当团队决定让几个 Agent 共同承担一项工作，接下来需要在多个产品方案中做出选择，这些方案以不同方式支持多个 Agent 一起工作。它们的差别，体现在如何保存或呈现共享状态、如何支持或记录交接，以及如何让成员核对产出。文章依据这些实际差别来比较各类多 Agent AI 平台，帮助团队选出与自身工作方式相匹配的方案。
快速结论
「多 Agent AI 平台」是几类产品共用的一个说法。有的负责构建、运行并交接 Agent，有的则让共享工作记录与成员复核保持可见，Agent 在别处运行。它们的共通之处，是以某种方式支撑几个 Agent 共同承担一项工作，保存或呈现在它们之间传递的工作，并为成员提供核对产出的方式。本文比较的这些平台分属几种产品形态，即团队用代码搭建的代码优先框架、一种低代码托管平台，以及成员与 Agent 共享工作记录的协作工作空间。文章沿四项实际差别审视每个选项，包括如何处理或呈现相关工作记录、如何支撑或记录交接、成员如何复核产出，以及团队需要写多少代码，并把 Syfo 作为其中的协作工作空间一项列入对比。
多 Agent AI 平台是什么
在这一名目之下，这些平台安排了几个共通的部件。专业化让每个 Agent 拥有界定清楚的角色，带有自身的指令与工具。编排层决定哪个 Agent 何时运行、结果接下来流向何处。上下文传递把共享状态与每一步的产出送到需要它的 Agent。不同产品以不同方式支撑这些部件，有的提供并运行它们，有的则让共享工作记录与复核保持可见，Agent 仍在别处运行。
这些平台的差别，突出体现在产品形态。代码优先框架把这些部件以库的形式交给团队，在代码中组装，用搭建投入换取控制力。低代码托管平台提供图形化构建器与托管运行环境，用一部分控制力换取搭建速度。协作工作空间与前两者并行，让共享工作记录与复核保持可见，而 Agent 在其原本的运行处运行。及早点明形态，能让这份对比更为诚实，因为它们并非同一类产品。
如何看这份对比
不看功能清单，几项实际差别把这些平台区分开来，下面的条目沿用同样的五项。
- 产品形态与中心对象。 它是框架、托管平台，还是协作工作空间，以及它围绕的主要单元。
- 共享状态。 工作在 Agent 之间传递时，它如何保存供读写的状态，或如何让共享工作记录保持可见。
- 交接。 工作如何从一个 Agent 传到下一个，或交接如何被记录。
- 成员复核。 成员如何核对、引导或批准 Agent 的产出。
- 编码深度与适配。 团队需要写多少代码，以及该选项适合哪类团队。
沿同样的五项审视每个平台，能让对比落在团队可据以行动的实际差别上。
速览对比表
| 平台 | 产品形态 / 中心对象 | 共享状态 | Agent 间交接 | 成员复核 | 编码深度 / 适配 |
|---|---|---|---|---|---|
| CrewAI | 开源框架（Crew、Flow）；另有面向企业的构建与运行层 | Flow 管理状态；顺序流程把上一任务产出作为下一步上下文 | 顺序与分层流程；管理者 Agent 可分派并校验 | 框架内经 Agent 校验；治理来自企业层 | 代码优先（Python）；工程团队，需要时启用托管层 |
| LangGraph | 开源（MIT）运行时与低层编排框架；有状态 graph | 内置记忆存储对话历史、维持上下文 | 同一框架内支持单/多 Agent 与分层控制流 | human-in-the-loop 校验，供引导与批准；内容审核 | 代码优先（Python）；追求精细控制的工程团队 |
| OpenAI Agents SDK | 开源、轻量 Python SDK；Agent 由 Runner 执行 | Sessions，一次 Agent 循环内的持久记忆层 | Handoffs 原语，在 Agent 间委派 | Guardrails、human-in-the-loop 与 tracing | 代码优先（Python）；希望用一小组原语的工程团队 |
| Copilot Studio | 图形化、低代码托管工作室；Agent、workflow、agent flow | 团队接入的知识来源与连接器 | 各构件协同；workflow 能调用 Agent | 内置测试、human-in-the-loop 控制、成员复核步骤、管理与评估 | 低代码；在托管环境内构建的团队 |
