Rangka Kerja Berbilang Ejen Terbaik pada 2026: 11 Rangka Kerja untuk Mengorkestrasi Ejen yang Menyerahkan Kerja

Rangka kerja berbilang ejen terbaik pada 2026 bergantung pada corak penyelarasan yang sebenarnya diperlukan oleh aliran kerja anda, bukan rangka kerja mana yang mempunyai paling banyak bintang: LangGraph ialah satu-satunya yang menyediakan kedua-dua penyelia dan swarm sebagai pustaka berasingan yang diselenggara supaya anda memilih dengan sengaja, CrewAI masih cara terpantas untuk menjalankan kru berasaskan peranan hari ini, dan Microsoft Agent Framework kini menggabungkan set corak terbina dalam yang paling luas (sequential, concurrent, handoff, group chat dan Magentic) sejak ia menyerap AutoGen dan Semantic Kernel. Panduan ini menyusun 11 rangka kerja yang dibina khusus untuk menyelaras beberapa ejen yang menyerahkan kerja sesama mereka, dinilai berdasarkan mekanik orkestrasi sebenar terhadap dokumen vendor, aktiviti GitHub dan halaman harga pada Ogos 2026.

Satu ejen yang memanggil alat dalam gelung bukan perkara yang dirangkumi senarai ini. Rangka kerja ini wujud untuk masalah yang lebih sukar: penyelia yang menghalakan tugas kepada pakar, swarm rakan setara yang menyerahkan kawalan secara langsung, atau saluran paip tetap di mana output satu ejen menjadi input ejen seterusnya. Untuk pelan tindakan neutral vendor tentang cara penyelarasan itu berfungsi di bawah tudung, lihat sistem berbilang ejen; untuk pandangan sebelah pembeli yang lebih luas merentas kelas no-code, terurus dan rangka kerja, mulakan dengan platform ejen AI terbaik. Jika terma lesen dan hak pengehosan sendiri lebih penting kepada anda berbanding corak orkestrasi, ringkasan rangka kerja ejen AI sumber terbuka terbaik kami menyusun beberapa rangka kerja yang sama melalui lensa itu sebaliknya. Satu angka jujur sebelum anda memilih kegemaran di sini: pasukan kejuruteraan Anthropic sendiri mengukur sistem penyelidikan berbilang ejennya menggunakan kira-kira 15 kali ganda token berbanding satu giliran sembang tunggal, jadi soalan yang lebih sukar biasanya bukan rangka kerja mana, tetapi sama ada tugas anda cukup bernilai untuk membenarkan menjalankan lebih daripada satu ejen sama sekali.

Dikemas kini Ogos 2026.

Fakta Utama

• Kajian MAST UC Berkeley meneliti 1,642 jejak pelaksanaan sebenar merentas 7 rangka kerja berbilang ejen popular dan mendapati kadar kegagalan antara 41% dan 86.7%, dengan isu spesifikasi dan reka bentuk sistem (peranan yang tidak jelas, handoff yang kabur, pengesahan yang tiada) menyebabkan kira-kira 41.8% daripada semua kegagalan dengan sendirinya, kategori tunggal terbesar (arXiv:2503.13657).
• Sistem penyelidikan berbilang ejen Anthropic, satu ejen peneraju yang menyelaras subejen selari, menggunakan kira-kira 15 kali ganda token berbanding satu interaksi sembang tunggal, namun mengatasi satu ejen Claude Opus 4 sebanyak 90.2% pada penilaian penyelidikan dalaman, dengan penggunaan token sahaja menjelaskan kira-kira 80% daripada varians prestasi itu (Anthropic).
• Panduan Anthropic sendiri menamakan "kebanyakan tugas pengekodan" sebagai kesesuaian yang lemah untuk penyelarasan berbilang ejen khusus kerana ia memerlukan konteks bersama yang padat antara ejen, bertentangan dengan kerja penyelidikan selari dan bebas yang dibina untuk sistem berbilang ejen (Anthropic).
• Gartner meramalkan lebih 40% projek agentic AI akan dibatalkan menjelang akhir 2027 kerana ROI yang tidak jelas dan kawalan risiko yang tidak mencukupi, risiko yang bertambah khusus dalam sistem berbilang ejen di mana kegagalan boleh bermula beberapa lompatan di hulu tempat ia muncul (Gartner).
• Repositori agent-framework bersepadu Microsoft, yang menggabungkan AutoGen dan Semantic Kernel ke dalam satu SDK berbilang ejen, telah menarik lebih 12,800 bintang GitHub dalam 16 bulan pertamanya sejak pelancaran April 2025, kenaikan pantas untuk rangka kerja yang dibina khusus di sekitar corak orkestrasi dan bukannya gelung satu ejen (GitHub).

