动态编排与显式编排
runTeam() 从目标生成任务 DAG，runTasks() 运行你定义的任务图，runAgent() 则覆盖单智能体场景。
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// 对比
open-multi-agent 对比 LangChain
LangChain 是那个庞大的框架与集成生态；它的多智能体编排在 LangGraph 里（我们单独对比）。open-multi-agent 则是一个专注、目标驱动、TypeScript 原生的运行时。
选 LangChain，如果
你需要 LangChain 的链、集成目录与 LangSmith 追踪，并在 Python 或 LangChain.js 上构建。
选 open-multi-agent，如果
你需要一个专注的 TypeScript 编排运行时，具备动态与显式 DAG、混合模型团队、审批、恢复、预算和本地检查能力。
01 速览
并排来看。
| 维度 | open-multi-agent | LangChain |
|---|---|---|
| 语言 / 运行时 | TypeScript 原生，可嵌入任意 Node.js 18+ 后端 | Python 优先；也有 JavaScript/TypeScript 移植（LangChain.js） |
| 编排范式 | 三种模式：单智能体、显式任务 DAG，或由协调器在运行时拆解目标 | 链 + 工具调用智能体（经典的 AgentExecutor 现已移入 langchain_classic）；现代的编排路径是 LangGraph |
| 运行时依赖 | 3 个直接依赖（Anthropic SDK、OpenAI SDK、Zod），额外提供方与 MCP 为按需 peer 依赖 | langchain 包约 8 个直接依赖（在 langchain-core 之上）；更外围的集成生态非常庞大 |
| 模型混编 | 支持，同一个团队里的每个智能体都可使用各自的云端或本地模型 | 支持，按智能体 / 按链设模型 |
| 运行预算控制 | 通过 maxTokenBudget 设置 token 上限，或通过 maxCostBudget 与应用自有的 estimateCost 价格表设置估算美元上限 | 无硬性 token 上限，AgentExecutor 的 max_iterations 计的是步数 |
| 可观测性 | TraceRecord v2 + TraceStore、可选的一方 OTel 适配器，以及离线的运行后 Run Viewer | 一方 LangSmith 链路追踪 |
02 真实能力
open-multi-agent 实际包含什么。
OMA 不只是目标拆解与少量依赖。以下均为项目 README 已记录的当前框架能力。
围绕智能体的确定性控制
计划可检查、可审批，也可冻结为数据后重放。结果可用 Zod 校验，还支持按智能体流式输出、取消运行，以及提议者与裁判组成的共识校验。
依赖调度与恢复
调度器并行运行互不依赖的分支。任务重试与检查点让中断的运行恢复时不重复已完成任务。
生产控制
通过轮次、token、估算成本、超时、上下文与循环控制限制工作量。工具默认拒绝授权，链路数据默认脱敏敏感信息。
你的环境与模型
运行在你自己的 Node.js 后端、本地、离线或气隙环境中。同一团队可混用云端与本地模型，并可接入 MCP 工具及 ACP 或进程后端的外部智能体。
检查、追踪与评估
稳定运行标识、TraceStore，以及离线 DAG 与 Waterfall Viewer 均不依赖托管服务。可选 OTel 适配器与 EvalSet 可把运行接入生产遥测和 CI 门禁。
03 机制
它们差在哪。
LangChain 提供链、集成与工具调用智能体。经典的 AgentExecutor 现已归入 langchain_classic，多智能体编排路径则是 LangGraph。open-multi-agent 专注于通过动态或显式任务 DAG 完成 TypeScript 编排。若要比较图的编写方式，LangGraph 那篇更贴近。
LangChain 适合什么
当应用依赖 LangChain 现有的链、提示工具、集成或 LangSmith 追踪时，LangChain 合适。Python 是其主要载体，JavaScript 与 TypeScript 项目可使用 LangChain.js。
LangChain 的 GitHub↗open-multi-agent 适合什么
open-multi-agent 适合你不想要一个庞大框架、只想要一个精简、目标驱动的多智能体运行时的场景，它替你规划任务 DAG，保持 TypeScript 原生、三个依赖，并强制一道硬性 maxTokenBudget。若专门就编排范式发问，请对比 LangGraph。
// 企业服务
要把它用到生产环境？
open-multi-agent 采用 MIT 许可、可自行免费运行。当你需要在期限内交付、集成，或获得支持时，元定义科技（YuanASI）提供商业交付与支持。
// 对比另一个框架
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