| Syfo | 人机协作工作空间；共享工作与成员复核 | 共享 Channel 保存工作记录与上下文；不含 Agent 运行时上下文或记忆 | 共享任务板上的任务状态；结果作为 Deliverable | 成员评估 Deliverable；Action Card 由获授权成员提交 | 无 Agent 代码；让交接与复核保持可见，与 Agent 运行处并行 |
逐个平台对比
CrewAI
产品形态与中心对象。 CrewAI 的官方文档称其为一个用于编排 AI Agent、搭建工作流的开源框架。其中心对象是 Crew（一组按角色分工、协作完成受派任务的 Agent）与 Flow（管理状态、控制执行的事件驱动工作流）。另有一层面向企业的构建与运行环境，CrewAI 官网称其为集中治理，在框架之上增加部署与治理。
共享状态。 Flow 跨步骤管理状态、控制执行。在顺序流程中，上一项任务的产出作为下一项的上下文。
交接。 CrewAI 定义了两种流程类型。顺序流程按设定次序运行任务。分层流程在其余 Agent 之上设一个管理者 Agent，由它分派任务、复核产出并评估完成情况。
成员复核。 在框架内，分层流程中的管理者 Agent 能校验并评估任务产出，这属于 Agent 层的校验。面向团队的治理与部署控制来自那一层企业环境，CrewAI 官网称其为集中治理。
Best for: 希望用代码定义 Agent 角色与工作流的工程团队，并在需要托管部署与治理时启用企业层。
LangGraph
产品形态与中心对象。 LangChain 称 LangGraph 为一个开源（MIT 许可）的 Agent 运行时与低层编排框架，用于构建有状态、多 actor 的应用。它围绕一张有状态的 graph 展开。
共享状态。 LangGraph 内置记忆，存储对话历史并跨时间维持上下文，这也是其应用具备状态的来源。
交接。 它在同一框架内支持单 Agent、多 Agent 与分层的控制流，工作能沿团队定义的流程在 Agent 之间流转。
成员复核。 LangGraph 提供 human-in-the-loop 校验，供成员引导并批准 Agent 的动作，另有内容审核与质量控制。
Best for: 希望在代码中对 Agent 状态与控制流保有精细控制的工程团队，在不需要精细控制时也备有高层抽象。
OpenAI Agents SDK
产品形态与中心对象。 据其官方文档，OpenAI Agents SDK 是一个开源、轻量、抽象很少的 Python 包。它围绕 Agent 展开（配有指令与工具的语言模型），由一个 Runner 执行。
共享状态。 其 Sessions 提供一层持久记忆，在一次 Agent 循环中维持工作上下文。
交接。 Handoffs 是核心原语，让一个 Agent 就特定任务委派给其他 Agent，官方称其为在多个 Agent 之间协调与委派工作的机制。
成员复核。 Guardrails 与 Agent 执行并行地运行输入校验与安全检查，未通过时尽快中止。该 SDK 还内置 human-in-the-loop 机制，以及用于可视化、调试与监控运行过程的 tracing。
Best for: 用 Python 搭建 Agent 交接、且希望使用一小组原语的工程团队。
Microsoft Copilot Studio
产品形态与中心对象。 微软官方文档称 Copilot Studio 为一个图形化、低代码的工作室，用于构建与管理由 AI 驱动的 Agent 和工作流，以独立 Web 应用形式访问。其中心对象是 Agent，一种处理对话、完成任务的 AI 助手，另有 workflow 与 agent flow。
共享状态。 Agent 借助团队接入的知识来源，并调用工具执行动作，依据自身指令与上下文研判并决定下一步。团队通过预置或自定义连接器接入数据与系统。
交接。 Copilot Studio 的各构件能协同工作，一个 workflow 能调用一个 Agent 来完成某一步，工作因而能在 Agent、workflow 与 agent flow 之间，在同一套方案内传递。
成员复核。 workflow 内置测试与 human-in-the-loop 控制，agent flow 能包含成员复核步骤。在方案投入运行后，管理功能涵盖清点、基于角色的访问与成本管理，评估功能用测试集在发布前后校验质量。
