本报告系统梳理了2025年主流开源多智能体框架的技术生态,涵盖等17个核心框架。通过对架构设计、技术特点、应用场景、性能表现四大维度的深度对比,揭示当前多智能体领域呈现**"编排派""协作派""极简派""RAG融合派""持续自主派"**五大技术路线。生产级首选:LangGraph凭借状态图编排与可观测性优势,成为复杂业务场景的基石,可与Pydantic AI组合实现强类型验证[0†]企业级生态:S

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谷歌推出Antigravity开发平台，实现AI编程从"辅助"到"代理主导"的范式转变。该平台基于多智能体协作架构，支持Gemini3Pro等主流模型，提供自然语言编程、跨表面操作、Artifacts验证机制等创新功能。通过多代理并行工作流和持续学习能力，Antigravity显著提升开发效率，使开发者能专注于创意设计而非底层编码。目前该平台处于免费预览阶段

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向量数据库是一种专门设计用于存储、管理和搜索高维向量嵌入的数据库系统。它将非结构化数据（如文本、图像、音频等）转换为数值向量形式，以便进行高效的存储和相似性搜索。处理非结构化数据：通过向量嵌入将文本、图像等非结构化数据转换为数值向量高维向量处理：擅长在高维向量空间中存储和管理数据相似性搜索：核心功能是找到与查询向量最相似的向量动态更新：支持创建、读取、更新和删除（CRUD）操作数据模型：传统数据库

FastChat是一个开源平台，专为训练、服务与评估对话式大模型而设计。该平台由加州大学伯克利分校和CMU共建的LMSYS实验室开发，是前文提到的基于vLLM推理引擎后端的Chatbot Arena打擂平台的开源版本。FastChat在GitHub上的官方仓库为，项目旨在提供一个全面的解决方案，用于大型语言模型聊天机器人的开发与应用。Controller（控制器）负责协调整个系统管理模型工作器的注

模型量化是指将机器学习模型中的高精度数值（如32位浮点数，FP32）转换为低精度数值（如8位整数，INT8或更低）的过程。这一技术的主要目的是减少模型的存储空间和计算资源需求，同时尽量保持模型的原始性能([2†])。量化本质上是一种有损压缩技术，通过减少模型参数和激活值的表示位数来实现模型大小的显著减少。例如，将模型参数从32位浮点数(FP32)转换为8位整数(INT8)，可以将模型大小减少至原来

具身智能(Embodied Artificial Intelligence, EAI)是指智能体通过身体与环境的互动产生的智能行为，强调智能体的认知和行动在物理环境中的相互依赖。具身智能的实质是强调有物理身体的智能体通过与物理环境进行交互而获得智能的人工智能研究范式。具身智能体是指具备完整的"感知—理解—决策—执行"闭环能力，能够在真实或虚拟环境中完成复杂任务的实体，如机器人、自动驾驶系统等。