Apa yang Berubah dalam Orkestrasi Berbilang Ejen Tahun Ini

• Microsoft menggabungkan AutoGen dan Semantic Kernel ke dalam Microsoft Agent Framework, tersedia secara am sejak 3 April 2026, dan lima corak orkestrasinya (Sequential, Concurrent, Handoff, Group Chat, Magentic) mencapai status 1.0 stabil tahun ini, semuanya menyokong penstriman, pemeriksaan titik semak dan kelulusan human-in-the-loop.
• Corak penyelia dan swarm LangGraph matang menjadi pustaka diselenggara tersendiri, langgraph-supervisor dan langgraph-swarm, menjadikan "siapa yang bertanggungjawab" pilihan boleh pasang dan bukannya sesuatu yang dibina sendiri oleh setiap pasukan daripada primitif.
• Produk komersial MetaGPT, MGX, dijenamakan semula kepada Atoms pada 13 Januari 2026. Repositori sumber terbuka MetaGPT sendiri menjadi sepi sejak itu, tanpa push sejak akhir Januari, manakala perhatian DeepWisdom beralih kepada produk dihoskan.
• AG2 terus membina secara bebas di bawah Apache-2.0 selepas pemisahan tadbir urusnya pada 2024 daripada AutoGen, dan kekal sebagai satu-satunya rangka kerja dalam senarai ini dengan tadbir urus yang benar-benar terbuka dan bukan korporat untuk corak perbualan bersama klasik.
• Catatan kejuruteraan Anthropic yang diterbitkan tentang sistem penyelidikan berbilang ejennya sendiri telah menjadi kajian kes rujukan yang dipetik oleh seluruh industri untuk kedua-dua kelebihan prestasi dan kos token, lebih setahun selepas ia mula dikeluarkan.
• Perlanggaran nama yang patut diketahui sebelum anda mencari: projek eksperimen asal OpenAI "Swarm" telah dimansuhkan demi primitif Handoffs Agents SDK, pustaka langgraph-swarm LangGraph ialah perkara lain yang tidak berkaitan, dan Swarms (daripada Kye Gomez dan swarms.ai) ialah rangka kerja ketiga yang jauh lebih besar. Tiada ketiga-tiganya berkongsi kod.

Jadual Perbandingan Pantas

Topologi Orkestrasi Berbilang Ejen, Dijelaskan

Kebanyakan ringkasan menyenaraikan ciri. Pilihan yang sebenarnya menentukan sama ada sistem berbilang ejen anda berfungsi ialah topologi: bentuk yang diambil kawalan apabila ia bergerak antara ejen. Setiap rangka kerja di bawah melaksanakan sekurang-kurangnya satu daripadanya, dan beberapa melaksanakan tiga atau empat, yang merupakan pembeza sebenar setelah anda melihat melepasi pemasaran.

Swarms ialah pengecualian yang patut ditandakan di sini: ia menyediakan hampir kesemua enam corak dalam satu pakej (12 struktur bernama secara keseluruhan), yang sama ada tepat seperti yang anda mahu atau lebih permukaan daripada yang perlu dipelajari oleh pasukan kecil. Kebanyakan pasukan lebih baik dilayan dengan memilih satu atau dua topologi yang diperlukan aliran kerja sebenar mereka dan memilih rangka kerja yang dibina di sekitarnya, bukan rangka kerja dengan senarai terpanjang.

