Agent框架工具系列：多智能体框架深度解析AutoGen、CrewAI、GraphRAG

智能体框架和工具系列总目录：

• 一、Agent框架工具系列：1-低代码智能体平台深度解析Dify、Coze、n8n
• 二、Agent框架工具系列：2-LangChain-LangGraph生态深度剖析
• 三、Agent框架工具系列：3-多智能体协作框架深度解析AutoGen、CrewAI、GraphRAG
• 四、Agent框架工具系列：4-企业级知识管理平台深度解析MaxKB、FastGPT、DB-GPT
• 五、Agent框架工具系列：5-框架全景对比分析、实战案例集、框架选择建议

本文深度解析三大多智能体协作框架，从对话协作到角色分工，再到知识图谱增强，全面展现智能体协作的技术演进路径。

目录

• 概述
• 一、AutoGen：微软开发的多Agent对话框架
• 二、CrewAI：基于角色的智能体协作框架
• 三、GraphRAG：微软开源的图谱增强检索框架
• 三大框架对比分析
• 协作模式分析
• 选择建议

概述

多智能体协作是AI Agent技术的前沿领域，通过多个专业化智能体的协同工作，能够处理比单一智能体更复杂的任务。本文分析三种不同的协作模式：

• AutoGen：基于对话的动态协作模式
• CrewAI：基于角色分工的团队协作模式
• GraphRAG：基于知识图谱的增强检索模式

一、AutoGen：微软开发的多Agent对话框架

AutoGen是微软研究院开发的开源多智能体框架，专注于通过对话式协作实现复杂任务自动化。

项目地址：https://github.com/microsoft/autogen

技术架构深度解析

AutoGen采用对话驱动的多智能体架构：

1. 智能体类型体系

• AssistantAgent：具备代码执行和工具调用能力的助手智能体
• UserProxyAgent：代表人类用户的代理智能体
• GroupChatManager：管理多智能体群聊的协调智能体
• ConversableAgent：基础对话智能体，可自定义行为

2. 对话协调机制

• 轮转制对话：智能体按序发言和响应
• 条件路由：基于内容和规则的动态路由
• 人工介入：支持人类实时干预和指导

核心技术原理

多智能体对话协调算法

class GroupChat:
    def __init__(self, agents, messages=None, max_round=10):
        self.agents = agents
        self.messages = messages or []
        self.max_round = max_round
        
    def select_speaker(self, last_speaker, selector):
        """智能体选择算法"""
        if self._is_termination_msg(self.messages[-1]):
            return None
            
        # 基于上下文选择下一个发言者    
        candidates = [agent for agent in self.agents 
                     if agent != last_speaker]
        
        # LLM辅助选择最合适的智能体
        selection_prompt = self._build_selection_prompt(
            candidates, self.messages
        )
        selected = selector.generate_reply(selection_prompt)
        
        return self._parse_selection(selected)
        
    def _build_selection_prompt(self, candidates, messages):
        context = "\n".join([msg["content"] for msg in messages[-3:]])
        return f"""
        基于对话历史：{context}
        从以下智能体中选择最适合继续对话的：
        {[agent.name for agent in candidates]}
        """

核心能力

• 动态对话协作：支持智能体间的自然语言交流和任务协商
• 灵活编程控制：通过Python代码定义终止条件和工具执行逻辑
• 多模型支持：兼容OpenAI、Anthropic、Microsoft等多种大模型服务
• 人机协作：支持人工介入和实时指导
• 性能评估：提供AutoGenBench工具进行智能体性能评估

