简介

open-multi-agent 是面向 Node.js 后端的 TypeScript 原生编排框架。它让不同专长的智能体组成一支团队：面对非简单目标，runTeam() 可以把结果要求拆成任务 DAG，并行执行相互独立的工作，再汇总各项结果。

从目标出发，而不是先画流程图

描述团队要实现什么，OMA 可以在运行时决定如何分工。如果任务很简单，或者任务图已经确定，也可以选择更轻量或更明确的运行方式。

OMA 适合你吗？

适合使用 OMA

• 一个目标需要多种专业角色协作。
• 部分工作可以并行执行。
• 执行步骤会随输入变化。
• 希望把编排直接嵌入现有 Node.js 后端。

保持简单会更合适

• 调用一次模型就能解决任务。
• 每一步和每次跳转都必须固定。
• 只需要模型 SDK 或聊天界面。
• 不希望承担额外的规划调用成本。

一次运行分成四步

1. 目标——应用提供期望结果和一组可用智能体。
2. 规划——面对非简单的 runTeam() 目标，协调器生成任务、依赖关系和分派；简单目标可能直接交给一个智能体。
3. 执行——调度器在依赖完成后解锁任务，并行运行互不依赖的工作。
4. 结果——runTeam() 汇总各任务输出；如果为智能体配置 outputSchema，单个智能体也可以返回经过 schema 校验的结构化数据。

架构页展示了这条流程背后的运行时组件。

四个核心概念

智能体（Agent）

一个明确的角色，包含模型、指令和显式授权的工具。

团队（Team）

一次目标可调用的智能体集合，可以选择共享内存。

任务（Task）

带负责人和可选依赖关系的一项工作。

编排器（Orchestrator）

创建团队、调度工作并返回运行结果的 API。

你可以配置什么

模型与工具

混用托管或本地模型提供方，按最小权限授予工具，并接入外部智能体。

编排方式

选择自动规划或显式任务图，并按需要增加共识验证、模型路由或计划重放。

可靠运行

用可观测性追踪运行，用检查点恢复任务，管理上下文，再通过评估衡量质量。

选择起步方式

• 一个智能体处理一项明确任务：使用 runAgent()。
• 知道目标，但不想维护任务图：从 runTeam() 开始。
• 任务图和分派必须明确：使用 runTasks()。

快速开始会引导你在大约五分钟内完成一次免 Key 运行；然后通过选择运行方式详细了解三者的取舍。

仍在比较框架？可以在对比页查看 OMA 与 LangGraph、CrewAI、AutoGen 和 OpenAI Agents SDK 的差异。