AWS Multi-Agent-Orchestrator

2025 年有望成为生成式AI领域人工智能代理的一年。竞争日趋激烈，各大科技公司纷纷发布强大的框架来有效协调人工智能代理。以下是近期发布的简要介绍：

• 微软发布了 Magentic-One 和 TinyTroupe（除了 AutoGen）。
• OpenAI 推出了 OpenAI Swarm。
• CrewAI 和 LangGraph 越来越受欢迎。
• OpenHands（原名 OpenDevin）加入了竞争。
• AWS 推出了其多代理编排器。

有这么多选择，选择正确的框架可能会让人不知所措。在这篇文章中，我们将深入探讨 AWS 多代理编排器、它的功能以及它与竞争对手的比较。

1、简介

AWS Multi-Agent-Orchestrator 是一个 Python 和 TypeScript 包，旨在创建多 AI 代理生态系统。它旨在通过智能地将用户查询路由到最合适的代理来简化复杂的工作流程。无论你是构建简单的聊天机器人还是复杂的多轮系统，此框架都保证灵活性和可扩展性。

主要特点：

• 智能意图分类。动态地将查询路由到最相关的代理，确保高质量的响应。
• 双语言支持。兼容 Python 和 TypeScript，为开发人员的项目提供灵活性。
• 灵活的代理响应。支持流式和非流式响应，以满足各种交互类型。
• 上下文管理。跟踪多个代理之间的对话上下文，确保多轮讨论的连贯性。
• 可扩展架构。可以轻松添加新代理或自定义，以使框架满足特定需求。
• 通用部署。可在多种环境中部署，包括 AWS Lambda 和本地设置。
• 预构建代理和分类器。提供现成的代理和分类器，加快部署时间。

2、工作原理

此包的核心是情绪分析，并在此基础上进行代理路由。

AWS Multi-Agent-Orchestrator 的运作方式类似于团队领导管理一组专家（代理）。以下是简化的工作流程：

• 用户输入：你提供查询或命令。
• 分类器：系统分析输入并确定哪个代理最适合该任务。
• 代理详细信息：框架获取每个代理的功能以做出明智的决策。
• 代理选择：根据分类器的分析，选择最合适的代理。
• 代理处理：选定的代理处理你的输入并准备响应。
• 对话历史记录：记录所有交互，帮助维护未来对话的背景。
• 响应：最后，将处理后的响应发送给你。

这种编排可确保正确的代理处理正确的任务，从而提高准确性和效率。

3、与其他多代理框架的对比

AWS Multi-Agent-Orchestrator 前景看好，但在某些领域难以脱颖而出。以下是它的表现：

优势：

• 双语言支持（Python 和 TypeScript）：在竞争对手中很少见。
• 可扩展性：AWS 的生态系统确保了强大的部署选项。
• 预构建工具：使用现成的代理和分类器节省时间。

挑战：

• 复杂的设置：安装过程可能令人沮丧，解决问题的文档有限。
• 有限的本地 LLM 支持：与 AutoGen 或 CrewAI 等框架不同，AWS 本身不支持本地 LLM，因此对注重成本的开发人员来说吸引力较小。
• 缺乏独特功能：没有突出的 USP 来将其与 LangGraph 或 OpenAI Swarm 等竞争对手区分开来。

如果简单性和本地 LLM 兼容性是你项目的优先考虑因素，那么 AutoGen 或 CrewAI 等框架可能更适合。

4、结束语

AWS Multi-Agent-Orchestrator 是多代理框架领域的一个坚实入口。它利用 AWS 的基础设施来提供可扩展且灵活的解决方案。但是，它缺乏一些竞争对手的精致和独特功能。

如果你已经是 AWS 用户或需要一个兼容 Python 和 TypeScript 的框架，那么这可能是一个不错的选择。否则，你可能想要探索 LangGraph、CrewAI 或 OpenAI Swarm，它们提供更直接的设置和更丰富的功能集。

原文链接：AWS multi-agent-orchestrator: New Multi AI Agent Framework

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