Best for: 希望在托管环境内用低代码工具构建与管理 Agent、并为专业构建者保留深度的团队。
Syfo
产品形态与中心对象。 Syfo 是一个人机协作工作空间。它的中心是共享工作与成员复核，具名 Agent 在共享 Channel 与 Thread 中参与其中。它与构建或运行 Agent 的产品并行，让工作记录保持可见，Agent 则在别处运行。
共享状态。 一个共享 Channel 让共享工作记录与上下文对成员和 Agent 可见。它不提供、也不承载 Agent 的运行时上下文或记忆。
交接。 每一次交接能作为团队采用的任务状态来跟踪，例如 待办、进行中、待验收、完成，呈现在共享任务板上。结果可表示为一份成员能打开的 Deliverable。
成员复核。 成员按团队的书面标准评估一份 Deliverable。当某一步需要人工授权时，团队或获授权的 Agent 把指定动作准备成一张 Action Card，由有权限的成员以本人身份审阅并提交。
Best for: 希望让 Agent 工作的交接与复核对成员保持可见、可核查的团队，与 Agent 实际运行处并行使用。
产品形态与中心对象。 Syfo 是一个人机协作工作空间。它的中心是共享工作与成员复核，具名 Agent 在共享 Channel 与 Thread 中参与其中。它与构建或运行 Agent 的产品并行，让工作记录保持可见，Agent 则在别处运行。
按这种方式对比平台，还会显出一种值得留意的形态。团队可以在上述任一框架上运行多个 Agent，再把共享工作放在成员读得到的地方，于是哪个 Agent 做了什么、由谁核对过，在运行结束之后仍留在记录里。
如何选择
选择取决于哪种形态与团队的工作方式相匹配。
- 若团队写代码、希望掌控 Agent 状态与控制流，代码优先框架较为契合，例如 LangGraph、OpenAI Agents SDK 或 CrewAI 的框架，取舍在于以搭建投入换取控制力。
- 若团队希望在托管环境中用低代码工具构建与管理 Agent，Copilot Studio 这类托管平台较为契合，以一部分控制力换取搭建速度。
- 若团队看重让 Agent 工作的交接与复核对成员保持可见、可核查，Syfo 这类协作工作空间较为契合，与 Agent 实际运行处并行使用。
团队也能组合使用，在框架或托管平台上运行 Agent，同时把共享工作与成员复核放在一个工作空间里。让形态贴合工作，比功能清单的长短更为要紧。
问题与回答
多 Agent AI 平台是什么？ 它是几类产品共用的一个说法。有的负责协调 Agent 的运行与交接，协作工作空间则让共享工作与复核保持可见。它们的共通之处，是以某种方式支撑几个 Agent 共同承担一项工作，保存或呈现在它们之间传递的工作，并为成员提供核对产出的方式。形态包括代码优先框架、低代码托管平台，以及协作工作空间。
多 Agent AI 平台与单 Agent 工具有何不同？ 单 Agent 工具让一个 Agent 处理一项任务。为多个 Agent 设计的产品支撑的则不止一个，因而多出的部件，是共享状态的保存或呈现方式、把工作从一环带到下一环的交接，以及成员可核对结果的复核点。
如何挑选一款多 Agent AI 平台？ 沿几项实际差别来对照，即团队需要写多少代码、选项如何保存或呈现共享状态以及如何支持或记录交接，以及成员如何复核产出，再把这些贴合团队的工作方式，因为适合工程团队的形态与适合低代码团队的形态并不相同。
使用它需要写代码吗？ 这取决于形态。LangGraph、OpenAI Agents SDK、CrewAI 的框架这类代码优先框架需要 Python。Copilot Studio 这类低代码平台让团队借助图形化设计器与自然语言来构建。Syfo 这类协作工作空间是成员与 Agent 共享工作的地方，并不需要编写 Agent 代码。
从何处起步
先点明形态，判断团队想要的是代码优先框架、低代码托管平台，还是承载共享记录与复核的协作工作空间。随后沿同样的实际差别审视各选项，即每个如何保存或呈现共享状态、如何支持或记录交接、如何让成员复核产出，并选出与团队打算开展的工作方式相匹配的一个。在 Agent 运行的同时让交接与复核保持可见，团队便能在所选的共享工作记录中核对它们。