Bagaimana Handoff Sebenarnya Menghantar Konteks

Topologi memberitahu anda siapa bercakap dengan siapa. Ia tidak memberitahu apa yang sebenarnya dihantar apabila mereka berbuat demikian, dan butiran itu menentukan sama ada sistem berbilang ejen anda kekal koheren atau secara senyap kehilangan maklumat tiga lompatan kemudian.

Pertukaran praktikal berulang merentas setiap rangka kerja di sini. Handoff sejarah penuh (swarm LangGraph, OpenAI Agents SDK) mudah difahami tetapi membengkakkan konteks, dan kos, semakin lama rantaian handoff berjalan, kerana setiap ejen hiliran membaca semula semua yang dikatakan ejen hulu. Handoff ringkasan sahaja (subejen Claude Agent SDK) melindungi tetingkap konteks ejen peneraju, tetapi peneraju tidak pernah melihat butiran yang diusahakan subejen, hanya kesimpulannya. Model topik bersama (group chat AutoGen dan AG2) melangkau persoalan handoff sepenuhnya dengan menjadikan setiap ejen membayar untuk membaca segala-galanya, relevan atau tidak, yang mudah sehingga kumpulan itu membesar melepasi beberapa peserta.

Keadaan Bersama dan Memori Antara Ejen

Handoff ialah satu detik pemindahan. Keadaan bersama ialah stor berterusan yang dibaca dan ditulis oleh beberapa ejen sepanjang seluruh larian, dan ia menentukan sama ada kerja berbilang ejen yang terhenti boleh disambung semula atau perlu bermula semula dari sifar.

Jika ejen anda perlu bertahan selepas pelayan dimulakan semula di tengah tugas, lajur ketahanan itulah yang perlu dibaca dengan teliti, bukan gambar rajah topologi. LangGraph, Microsoft Agent Framework dan Google ADK semuanya menganggap keadaan sebagai objek kelas pertama yang diberi titik semak. Beberapa yang lain menganggapnya sebagai sesuatu yang anda dijangka sambungkan sendiri setelah melepasi satu sesi.

Kos Sebenar Berbilang Ejen: Pendaraban Token

Setiap halaman produk dalam kategori ini menunjukkan demo di mana sekumpulan ejen menyelesaikan sesuatu yang tidak dapat dilakukan oleh satu prompt. Apa yang kebanyakannya langkau ialah bilnya. Pasukan kejuruteraan Anthropic sendiri, menerangkan sistem di sebalik ciri penyelidikan Claude, mengukur orkestrasi berbilang ejen pada kira-kira 15 kali ganda volum token satu giliran sembang tunggal, dan kira-kira 4 kali ganda satu ejen yang bekerja sendirian. Angka itu bukan kes terburuk; ia ialah kos sistem orchestrator-worker yang dibina dengan baik secara reka bentuk, kerana konteks ejen peneraju terkumpul di atas apa yang sudah dibelanjakan oleh setiap subejen untuk sampai kepada jawapannya sendiri.

Jadual di bawah ialah anggaran ilustrasi, bukan penanda aras atau angka yang diterbitkan vendor: ia menggunakan harga API semasa sebenar Claude Sonnet 5 ($2 setiap juta token input, $10 setiap juta token output, setakat Ogos 2026) pada julat token yang munasabah untuk setiap corak, supaya anda dapat melihat bentuk keluk kos dan bukannya menganggap "berbilang ejen" sebagai satu item baris.

Jurang itu nyata, dan ia bertambah dengan setiap lompatan yang ditambah oleh reka bentuk handoff sejarah penuh. Panduan Anthropic sendiri khusus tentang bila ia berbaloi dibayar: sistem berbilang ejen memperoleh kosnya pada tugas dengan penyelarian berat, maklumat yang melebihi satu tetingkap konteks, dan banyak panggilan alat bebas, jenis kerja di mana pasukan manusia juga akan membahagikan tenaga kerja. Panduan yang sama menyebut "kebanyakan tugas pengekodan" sebagai kesesuaian yang lemah untuk penyelarasan berbilang ejen khusus, kerana suntingan pada pangkalan kod bersama mencipta kebergantungan padat antara ejen dan bukannya kerja selari yang bersih dan bebas, yang sebahagian sebab entri terkuat dalam ringkasan ejen pengekodan AI terbaik kami lalai kepada satu ejen yang berkebolehan dan bukannya satu kru.

