当任务复杂度超出单智能体的认知边界时，多智能体架构通过专业化分工与并行执行成为必然选择。本文从显式编排与自主编排的设计哲学出发，剖析了中心化控制、状态共享等核心机制，并给出 Agent 划分、工具设计、成本优化的工程实践原则。通过对 LangGraph、OpenAI Agents SDK、CrewAI、Mastra 等主流框架的能力对比与场景化推荐，帮助读者在生产就绪度与开发效率之间做出权衡。

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本文介绍了 Yunjue-Agent 的 OpenClaw 适配实现。Yunjue-Agent 是一种原位自进化的 AI Agent 系统，能在解决任务过程中自动生成、测试和积累 Python 工具，工具成功则保留复用，失败则修复或放弃。项目已开源，欢迎社区贡献。

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