任意節(jié)點工程化程度最高。2. 工作流順序執(zhí)行的三種寫法模式Agent FrameworkGoogle ADKLangGraph順序工作流SequentialBuilderSequentialAgentStateGraph 邊輪詢編排WorkflowBuilder循環(huán)LoopAgent條件邊并行編排ConcurrentBuilderParallelAgent需手動 asyncio監(jiān)督者模式需手動實現(xiàn)sub_agents路由StateGraph 路由節(jié)點交接HandoffHandoffBuilder原生支持sub_agents路由Command/Send結(jié)構(gòu)化輸出response_formatModelresponse_schemaModelwith_structured_output上表來自 frameworks/README.md 的 Pattern Mapping一眼就能看出各家的強(qiáng)項格子。3. 編排實戰(zhàn)同一道題兩種風(fēng)格LangGraph 監(jiān)督者模式用StateGraph建圖supervisor節(jié)點由 LLM 決定下一步派給researcher還是analyst再經(jīng)條件邊路由回環(huán)。圖結(jié)構(gòu)讓整個委派過程可視化、可斷點見 supervisor.py。Google ADK 輪詢模式poet寫俳句、critic點評兩者組成SequentialAgent外層循環(huán)最多 4 輪直到 critic 輸出APPROVED。寫法更接近業(yè)務(wù)循環(huán)代碼更直白見 loop_agent.py。Agent Framework 交接模式用HandoffBuilder實現(xiàn) Agent 之間的責(zé)任移交這是它獨有的原生 Builder 能力見 handoff.py。選型建議3 分鐘決策指南你的情況推薦框架理由已有 Azure / 微軟技術(shù)棧團(tuán)隊用過 AutoGen 或 Semantic KernelMicrosoft Agent Framework它就是后兩者官方繼承者Builder 式 API 覆蓋 handoff 等全套編排以 Google 模型Gemini為主做多輪會話型應(yīng)用Google ADK內(nèi)置 Session/Runnersub_agents路由開箱即用需要復(fù)雜圖結(jié)構(gòu)、持久化檢查點、生產(chǎn)級可觀測LangGraphStateGraph的圖 檢查點是三者中最強(qiáng)的工程底座還在學(xué)基礎(chǔ)概念想看懂框架底層到底是什么PicoAgents本倉庫自研框架全部源碼透明配 WebUI 調(diào)試面板 可看每個事件流一個重要結(jié)論三套示例反復(fù)驗證了同一件事——工具調(diào)用 Agent、順序工作流、輪詢/監(jiān)督者編排這些核心模式與框架無關(guān)。先用本倉庫 code_along/ 的四步漸進(jìn)示例核心循環(huán) → 工具 → 記憶 → 流式把模式學(xué)透再切到目標(biāo)框架遷移成本會低得多。如何跑起來安裝與環(huán)境變量以 LangGraph 為例完整說明見 examples/frameworks/ 各子目錄 READMEpip install langgraph langchain-openai python-dotenv export OPENAI_API_KEYyour-api-key python examples/frameworks/langgraph/orchestration/supervisor.py另外兩套只需替換安裝命令與環(huán)境變量Agent Frameworkpip install agent-framework[azure]需AZURE_OPENAI_ENDPOINT等變量見 READMEGoogle ADKpip install google-adk需GOOGLE_API_KEY延伸閱讀框架對比總覽與 Pattern Mapping 表格examples/frameworks/README.md編排模式原始實現(xiàn)PicoAgents 版round-robin.py、ai-driven.py生產(chǎn)級工作流案例YC 公司分析含檢查點與成本優(yōu)化examples/workflows/yc_analysis/一句話總結(jié)框架只是語法模式才是內(nèi)功。拿本倉庫的同題對比當(dāng)試衣間穿上哪套順口選哪套你的多智能體系統(tǒng)就成功了一半。贊分享【免費(fèi)下載鏈接】designing-multiagent-systemsBuilding LLM-Enabled Multi Agent Applications from Scratch項目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/de/designing-multiagent-systems點擊查看免費(fèi)下載相關(guān)推薦designing-multiagent-systems 快速上手5分鐘從零構(gòu)建你的第一個LLM AgentPicoAgents實戰(zhàn)designing multiagent systems 快速上手5分鐘從零構(gòu)建你的第一個LLM AgentPicoAgents實戰(zhàn) designing同一個 Agent、兩個 Framework用 LangGraph 與 CrewAI 實現(xiàn) search summarize 的實戰(zhàn)對比同一個 Agent、兩個 Framework用 LangGraph 與 CrewAI 實現(xiàn) search summarize 的實戰(zhàn)對比 本篇技術(shù)指南基于教程文檔AI Agent人工智能大模型同一 Agent、兩個框架在 awesome-agentic-ai-zh 中用 LangGraph 與 CrewAI 實戰(zhàn) search summarize 對比同一 Agent、兩個框架在 awesome agentic ai zh 中用 LangGraph 與 CrewAI 實戰(zhàn) search summariz教程文檔AI Agent人工智能大模型創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考