Penyahpepijatan dan Penjejakan Larian Berbilang Ejen

Penyahpepijatan satu ejen bermakna membaca satu transkrip dari atas ke bawah. Penyahpepijatan berbilang ejen bermakna membina semula ejen mana berkata apa, dalam urutan apa, merentas cabang selari dan handoff yang boleh bersilih ganti secara tidak dapat diramal, dan taksonomi kegagalan MAST sendiri wujud tepat kerana pembinaan semula itu cukup sukar sehingga kebanyakan pasukan tersilap. Kegagalan yang muncul dalam output ejen keempat boleh bermula daripada handoff yang buruk daripada ejen pertama, dan tanpa penjejakan peringkat langkah, anda menyahpepijat gejala dan bukannya punca.

Pilih alat penjejakan sebelum anda meningkatkan penggunaan, bukan selepas larian yang gagal membuat anda berharap anda memilikinya. Rangka kerja dengan lesen percuma dan tiada keterlihatan tentang ejen mana melakukan apa lebih mahal dari segi jam penyahpepijatan berbanding rangka kerja dengan peringkat penjejakan berbayar sederhana dan pasukan yang benar-benar menggunakannya.

1. LangGraph: Penyelia dan Swarm sebagai Pustaka Boleh Pasang, Bukan Corak Buatan Sendiri

LangGraph memperoleh tempat teratas atas satu sebab khusus: ia satu-satunya rangka kerja di sini yang menyediakan kedua-dua topologi utama sebagai pustaka berasingan yang diselenggara dan bukannya memaksa pasukan berkomitmen kepada satu corak dan mengkod sendiri selebihnya. langgraph-supervisor memberi anda penghala pusat yang memanggil setiap pekerja, membaca hasil dan memutuskan apa yang berlaku seterusnya. langgraph-swarm menghapuskan penghala sepenuhnya: ejen menyerahkan terus sesama mereka melalui create_handoff_tool yang menghantar sejarah mesej penuh, dan graf mengingati ejen mana yang terakhir aktif supaya giliran seterusnya disambung dengannya. Kedua-duanya berasaskan titik semak asli LangGraph, jadi larian boleh dijeda, disambung semula dan kembali ke keadaan lebih awal tanpa kehilangan kemajuan.

Pertukarannya ialah yang muncul merentas LangGraph secara amnya: lebih banyak kawalan bermakna lebih banyak untuk dipelajari. Untuk pembinaan secara praktikal, lihat membina ejen AI dengan LangGraph.

Lesen: MIT. Harga: Rangka kerja percuma, termasuk langgraph-swarm dan langgraph-supervisor. LangSmith Plus $39/kerusi/bulan (10,000 jejak percuma/bulan), Enterprise tersuai. Terbaik untuk: Pasukan yang mahu memilih penyelia atau swarm dengan sengaja, dan mengulang tayang tepat ejen mana memegang keadaan mana pada setiap langkah.

2. CrewAI: Kru Berasaskan Peranan, Berjujukan atau Hierarki

CrewAI mentakrifkan ejen mengikut peranan, matlamat dan latar belakang, kemudian menjalankannya melalui Process: berjujukan, di mana output setiap tugas menyuap yang seterusnya, atau hierarki, di mana ejen pengurus (yang dijana CrewAI untuk anda, atau yang anda sediakan) menugaskan kerja merentas kru. Struktur itu, serta pangkalan tutorial dan kursus terbesar dalam kategori ini, ialah sebab CrewAI lazimnya laluan terpantas dari sifar ke demo berbilang ejen yang berfungsi, malah bagi pasukan yang tidak pernah membina satu pun. Flows menambah lapisan yang lebih deterministik dan mengutamakan kod di atasnya untuk pasukan yang melepasi kru autonomi tulen.

