# 多智能體系統

Nanobrowser 是一款開源的 Chrome 擴展工具，旨在通過 AI 技術實現高效的網絡自動化操作。它支持多智能體系統，用戶可以使用自己的 LLM API 密鑰運行復雜的網絡任務。與 OpenAI Operator 類似，但完全免費且開源，用戶可以在本地瀏覽器中運行任務，確保隱私安全。Nanobrowser 提供了靈活的 LLM 選項，允許用戶根據需求選擇不同的模型，併為不同的智能體分配不同的模型，從而在性能和成本之間取得平衡。此外，它還具備任務自動化、交互式側邊欄、會話歷史等功能，適合需要高效網絡操作的用戶。

LangGraph Multi-Agent Supervisor是一個基於LangGraph框架構建的Python庫，用於創建分層多智能體系統。它允許開發者通過一箇中心化的監督智能體來協調多個專業智能體，實現任務的動態分配和通信管理。該技術的重要性在於其能夠高效地組織複雜的多智能體任務，提升系統的靈活性和可擴展性。它適用於需要多智能體協作的場景，如自動化任務處理、複雜問題解決等。該產品定位為高級開發者和企業級應用，目前未明確公開價格，但其開源特性使得用戶可以根據自身需求進行定製和擴展。

Winihelper是一款由大學生團隊開發的AI工具集，旨在通過先進的multi-agent系統架構和自研技術，優化工作流程，釋放個人的全部潛能。產品依託北京繪感科技有限公司的萬億級專業數據庫，提供高質量論文和專業百科詞條，以專業寫手的語氣定製算法生成文本，讓AI成為超級打工人。

Magentic-One是由微軟研究團隊開發的一個通用多智能體系統，旨在解決開放性網絡和文件任務。該系統代表了人工智能領域向代理系統發展的重要一步，這些系統能夠完成人們在工作和生活中遇到的複雜多步驟任務。Magentic-One採用了一個名為Orchestrator的主智能體，負責規劃、跟蹤進度和在需要時重新規劃，同時指導其他專門智能體執行任務，如操作網絡瀏覽器、導航本地文件或編寫和執行Python代碼。Magentic-One在多個挑戰性的代理基準測試中表現出與最新技術相媲美的性能，且無需對其核心能力或架構進行修改。

KaibanJS是一個專為JavaScript開發者設計的框架，用於構建和協調AI智能體。它允許開發者以類似微服務的方式處理AI任務，每個智能體負責不同的任務，如數據處理、處理和輸出生成，全部自動協同工作。KaibanJS強調易用性和原生JavaScript支持，使得JavaScript開發者也能享受到構建複雜AI系統的能力。

Swarm是由OpenAI Solutions團隊管理的實驗性框架，旨在構建、編排和部署多智能體系統。它通過定義智能體（Agent）和交接（handoffs）的抽象概念，實現了智能體之間的協調和執行。Swarm框架強調輕量級、高可控性和易於測試，適用於需要大量獨立功能和指令的場景，允許開發者擁有完全的透明度和對上下文、步驟和工具調用的細粒度控制。Swarm框架目前處於實驗階段，不推薦在生產環境中使用。

SciAgentsDiscovery 是一個利用多智能體系統和大規模本體知識圖譜，自動化科學研究的系統。它通過整合大型語言模型、數據檢索工具和多智能體學習系統，能夠自主生成和完善研究假設，揭示潛在的機制、設計原則和意外材料屬性。該系統在生物啟發材料領域展示了其跨學科關係的發現能力，超越了傳統人類驅動的研究方法。

AI-Driven Research Assistant是一個高級的AI驅動研究助理系統，它利用多個專門化的智能體來協助進行數據分析、可視化和報告生成等任務。該系統採用LangChain、OpenAI的GPT模型和LangGraph來處理複雜的研究流程，整合不同的AI架構以實現最佳性能。

Memary是一個開源的記憶層，專為自主智能體設計，通過模仿人類記憶的方式，提升智能體的推理和學習能力。它使用Neo4j圖數據庫存儲知識，並結合了Llama Index和Perplexity模型來增強知識圖譜的查詢能力。Memary的主要優點包括自動生成記憶、記憶模塊、系統改進和回溯記憶等功能，旨在以最小的開發者實現與現有智能體集成，並通過儀表盤提供記憶分析和系統改進的可視化數據。

MindSearch是一個基於大型語言模型（LLM）的多智能體網絡搜索引擎框架，具有與Perplexity.ai Pro相似的性能。用戶可以輕鬆部署自己的搜索引擎，支持閉源大型語言模型（如GPT、Claude）或開源大型語言模型（如InternLM2.5-7b-chat）。它具備以下特點：能夠解決生活中的任何問題，利用網絡知識提供深入和廣泛的知識庫答案；展示詳細的解決方案路徑，提高最終響應的可信度和可用性；提供優化的UI體驗，包括React、Gradio、Streamlit和Terminal等多種接口；動態構建圖譜，將用戶查詢分解為圖譜中的原子子問題，並根據WebSearcher的搜索結果逐步擴展圖譜。

🧬🌍 GenWorlds是一個用於構建可靠的多智能體系統的開源框架。它具有可自定義的環境、可擴展的架構、即插即用的組件、多樣的認知過程、協調協議和第三方GenWorld集成等特點。