实战案例：代码审查自动化系统

import autogen

# 配置智能体
config_list = [{
    "model": "gpt-4",
    "api_key": "your-api-key",
}]

# 创建代码审查智能体团队
senior_developer = autogen.AssistantAgent(
    name="senior_developer",
    llm_config={"config_list": config_list},
    system_message="""你是资深开发工程师，负责：
    1. 检查代码逻辑和架构设计
    2. 识别潜在的性能问题
    3. 提供改进建议"""
)

security_expert = autogen.AssistantAgent(
    name="security_expert", 
    llm_config={"config_list": config_list},
    system_message="""你是安全专家，负责：
    1. 检查安全漏洞和风险点
    2. 验证输入验证和权限控制
    3. 提供安全加固建议"""
)

qa_engineer = autogen.AssistantAgent(
    name="qa_engineer",
    llm_config={"config_list": config_list}, 
    system_message="""你是测试工程师，负责：
    1. 评估代码的可测试性
    2. 识别边界条件和异常场景
    3. 提供测试用例建议"""
)

human_proxy = autogen.UserProxyAgent(
    name="human_reviewer",
    human_input_mode="TERMINATE",
    code_execution_config={"work_dir": "coding"}
)

# 创建群聊进行代码审查
groupchat = autogen.GroupChat(
    agents=[human_proxy, senior_developer, security_expert, qa_engineer],
    messages=[],
    max_round=20
)

manager = autogen.GroupChatManager(groupchat=groupchat, llm_config={"config_list": config_list})

# 启动代码审查流程
human_proxy.initiate_chat(
    manager,
    message="""请审查以下Python代码：
    
    def user_login(username, password):
        if username == 'admin' and password == '123456':
            return True
        return False
    
    请从代码质量、安全性、可测试性等角度进行全面审查。"""
)

适用场景

AutoGen最适合需要复杂多Agent协作的场景：

• 代码开发协作：多个专家角色协同进行代码开发和审查
• 科研项目：不同专业背景的研究员协作解决复杂问题
• 动态任务分解：根据任务复杂度动态分配给合适的智能体
• 教育场景：模拟多人讨论和思辨过程

局限性

• 主要支持Python：其他语言支持有限
• 复杂配置：对开源LLM的集成较为复杂
• 学习成本高：需要深度理解对话机制
• 调试困难：多智能体交互的调试相对复杂

二、CrewAI：基于角色的智能体协作框架

CrewAI是由葡萄牙开发者João Moura创建的开源多智能体协调框架，专为构建复杂任务自动化系统设计。

项目地址：https://github.com/crewAIInc/crewAI

技术架构深度解析

CrewAI采用角色驱动的协作架构：

1. 角色定义系统

• Role：定义智能体的专业领域和职责
• Goal：设定智能体的工作目标
• Backstory：提供角色背景和工作风格
• Tools：配置角色可使用的工具集

2. 任务编排机制

• Sequential Tasks：顺序任务执行
• Hierarchical Tasks：层级任务分解
• Consensus Tasks：协商决策任务

核心技术原理

角色协作算法

from crewai import Agent, Task, Crew

class ContentCreationCrew:
    def __init__(self):
        # 定义研究员角色
        self.researcher = Agent(
            role='内容研究员',
            goal='收集和分析相关主题的最新信息',
            backstory="""你是一名经验丰富的研究员，
            擅长从多个可靠来源收集信息，
            具有批判性思维和信息验证能力。""",
            verbose=True,
            allow_delegation=False,
            tools=[search_tool, scrape_tool]
        )
        
        # 定义写作者角色
        self.writer = Agent(
            role='内容创作者',
            goal='基于研究结果创作高质量的内容',
            backstory="""你是一位才华横溢的作家，
            能够将复杂的信息转化为引人入胜的内容，
            注重内容的逻辑性和可读性。""",
            verbose=True,
            allow_delegation=True,
            tools=[writing_tool]
        )
        
        # 定义编辑者角色  
        self.editor = Agent(
            role='内容编辑',
            goal='审查和完善内容质量',
            backstory="""你是一名资深编辑，
            具有敏锐的语言感知力和内容优化能力，
            确保内容的准确性和专业性。""",
            verbose=True,
            allow_delegation=False,
            tools=[grammar_tool, fact_check_tool]
        )
        
    def create_content(self, topic: str, target_audience: str):
        # 定义研究任务
        research_task = Task(
            description=f'研究关于"{topic}"的最新信息和趋势',
            agent=self.researcher,
            expected_output='详细的研究报告，包含关键信息点和数据'
        )
        