Untuk persediaan secara praktikal, lihat membina ejen AI dengan CrewAI.

Lesen: MIT. Harga: Basic percuma (50 pelaksanaan aliran kerja/bulan, penyunting visual, AI copilot); Enterprise tersuai (menambah SSO, RBAC, workload identity, penyuntingan PII). Terbaik untuk: Pasukan yang mahu kru berasaskan peranan berjalan dalam satu petang, berjujukan atau hierarki.

3. Microsoft Agent Framework: Setiap Corak Terbina Dalam dalam Satu SDK

Microsoft meletakkan AutoGen dalam mod penyelenggaraan dan menggabungkannya dengan Semantic Kernel ke dalam Microsoft Agent Framework, tersedia secara am sejak 3 April 2026. Apa yang menjadikannya berbeza untuk senarai khusus ini ialah keluasannya: ia menyediakan lima corak orkestrasi stabil dan bukannya satu. Sequential dan Concurrent merangkumi kes yang boleh diramal. Handoff memindahkan kawalan secara dinamik berdasarkan konteks, dibina untuk eskalasi dan penghalaan pakar. Group Chat memberi anda corak topik bersama yang dipopularkan AutoGen. Magentic, dimodelkan pada sistem penyelidikan Magentic-One, ialah yang paling fleksibel: ejen pengurus khusus memilih siapa bertindak seterusnya berdasarkan konteks dan kemajuan yang berkembang, dan bukannya skrip tetap.

Fleksibiliti itu mempunyai tanda tangan kos yang patut diketahui dari awal: corak sequential dan handoff memanggil ejen secara individu, yang menghadkan penggunaan sumber serentak tetapi mengumpul kos merentas langkah, manakala reka bentuk Magentic yang berulang sehingga pelan yang boleh dilaksanakan menjadikan jumlah kos paling sukar diramal terlebih dahulu antara kelima-limanya.

Lesen: MIT. Harga: Percuma dan sumber terbuka, tiada yuran lesen. Kosnya ialah penggunaan API model yang anda sambungkan kepadanya, lazimnya harga token Azure OpenAI Service. Terbaik untuk: Pasukan yang mahu memilih corak orkestrasi berbeza bagi setiap aliran kerja tanpa menggunakan rangka kerja kedua.

4. AutoGen dan AG2: Corak Perbualan Bersama Asal, Kini Dua Laluan

AutoGen mempopularkan orkestrasi berbilang ejen sebagai perbualan kumpulan: ejen menerbitkan ke dan membaca daripada satu topik bersama, dan GroupChatManager menggunakan pemilih berasaskan LLM untuk memilih penutur seterusnya, menjejaki penutur sebelumnya supaya ejen yang sama tidak mendominasi bebenang. Model topik bersama itu benar-benar berbeza daripada handoff: tiada apa yang "dipindahkan," kerana setiap peserta sudah melihat segala-galanya.

Setakat 2026, AutoGen Microsoft secara rasmi berada dalam mod penyelenggaraan, pembangunannya dialihkan ke Microsoft Agent Framework. AG2, fork komuniti yang dicipta selepas pemisahan tadbir urus 2024, terus membina secara bebas di bawah Apache-2.0, dengan pelan hala tuju aktif dan satu-satunya model tadbir urus yang benar-benar terbuka dan bukan korporat dalam senarai ini. Untuk corak asas sama ada cara, lihat sistem berbilang ejen.

Lesen: AutoGen: MIT (kod). AG2: Apache-2.0. Harga: Kedua-duanya percuma dan sumber terbuka; tiada peringkat dihoskan rasmi bagi mana-mana satu. Terbaik untuk: Pasukan yang mahukan corak berbilang ejen perbualan bersama klasik, dengan AG2 sebagai pilihan yang dibangunkan secara aktif.

