现在多智能体系统开发的关注度越来越高了，不光在开发者的圈子热度很高，很多职场人士，甚至是小白也参与其中，因为现在的门槛越来越低了，尤其是，最近特别火的扣子（coze）和百度的appbuilder，小白也能轻松制作一个属于自己的智能体应用。同时，做智能体的方法却越来越多。然而，这么多的多智能体框架究竟有什么不同呢？它们又各自具有什么特点和优势呢？什么时候该用哪一种框架呢？今天，我们就相对系统的盘点一下当下智能体应用开发的几种形态，让大家对智能体框架有个直观的理解，方便自己的选择。

平台分类

根据其部署模式和使用特点，我们可以将多智能体开发框架大致分为以下三类：

一、Pass平台类

特点：

• 集中式管理：此类平台通常由云服务提供商管理，开发者无需关心底层基础设施，只需关注业务逻辑。
• 弹性伸缩：根据应用的负载情况自动调整资源，保证服务的稳定性和可用性。
• 丰富的预训练模型：提供多种预训练好的模型供开发者选择，加速开发进程。

优势：

• 降低开发门槛：无需专业的硬件设备和维护知识，降低了开发难度。
• 提高开发效率：利用平台提供的工具和组件，开发者可以更快地构建和部署应用。
• 可视化工作流：通过可视化的工作流的编排，可以调用外部工具，并实现相对复杂的各种任务。

代表平台：

• Coze：字节跳动旗下的智能体开发平台，提供丰富的插件和工具，支持快速创建和部署聊天机器人、智能体、AI应用、工作流和插件。这也是目前最受小白用户欢迎的一种形式，在其上开发的智能体应用被称为bot，其中的多个明星bot广受好评。如：漫画生成：橘猫漫画家、旅途小助手等。
  

• 百度AppBuilder：百度推出的智能体开发平台，支持多种预训练模型，提供可视化编辑器和丰富的API接口。百度智能体的特点是组件特别丰富，但是个人认为工作流的处理不如coze自由度高，但是概念简单，没有那么多的复杂定义，对小白也是特别友好的。
  

二、可私有化工作流类

特点：

• 灵活性高：支持在本地或私有云环境中部署，满足数据安全和隐私保护的需求。
• 可定制性强：提供高度可定制的工作流引擎，开发者可以根据自身业务需求进行定制开发。
• 集成能力强：支持与第三方服务和系统的无缝集成。

优势：

• 保障数据安全：在本地或私有云环境中部署，避免了数据泄露的风险。
• 满足个性化需求：高度可定制的工作流引擎使得应用能够满足特定的业务场景需求。

代表平台：

• Dify：一个开源的大语言模型(LLM)应用开发平台，融合了后端即服务(Backend as Service)和LLMOps的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式AI应用。
  

• FastGPT：一个知识型问答系统，提供了开箱即用的NLG服务，使用TypeScript开发。FastGPT支持各种复杂的问答交互应用，相比单一的ChatGPT，FastGPT提供了更快的响应速度、更便捷的可视化流程构建、更多元的问答场景支持以及更完善的数据处理能力。
  

三、原生开发类

特点：

• 底层控制：开发者可以直接访问和控制底层的硬件和软件资源，实现更高的性能优化。
• 高度集成：与应用的其他部分紧密集成，提供更流畅的用户体验。

优势：

• 性能优越：直接访问底层资源，可以实现更高的计算性能和响应速度。
• 定制化程度高：开发者可以根据自身需求进行底层定制开发。

代表平台：

• LangChain：一个强大的框架，旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序。它提供了一套工具、组件和接口，可简化创建由大型语言模型(LLM)和聊天模型提供支持的应用程序的过程。
• CrewAI：一个开源框架，专门用于协调具有角色扮演和自主操作的AI智能体。它可以帮助我们轻松创建能够共同实现复杂目标协作的AI智能体。
• LlamaIndex：一个基于大语言模型的语义索引框架，提供了快速搭建基于大语言模型应用的能力。
• Autogen：一个开源框架，可以通过多智能体对话来构建大型语言模型(LLM)应用。这些智能体可以进行对话，以完成各种任务。
• MataGPT：一个基于大语言模型的自动化代码生成工具，可以根据自然语言描述自动生成代码。

如何选择适合自己的开发形态

形态的多样性为开发者提供了丰富的选择。通过以上的对比分析，我们可以发现，除了对底层控制有着严格要求的原生开发类之外，其他如Pass平台类和可私有化工作流类，多采用无代码或低代码的开发模式。这种模式的显著优势在于它极大地降低了开发智能体的门槛，使得即使是非专业的开发者也能够快速上手，构建出功能完备的智能体应用。

然而，正如硬币的两面，这种便利性也带来了一定的局限性。在商业化产品开发方面，越容易上手的开发形态，其转化为商业产品的可能性往往越低。这是因为它们可能缺乏足够的定制化功能和深层次的技术控制，这对于追求高度差异化和竞争优势的商业产品来说是一大劣势。因此，总有粉丝问我，coze如何变现？coze如何做出商业化的bot？

尽管如此，门槛的降低也有其明显的好处。它使得开发者能够更加迅速地实现智能体的原型设计和迭代，极大地提高了工作效率。对于那些以提高生产力或者个人娱乐为主要目标的项目，如Coze和AppBuilder这类平台，无疑是首选。它们提供了丰富的预训练模型和工具，加速了开发进程，同时保持了足够的灵活性以适应多变的业务需求。

对于那些需要在企业内部使用，同时对数据安全和隐私保护有着严格要求的项目，Dify和FastGPT等平台则显得更为合适。它们不仅提供了高度的可定制性和集成能力，还能够在本地或私有云环境中部署，确保了数据的安全性。