        # 定义写作任务
        writing_task = Task(
            description=f'基于研究结果，为{target_audience}创作内容',
            agent=self.writer,
            expected_output='结构清晰、内容丰富的文章初稿'
        )
        
        # 定义编辑任务
        editing_task = Task(
            description='审查和完善文章，确保质量',
            agent=self.editor, 
            expected_output='经过精心编辑的最终文章'
        )
        
        # 创建工作团队
        crew = Crew(
            agents=[self.researcher, self.writer, self.editor],
            tasks=[research_task, writing_task, editing_task],
            verbose=2
        )
        
        # 执行任务
        result = crew.kickoff()
        return result

# 使用示例
content_crew = ContentCreationCrew()
article = content_crew.create_content(
    topic="人工智能在医疗领域的应用",
    target_audience="医疗专业人士"
)

核心能力

• 角色分工机制，支持研究员、编辑、校对员等不同角色的Agent协同
• 可视化任务编排，便于理解复杂工作流
• 高度灵活性和定制能力，适合复杂业务场景
• 与开源语言模型兼容性良好
• 内置任务依赖管理和结果传递机制

实战案例：市场调研分析系统

import os
from crewai import Agent, Task, Crew, Process
from crewai_tools import SerperDevTool, ScrapeWebsiteTool

# 初始化工具
search_tool = SerperDevTool()
scrape_tool = ScrapeWebsiteTool()

class MarketResearchCrew:
    def __init__(self):
        # 数据收集专家
        self.data_collector = Agent(
            role="数据收集专家",
            goal="收集目标市场的全面数据",
            backstory="""你是市场调研领域的专家，
            擅长从多个渠道收集准确、相关的市场数据，
            包括竞争对手分析、消费者行为、市场趋势等。""",
            tools=[search_tool, scrape_tool],
            verbose=True
        )
        
        # 数据分析师
        self.analyst = Agent(
            role="数据分析师", 
            goal="分析市场数据并提取关键洞察",
            backstory="""你是经验丰富的数据分析师，
            能够从复杂的市场数据中识别模式、趋势和机会，
            提供可操作的商业洞察。""",
            verbose=True
        )
        
        # 报告撰写者
        self.report_writer = Agent(
            role="报告撰写者",
            goal="撰写专业的市场调研报告",
            backstory="""你是专业的商业报告撰写者，
            能够将复杂的数据分析结果转化为
            清晰、有说服力的商业报告。""",
            verbose=True
        )
    
    def conduct_research(self, company_name: str, industry: str):
        # 数据收集任务
        data_collection_task = Task(
            description=f"""
            收集{company_name}在{industry}行业的市场数据：
            1. 竞争对手分析
            2. 市场规模和增长趋势  
            3. 消费者行为和偏好
            4. 技术发展趋势
            5. 监管环境变化
            """,
            agent=self.data_collector,
            expected_output="结构化的市场数据收集报告"
        )
        
        # 数据分析任务
        analysis_task = Task(
            description=f"""
            基于收集的数据，进行深入分析：
            1. SWOT分析
            2. 市场机会识别
            3. 威胁和挑战评估
            4. 竞争优势分析
            5. 发展建议
            """,
            agent=self.analyst,
            expected_output="详细的市场分析报告，包含图表和关键指标"
        )
        
        # 报告撰写任务
        report_task = Task(
            description=f"""
            撰写{company_name}的市场调研最终报告：
            1. 执行摘要
            2. 市场概况
            3. 竞争分析
            4. 机会与挑战
            5. 战略建议
            6. 实施路径
            """,
            agent=self.report_writer,
            expected_output="专业的市场调研报告，适合高层决策参考"
        )
        