5. OpenAI Agents SDK: Handoff Asli daripada Vendor Model Itu Sendiri

Corak berbilang ejen utama OpenAI Agents SDK ialah primitif Handoffs: ejen triage yang murah mengelaskan permintaan masuk dan memindahkannya kepada pakar yang tepat menggunakan fungsi handoff(), dengan sejarah perbualan penuh berpindah kepada ejen baharu secara lalai dan metadata berstruktur pilihan (sebab, keutamaan) dilampirkan di sepanjang jalan. Ia pengganti pengeluaran bagi projek eksperimen "Swarm" OpenAI, perkara yang sama sekali berbeza daripada pustaka langgraph-swarm LangGraph atau rangka kerja Swarms berasingan yang dibincangkan di bawah.

Walaupun namanya, ia tidak terkunci kepada model OpenAI; sambungan LiteLLM rasmi menjangkau lebih 100 penyedia.

Lesen: MIT. Harga: SDK percuma; kosnya ialah penggunaan token model, dengan harga unggulan sekitar $5.00 setiap juta token input dan $30.00 setiap juta token output menurut kadar API OpenAI yang diterbitkan. Terbaik untuk: Pasukan yang membina corak triage-dan-pakar secara asli pada model OpenAI.

6. Google ADK: Subejen Hierarki yang Dibina untuk Penempatan Vertex AI

Agent Development Kit Google memodelkan sistem berbilang ejen sebagai hierarki: ejen ibu memiliki senarai sub_agents yang boleh diwakilkan kepadanya, dan tiga jenis ejen aliran kerja mengendalikan corak mekanikal tanpa kod orkestrasi tersuai. SequentialAgent menjalankan anak mengikut tertib tetap. ParallelAgent mengembangkan kerja untuk berjalan serentak. LoopAgent mengulang subejen sehingga syarat dipenuhi. Ketiga-tiganya boleh digabungkan, jadi sistem ADK sebenar lazimnya pokok daripada ini yang disambungkan bersama.

ADK berlesen Apache-2.0 dan percuma untuk dihoskan sendiri. Di mana ia membuktikan nilainya ialah penempatan: ia dibina untuk dihantar terus ke Vertex AI Agent Engine, runtime terurus Google, yang membilkan mengikut penggunaan (pengiraan, memori dan storan sesi) dan bukannya langganan rata, model yang sama digunakan oleh AWS Bedrock AgentCore untuk runtime ejennya sendiri.

Lesen: Apache-2.0. Harga: Rangka kerja percuma. Pengehosan Vertex AI Agent Engine dibilkan mengikut penggunaan, tiada langganan rata; token model asas dibilkan secara berasingan. Terbaik untuk: Pasukan yang menempatkan sistem berbilang ejen hierarki pada infrastruktur Google Cloud.

7. Claude Agent SDK: Orchestrator-Worker dengan Konteks Subejen Terasing

Claude Agent SDK mendedahkan seni bina ejen peneraju serta subejen yang sama yang menggerakkan Claude Code. Ejen peneraju mewakilkan tugas kepada subejen, yang berjalan dalam tetingkap konteksnya sendiri yang terasing, permulaan yang bersih dengan hanya prompt sistemnya, mesej pewakilan dan apa sahaja yang dibaca atau dipanggilnya, tanpa keterlihatan ke dalam sejarah perbualan utama. Apabila subejen selesai, hanya ringkasan akhirnya dipulangkan kepada peneraju; kerja perantaraan yang panjang lebar (carian, bacaan fail, output alat) tidak pernah sampai ke konteks induk. Subejen boleh menjana subejennya sendiri sehingga kedalaman yang boleh dikonfigurasi (3 peringkat secara lalai), dan sehingga 20 boleh berjalan serentak sebelum mencapai had lalai.

Pengasingan itu ialah pilihan reka bentuk yang disengajakan, bukan had: ia yang menghalang tetingkap konteks ejen peneraju daripada dipenuhi butiran penerokaan yang tidak diperlukannya, dengan kos peneraju tidak pernah melihat apa yang tidak diminta untuk diringkaskan oleh subejen.

Lesen: MIT (SDK). Harga: SDK percuma dan sumber terbuka; kosnya ialah penggunaan token API Claude standard, kini $2/$10 setiap juta token input/output untuk Sonnet 5, $5/$25 untuk Opus 5, $1/$5 untuk Haiku 4.5. Terbaik untuk: Ejen pengekodan dan penyelidikan yang memerlukan pengasingan konteks yang bersih antara ejen peneraju dengan pakarnya.

