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Open Multi-Agent:TypeScript 多智能體編排框架

Open Multi-Agent 是一個基於 TypeScript 的開源多智能體編排框架,用於構建目標驅動的任務 DAG、並行 LLM 呼叫和混合模型團隊。它提供協調器代理在運行時分解目標、並行執行獨立節點並合成類型化結果,支援雲、本地或氣隙模型。

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關於這個工具

什麼是 Open Multi-Agent?

Open Multi-Agent 是一個基於 TypeScript 的開源多智能體編排框架,專為 AI 工程師和 TypeScript 開發者設計。它允許你構建目標驅動的任務 DAG、並行 LLM 呼叫和混合模型團隊。

核心能力

運行時任務 DAG:協調器代理在運行時將目標分解為任務 DAG,並行運行獨立節點,並合成類型化結果。
混合模型團隊:在同一團隊、同一運行中混合使用不同模型,在需要的地方使用強模型,其他地方使用廉價模型。
本地與私有部署:支援本地 Ollama 端點,可運行整個團隊(包括協調器)在小型本地模型上,實現零 API 成本。
Vercel AI SDK 整合:可作為 Vercel AI SDK 應用之上的協調層,保留 AI SDK 用於串流和模型呼叫。
靈活配置:可為規劃器單獨配置模型、適配器或額外指令,而不影響工作代理。

適用場景

將目標轉化為運行時任務 DAG
自適應客戶支援,協調器選擇專家並合成證據
為 Vercel AI SDK 應用添加多智能體編排
使用 Ollama 運行本地、私有多智能體團隊
在同一個智能體團隊中混合使用任意模型

技術細節

採用 MIT 許可證,開源。
提供公共 API。
支援自託管。
學習曲線中等。
商業模式包括免費和免費增值。
運行時依賴三個。
支援雲、本地或氣隙模型,使用你自己的憑證。

注意事項

一旦授予,bash 將不受沙箱限制,且每個工具結果都會發送到你的模型提供商,因此請有意授予讀/執行權限。
定價模式未知。

典型場景

' }, }) Fan-out without dependencies Section titled “Fan-out without dependencies” For MapReduce-style parallelism, use AgentPool
// Blog Which workflows are worth a team of agents
← All use cases// use case Add multi-agent orchestration to a Vercel AI SDK app Keep the AI SDK for streaming and model calls
← All use cases// use case Mix any model in one agent team Use a strong model where it earns its cost and a cheap one everywhere else — in the same team, in one run
← All use cases// use case Run a local, private multi-agent team Keep the data on your machine: open-multi-agent runs against a local Ollama endpoint just like a cloud provider
← All use cases// use case Turn a goal into a task DAG — at runtime In most agent frameworks you draw the task graph by hand
0 latest release MIT license temodar-agent by xeloxa WordPress security analysis platform
02 the approach How open-multi-agent does it

功能與使用情境

' }, }) Fan-out without dependencies Section titled “Fan-out without dependencies” For MapReduce-style parallelism, use AgentPool// Blog Which workflows are worth a team of agents← All use cases// use case Add multi-agent orchestration to a Vercel AI SDK app Keep the AI SDK for streaming and model calls← All use cases// use case Mix any model in one agent team Use a strong model where it earns its cost and a cheap one everywhere else — in the same team, in one run← All use cases// use case Run a local, private multi-agent team Keep the data on your machine: open-multi-agent runs against a local Ollama endpoint just like a cloud provider← All use cases// use case Turn a goal into a task DAG — at runtime In most agent frameworks you draw the task graph by hand0 latest release MIT license temodar-agent by xeloxa WordPress security analysis platform02 the approach How open-multi-agent does it13: Route, Govern, Schedule, and Prove the Run Jul 24, 2026 · 2 min readReleaseOpen Multi-Agent v114: Repair the Plan, Keep the Record Aug 2, 2026 · 4 min readReleaseOpen Multi-Agent v1A coordinator agent decomposes it into a task DAG at runtime, runs the independent nodes in parallel, and synthesizes a typed resultA coordinator plus scoped reviewer agents, with custom tools and token-aware diff compression