        # 组建团队执行
        crew = Crew(
            agents=[self.data_collector, self.analyst, self.report_writer],
            tasks=[data_collection_task, analysis_task, report_task],
            process=Process.sequential,
            verbose=2
        )
        
        result = crew.kickoff()
        return result

# 使用示例
research_crew = MarketResearchCrew()
report = research_crew.conduct_research("特斯拉", "电动汽车")

适用场景

CrewAI最适合需要多角色Agent协作的复杂任务自动化场景，如内容创作、数据分析和跨系统任务处理等。其角色分工机制使其在需要多步骤协作的场景中具有独特优势。

局限性

对多模态任务或硬件为中心的场景支持较弱；文档资料不够详尽，上手难度较大；社区活跃度和生态支持相对有限。

三、GraphRAG：微软开源的图谱增强检索框架

GraphRAG是微软开源的知识图谱增强检索框架，通过构建知识图谱来提升大模型的推理和问答能力，特别适合处理复杂的多跳推理问题。

项目地址：https://github.com/microsoft/graphrag

技术架构深度解析

GraphRAG采用图谱+检索+生成的三层架构：

1. 知识图谱构建层

• 实体抽取：从文本中识别关键实体
• 关系提取：构建实体间的语义关系
• 图谱构建：生成结构化知识图谱
• 社区检测：识别实体集群和社区结构

2. 图谱检索层

• 子图检索：基于查询提取相关子图
• 路径搜索：寻找实体间的推理路径
• 上下文聚合：整合图谱信息为文本上下文

3. 增强生成层

• 上下文注入：将图谱信息注入到生成过程
• 多跳推理任务：如"A公司的技术如何影响B行业，进而影响C公司？"
• 金融风险分析：分析复杂的风险传导链和关联关系
• 科研文献分析：理解概念间的复杂关联和演进关系
• 法律案例推理：基于先例和法条进行多步推理

实战案例

# 依赖：sentence-transformers, faiss, neo4j, openai/其他LLM SDK
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import faiss
from neo4j import GraphDatabase
import openai  # 或其他 LLM SDK

# 1. 嵌入模型与向量库（初始化）
embed_model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
# 假设已建好 FAISS 索引并有文档映射 doc_id -> text,meta

# 2. 起点向量召回
def vector_recall(query, k=10):
    qvec = embed_model.encode([query])
    D, I = faiss_index.search(qvec, k)
    return [doc_store[i] for i in I[0]]

# 3. 图起点定位与子图扩展（Neo4j 示例）
driver = GraphDatabase.driver("neo4j://localhost:7687", auth=("neo4j","pw"))

def find_graph_start_nodes(query):
    # 简单做法：把 query 中候选实体按关键词匹配，或用 NER 先提取实体
    with driver.session() as s:
        # 示例：若 query 含 "E17"
        res = s.run("MATCH (n:FaultCode {code:$code}) RETURN n", code="E17")
        return [r["n"] for r in res]

def expand_subgraph(start_node_id, depth=2, max_nodes=50):
    with driver.session() as s:
        q = """
        MATCH (start) WHERE id(start)=$sid
        CALL apoc.path.subgraphNodes(start, {maxLevel:$depth}) YIELD node
        RETURN collect(node) as nodes
        """
        res = s.run(q, sid=start_node_id, depth=depth)
        return res.single()["nodes"]

# 4. 合并上下文并调用 LLM
def build_context_and_answer(query):
    vect_docs = vector_recall(query, k=8)
    start_nodes = find_graph_start_nodes(query)
    sub_nodes = []
    for n in start_nodes:
        sub_nodes += expand_subgraph(n.id, depth=2)
    # 把节点转为文本（从节点元数据取 source/paragraph）
    node_texts = [node['summary'] for node in sub_nodes]
    # 合并、去重、排序
    context = "\n\n".join(vect_docs + node_texts)
    prompt = system_prompt + "\n\nContext:\n" + context + "\n\nUser Query:\n" + query
    resp = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-5-mini", messages=[{"role":"system","content":system_prompt},{"role":"user","content":prompt}], max_tokens=400)
    return resp.choices[0].message.content

适用场景

GraphRAG 适合 需要跨文档、多跳推理、强关系型检索 的场景，比如 科研文献、金融风控、医疗、企业知识库。
而对于只需要简单语义匹配的 FAQ、聊天机器人，普通 RAG 就够了。

局限性

知识图谱构建成本较高；对计算资源要求较大；图谱质量直接影响最终效果；主要适用于知识密集型场景。