8. LlamaIndex Workflows: Handoff dalam Saluran Paip yang Berat Capaian

AgentWorkflow LlamaIndex Workflows mengorkestrasi beberapa ejen melalui parameter canHandoffTo: setiap ejen mengisytiharkan ejen lain mana yang dibenarkan untuk mewakilkan kepadanya, dan apabila ia memanggil alat handoff terbina dalam, kawalan dan objek Context aliran kerja penuh dipindahkan kepada ejen yang dinamakan. Itu tumbuh terus daripada warisan capaian dan penyambung data LlamaIndex, yang kelihatan pada betapa semula jadi ia mengendalikan sistem berbilang ejen yang tugas terasnya menarik daripada dokumen dan sumber berstruktur dan bukannya perbualan tulen.

Lesen: MIT. Harga: Rangka kerja percuma. LlamaCloud (penghuraian dan pengindeksan dihoskan) berasaskan penggunaan dan berasingan. Terbaik untuk: Sistem berbilang ejen di mana handoff antara pakar capaian dan penaakulan ialah tugas teras.

9. Swarms: Setiap Topologi dalam Satu Rangka Kerja Bertaraf Perusahaan

Swarms, dibina oleh Kye Gomez dan Swarm Corporation, mengambil pertaruhan berbeza daripada senarai lain: dan bukannya memilih satu atau dua topologi, ia menyediakan 12 struktur berbilang ejen bernama dalam satu pakej, termasuk aliran kerja sequential dan concurrent, corak hierarki pengarah-pekerja, group chat tak segerak, corak mixture-of-agents yang menjalankan pakar selari dan mengagregat jawapan mereka, dan orkestrator DAG berasaskan graf. Ia juga mengiklankan keserasian ke belakang dengan ejen LangChain, AutoGen dan CrewAI, meletakkan dirinya sebagai lapisan orkestrasi di atas rangka kerja lain dan bukannya pengganti bagi mereka.

Keluasan itulah keseluruhan tawarannya, dan juga keluk pembelajarannya: pasukan kecil yang membina satu aliran kerja akan menggunakan sebahagian kecil daripada apa yang ada di sini.

Lesen: Apache-2.0. Harga: Rangka kerja percuma. Swarms Cloud: Free ($0, 100 permintaan/minit); Pro $19.99/bulan; Premium $100/bulan ($1,020/tahun); Enterprise tersuai, dengan lesen on-premise berasingan $9,999/tahun. Terbaik untuk: Pasukan yang mahu setiap topologi utama tersedia dalam satu rangka kerja tanpa menukar alat bagi setiap corak.

10. CAMEL: Rangka Kerja Berlakon Peranan di Sebalik Penyelidikan Berbilang Ejen

CAMEL bermula daripada soalan penyelidikan, "apa yang berlaku apabila anda membiarkan dua ejen AI bercakap sesama mereka dengan hanya peranan dan matlamat permulaan," dan modul role_playingnya masih menunjukkan asal usul itu: dua ejen, "pengguna AI" dan "pembantu AI," menjalankan dialog bergilir berstruktur ke arah tugas, tanpa orkestrator luaran mengarahkan perbualan. CAMEL sejak itu telah menskalakan idea itu kepada "masyarakat" dan "tenaga kerja" ramai ejen, meletakkan dirinya sebagai rangka kerja untuk mengkaji bagaimana populasi ejen berkelakuan dan menyelaras pada skala besar, bukan sekadar alat untuk menghantar satu aliran kerja.

Produk komersial yang dibina di atasnya, Eigent, ialah produk berbilang ejen desktop berasingan dengan harga langganan sendiri, berbeza daripada rangka kerja CAMEL sumber terbuka itu sendiri.

Lesen: Apache-2.0. Harga: Rangka kerja percuma. Eigent, produk desktop komersial berasingan pasukan itu, berharga secara bebas; lihat eigent.ai/pricing untuk peringkat semasa. Terbaik untuk: Pasukan dan penyelidik yang mengkaji bagaimana populasi ejen menyelaras, bukan sekadar pasukan yang perlu satu aliran kerja dihantar.

