# 多智能体

OpenAI Agents SDK是一个用于构建多智能体工作流的框架。它允许开发者通过配置指令、工具、安全机制和智能体之间的交接来创建复杂的自动化流程。该框架支持与任何符合OpenAI Chat Completions API格式的模型集成，具有高度的灵活性和可扩展性。它主要用于编程场景中，帮助开发者快速构建和优化智能体驱动的应用程序。

Open Multi-Agent Canvas 是一个基于 Next.js、LangGraph 和 CopilotKit 构建的开源多智能体聊天界面。它允许用户在一个动态对话中管理多个智能体，主要用于旅行规划和研究。该产品利用先进的技术，为用户提供高效、灵活的多智能体交互体验。其开源特性使得开发者可以根据需求进行定制和扩展，具有很高的灵活性和可扩展性。

PARTNR是由Meta FAIR发布的一个大规模基准测试，包含100,000个自然语言任务，旨在研究多智能体推理和规划。PARTNR利用大型语言模型（LLMs）生成任务，并通过模拟循环来减少错误。它还支持与真实人类伙伴的AI代理评估，通过人类在环基础设施进行。PARTNR揭示了现有基于LLM的规划器在任务协调、跟踪和从错误中恢复方面的显著局限性，人类能解决93%的任务，而LLMs仅能解决30%。

AgileCoder是一个创新的多智能体软件开发框架，灵感来源于专业软件工程中广泛使用的敏捷方法论。该框架的关键在于其任务导向的方法，而不是给智能体分配固定角色，AgileCoder通过创建任务积压和将开发过程划分为冲刺，模仿现实世界的软件开发，每个冲刺都会动态更新积压。AgileCoder支持多种模型，包括OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic以及自托管的Ollama模型。

MetaGPT是一个多智能体框架，它通过自然语言编程技术，能够模拟一个完整的软件公司团队，从而实现快速开发和自动化工作流程。它代表了人工智能在软件开发领域的最新进展，能够显著提高开发效率，降低成本。MetaGPT的主要优点包括高度自动化、多智能体协作、以及能够处理复杂的软件开发任务。产品背景信息显示，MetaGPT旨在通过AI技术，为用户提供一个能够快速响应开发需求的平台。目前，产品似乎处于测试阶段，用户可以通过加入等待列表来体验产品。

llama-agents 是一个异步优先的框架，用于构建、迭代和生产化多智能体系统，包括多智能体通信、分布式工具执行、人工在环等。每个智能体被视为一个服务，不断处理传入的任务。智能体从消息队列中拉取和发布消息。系统顶部是控制平面，它跟踪正在进行的任务，网络中的服务，并决定哪个服务应该处理任务的下一步。

agentUniverse 是一个基于大型语言模型的多智能体应用开发框架，提供了构建单一智能体和多智能体协作机制的所有必需组件。通过模式工厂，允许开发者构建和自定义多智能体协作模式，轻松构建多智能体应用，并分享不同技术与业务领域的模式实践。

JaxMARL 是一个多智能体强化学习库，结合了易用性和 GPU 加速效能。它支持常用的多智能体强化学习环境以及流行的基准算法。目标是提供一个全面评估多智能体强化学习方法的库，并与相关基准进行比较。同时，它还引入了 SMAX，这是一个简化版的流行的星际争霸多智能体挑战环境，无需运行星际争霸 II 游戏引擎。