而对于追求独立开发，面向细分市场且对功能有高要求，需要持续稳定迭代的产品，原生开发类无疑是最佳选择。这类开发形态虽然门槛较高，但它提供了对底层资源的直接控制和高度的定制化能力，能够满足特定用户群体的精准需求。

开发形态	特点	优势	适用场景	代表平台
Pass平台类	集中式管理、弹性伸缩	降低开发门槛、提高开发效率	快速构建应用、无需专业硬件设备	Coze、AppBuilder
可私有化工作流类	灵活性高、可定制性强	保障数据安全、满足个性化需求	本地或私有云部署、高度定制需求	Dify、FastGPT
原生开发类	底层控制、高度集成	性能优越、定制化程度高	独立开发、细分市场、功能要求高	LangChain、CrewAI、LlamaIndex、Autogen、MataGPT

综上所述，不同的多智能体开发形态各有千秋，开发者应根据自身的项目需求和目标市场，选择最合适的开发路径。无论是为了提效、保密还是独立开发，都有相应的开发框架和平台能够满足这些需求，关键在于如何做出明智的选择。

对个人开发者的影响和机遇

多智能体开发框架的出现为个人开发者带来了前所未有的机遇。这些框架降低了开发门槛，使得没有深厚技术背景的开发者也能够快速上手并构建出功能强大的应用。丰富的预训练模型和工具库大大缩短了开发周期，提高了开发效率。随着多智能体技术的不断发展，未来将有更多的应用场景涌现，为个人开发者提供了广阔的市场空间。

很多人担心图形化的工作流对于码农来说是一种威胁，因为这极大的降低了门槛。但是我认为，对于开发者，尤其是那些精通代码的coder开发者来说，多智能体开发形态的多样性并不是对他们技能的取代，而是一个前所未有的机遇。这些开发者拥有独特的优势，他们不仅能够利用代码实现深度定制，也能够迅速采用无代码或低代码平台来加速想法的验证和实现。

拥抱多样性： 我们不应该在不同的开发形态之间做出选择，而是应该采取“我全要”的态度。这种态度基于开发者的灵活性和能力，他们可以根据不同项目的需求，选择最合适的开发工具和方法。

快速验证想法： 利用像Coze这样的平台，开发者可以迅速将自己的想法转化为原型，进行初步的市场验证。这些平台提供的预训练模型和工具可以大幅度缩短开发周期，让开发者专注于创意和业务逻辑。

私有化部署与商业化： 当项目需要私有化部署以保护数据安全或满足特定业务需求时，Dify等平台提供了强大的定制能力和集成性，使得开发者能够迅速将项目落地并实现商业化。

高级功能与本地工具： 对于那些需要使用高级功能或本地工具的项目，原生开发技术是不可或缺的。开发者可以利用其对底层资源的深入理解和控制，打造出性能卓越且高度定制化的多智能体应用。

开放服务的灵活性： 在需要提供开放服务或API时，无论是通过云平台还是本地服务器，开发者都能够灵活应对，确保服务的稳定性和可扩展性。

综合利用优势： 开发者应该综合利用自己在代码开发和快速实现方面的优势，通过选择合适的开发形态，实现项目的快速迭代和持续创新。这种灵活性和适应性是coder开发者在多智能体开发领域的核心竞争力。

通过这种全面而灵活的开发策略，开发者不仅能够提升自己的技术能力，还能够在多变的市场环境中保持竞争力，抓住更多的机遇。这种策略鼓励开发者不断探索新的技术和方法，以实现个人和企业的长期发展。

未来多智能体发展的趋势

未来，随着技术的不断进步，智能体开发将变得更加便捷和高效。我们预见，快速开发和验证将成为一种常态，而轻量级的小应用将因其敏捷性和灵活性成为市场的主流。这种趋势预示着，虽然对传统编程技能的需求可能会减少，但对“程序员思维”的需求却会日益增长。

程序员思维的重要性： 程序员思维，包括逻辑推理、问题解决、系统设计和创新能力，将成为未来技术领域的核心素质。这种思维方式不仅适用于编程，也适用于各种技术和非技术领域的挑战。

技术解放与职业转型： 随着开发工具的自动化和智能化，程序员的角色可能会经历转变。不是程序员被淘汰，而是他们将被解放出来，投入到更高层次的创新和策略制定中。这要求程序员不断学习新技能，适应新的工作模式。

探索更有价值的领域： 程序员应该利用他们的技术背景和创新能力，探索更有价值的领域，如人工智能伦理、数据隐私保护、跨学科研究等。这些领域不仅能够推动技术的发展，也能够对社会产生更深远的影响。

适应变化，拥抱创新： 程序员需要适应技术变革，拥抱新的开发模式和工具。这不仅是为了个人职业发展，也是为了能够更好地服务于社会，解决更复杂的问题。

持续学习和自我提升： 在这个快速变化的时代，持续学习是每个程序员必须具备的能力。通过不断学习新的编程语言、框架和工具，程序员可以保持自己的竞争力，并在技术革新中找到新的机会。

技术与人文的结合： 程序员应该努力将技术与人文结合，不仅关注代码的编写，也关注技术如何影响人们的生活和社会的发展。这种结合将帮助程序员开发出更具人性化、更符合社会需求的技术解决方案。

总之，未来的智能体开发将更加注重效率和创新，程序员的角色也将随之演变。通过培养程序员思维，不断学习和适应变化，程序员可以在这个变革的时代中找到新的位置，发挥更大的作用。