11. MetaGPT: Saluran Paip Tetap yang Mensimulasikan Pasukan Perisian

MetaGPT mengambil keperluan satu baris dan menjalankannya melalui urutan tetap ejen peranan khusus, pengurus produk, arkitek, pengurus projek, jurutera, setiap satu menghasilkan dokumen berstruktur (cerita pengguna, reka bentuk, tugas, kod) yang menjadi input peranan seterusnya, mengikut SOP yang bertujuan mencerminkan cara pasukan perisian sebenar menyerahkan kerja. Saluran paip berasaskan peranan, berjujukan dan tetap itu ialah topologi yang benar-benar berbeza daripada rangka kerja lain di sini, lebih hampir dengan barisan pemasangan berbanding perbualan.

Perlu dinyatakan dengan jelas: repositori MetaGPT sumber terbuka telah menjadi sepi, tanpa push sejak akhir Januari 2026, manakala penciptanya, DeepWisdom, mengalihkan tumpuan komersial kepada Atoms (dijenamakan semula daripada MGX pada Januari 2026), produk dihoskan berasingan dengan harga sendiri. Itu tidak melayakkan ia ditolak, rangka kerja itu masih berfungsi dan kekal berlesen MIT, tetapi ia isyarat sebenar untuk ditimbang terhadap rangka kerja di mana perhatian pasukan telah beralih dengan jelas.

Lesen: MIT. Harga: Rangka kerja percuma. Atoms (produk komersial yang dijenamakan semula): Free ($0/bulan, 15 kredit/hari); Pro bermula $20/bulan (100 kredit); Max bermula $100/bulan (500 kredit). Terbaik untuk: Mereplikasi saluran paip handoff pasukan perisian yang tetap dan berjujukan, dengan mata terbuka tentang kadar penyelenggaraan semasa rangka kerja itu.

Bila Berbilang Ejen Ialah Pilihan yang Salah

Setiap rangka kerja di atas berfungsi. Disiplin yang lebih sukar ialah mengetahui bila tiada satu pun patut digunakan lagi. Panduan Anthropic sendiri, daripada pasukan yang menerbitkan data paling jelas tentang prestasi dan kos berbilang ejen, ialah mencari penyelesaian paling mudah yang berfungsi, dan menganggap satu panggilan LLM tunggal atau satu ejen yang menggunakan alat sebagai mencukupi untuk kebanyakan tugas.

Jika pasukan anda memilih platform atas sebab perolehan, pematuhan atau semakan keselamatan dan bukannya corak orkestrasi, itu keputusan yang sama sekali berbeza; lihat platform ejen AI perusahaan terbaik untuk lensa itu.

Cara Memilih: Kerangka Keputusan

Pilih topologi kawalan dahulu, kemudian gunakan matriks untuk memilih rangka kerja yang melaksanakannya dengan ketahanan dan model penempatan yang anda perlukan.

Apa yang Perlu Dilakukan Seterusnya

Sebelum anda berkomitmen kepada rangka kerja, tulis kontrak handoff untuk aliran kerja sebenar anda: ejen mana memiliki keputusan akhir, apa yang tepat dipindahkan pada setiap handoff, dan apa yang berlaku apabila dua ejen tidak bersetuju. Kemudian bina versi terkecil yang menguji ini, satu penyelia dan dua pekerja, atau satu handoff berjujukan tunggal, dalam rangka kerja mana yang sepadan dengan bahasa dan ekosistem anda. Hadkan masa kepada seminggu dan ukur kos token terhadap satu ejen yang dilengkapi alat dengan baik melakukan tugas yang sama. Jika satu ejen itu membawa anda hampir ke sana, kemungkinan besar anda belum memerlukan yang lain.

Jika anda memang memerlukannya, memilih platform ejen AI merangkumi keputusan beli berbanding bina yang lebih luas, dan cara membina ejen AI menerangkan asas-asasnya walau rangka kerja mana yang anda pilih.