关于 AI Agent 落地,
常被问到的问题

open-multi-agent 是元定义科技自研的开源多智能体编排引擎:TypeScript 原生,把目标交给协调器(Coordinator),它在运行时自动拆成任务 DAG,再由确定性调度器并行执行。核心 API 是一次 runTeam(team, goal) 调用。

它仅有 3 个运行时依赖(@anthropic-ai/sdk、openai、zod),其余按需安装,可直接嵌进任意 Node.js 后端,无 Python 运行时。内置支持 Anthropic、OpenAI、Grok、DeepSeek、豆包、混元、MiniMax、通义、智谱等模型,也能接 Ollama、vLLM 等本地模型完全离线运行。MIT 许可,通过 npm install @open-multi-agent/core 安装。

一句话:Dify、扣子适合无代码快速搭原型;LangGraph 适合你想预先手工定义状态图;open-multi-agent 适合 TypeScript 后端、希望「给一个目标、框架自动拆解任务」的团队。

按官方文档的对比:LangGraph 要你预先设计一张声明式的图再编译执行,open-multi-agent 则把目标在运行时拆成任务 DAG;相比 CrewAI 这类 Python 方案,它把目标驱动的编排带到 TypeScript 后端,不用另起一个 Python 服务。Dify、扣子是低代码可视化平台,上手快,但深度定制会受限。选型取决于团队的技术栈,以及你想要多细的控制粒度。

定制开发通常分四步:①需求与场景诊断 → ②架构与方案设计 → ③开发与集成 → ④部署验收交付。

周期取决于场景复杂度、数据与系统的对接量,以及是否需要私有化部署,我们按具体场景评估,不套用统一工期。建议先做一次免费的 AI 落地诊断——描述你的业务场景,由 AI Agent 现场给出可行性、架构建议与落地路径,再据此确定范围与周期。

支持。open-multi-agent 是嵌进你自己后端的 Node.js 库,仅 3 个运行时依赖、无 Python 运行时、无云端 Sidecar;接入 Ollama、vLLM 等本地模型时无需任何 API Key,可完全离线运行,数据不出内网。

元定义科技提供完整的私有化部署交付,并支持内网模型选型——按你的合规要求与硬件条件,把模型、编排与业务系统都部署在你自己的环境里。

把 ROI 拆成两边看:收益 = 单个场景每次节省的人力工时 × 发生频次 × 人力成本;投入 = 一次性开发成本 + 模型调用与运维的持续成本。

建议先挑一个高频、规则清晰的场景做试点,用真实运行数据回填这个公式,再决定是否扩展到更多场景。这样的 ROI 判断建立在实测数据上,而不是拍脑袋估计。

看任务能不能拆、要不要分工:线性的单一任务,用单个 Agent 更简单;当目标可以分解、需要多个角色并行协作时,才用多智能体。

open-multi-agent 提供了分级的 API:runAgent() 是单 Agent 单提示;runTasks() 由你自己定义任务图;runTeam() 给一个目标、协调器自动拆成 DAG 并行执行;runConsensus() 用提议者→裁判做交叉验证。按任务复杂度选一档即可,不必一上来就上多智能体。