当开发者谈论多智能体系统时，两个截然不同的设计范式正在形成分野。一方是以 LangGraph、CrewAI、AutoGen 为代表的传统编排框架，它们强调通过预定义的图结构、角色分配或对话模式来约束智能体行为；另一方是以 Claude Code Swarms 为代表的新兴事件驱动模式，主张由主智能体自主判断何时需要召唤子智能体、如何分配任务、以及何时合并结果。这种范式差异并非简单的实现区别，而是反映了两种根本不同的工程哲学：确定性优先 versus 灵活性优先。
传统编排框架的架构设计哲学
LangGraph：有限状态机的工程化实践
LangGraph 作为 LangChain 生态的核心扩展，将有限状态机理论引入多智能体系统。其核心创新在于通过有向状态图（Stateful Graph）来描述智能体工作流，每个节点代表一个执行单元，边代表状态转换逻辑。这种设计的优势在于高度的确定性与可调试性 —— 开发者可以像设计流程图一样设计复杂的多步骤工作流，运行时行为完全可预测。框架提供强类型的 Pydantic 状态管理，要求每个节点的输入输出必须明确声明数据类型，这虽然增加了开发门槛，但显著提升了系统的可维护性与错误定位效率。此外，原生支持的条件分支、循环和跳转等控制流原语，使得复杂业务逻辑的实现变得直观。然而，这种确定性导向的代价是灵活性受限：当任务需求动态变化时，修改图结构可能涉及多个节点的连锁调整。
CrewAI：组织行为模拟的抽象层
CrewAI 采用了一种截然不同的设计思路，将人类组织协作的概念直接映射到智能体系统。框架围绕 Role（角色）、Task（任务）、Workflow（工作流）三个核心抽象构建，每个智能体被赋予明确的功能描述、技能集合与权限边界，任务分配通过竞拍机制实现动态负载均衡。这种模拟人类团队协作的范式在跨领域协作场景中展现出独特价值，例如医疗诊断系统中，放射科智能体、病理科智能体与临床医生智能体可以基于证据权重共同决策。CrewAI 的优势在于其直观的抽象降低了多智能体系统的设计门槛，角色冲突检测与任务优先级队列等功能为复杂协作提供了开箱即用的解决方案。但其局限性同样明显：原生不支持循环与条件分支等控制流原语，处理需要迭代优化的任务时需要开发者自行实现重试逻辑，这使其更适合流程相对固定的业务场景。
AutoGen：双智能体对话的模块化实践
微软研究院推出的 AutoGen 采用双智能体基础设施（User Proxy 与 Assistant Agent）作为核心交互模式，前者负责需求分析与提示优化，后者专注于代码生成与执行。这种分工模式在软件开发场景中表现出色，两者通过迭代式对话不断精化需求，生成符合预期的代码组件。AutoGen 的突出特性是其模块化设计 —— 每个注册的技能模块支持热插拔与版本管理，对话管理引擎自动维护上下文记忆并处理异常恢复。然而，这种框架的适用边界同样清晰：其强类型的接口设计面向技术场景优化，非技术背景的用户使用门槛较高；在非代码生成领域的应用中，由于缺乏针对特定领域的抽象层，开发者往往需要编写大量胶水代码。此外，与本地大模型的集成常涉及繁琐的代理服务器配置，进一步限制了其适用范围。
Claude Code Swarms 的事件驱动架构
动态团队形成机制
Swarms 的核心创新在于将「何时需要子智能体」这一决策权交给主智能体本身，而非由开发者预先定义。在传统框架中，开发者需要在代码层面明确指定每个任务的执行者、依赖关系与调用顺序；而在 Swarms 模式下，主智能体（团队领导）根据任务上下文自主判断是否需要召唤子智能体、召唤哪些类型的子智能体、以及如何分配子任务。这种动态团队形成机制带来了显著的灵活性提升：开发者只需描述目标与约束，具体的任务分解与人员配置由具备全局视野的主智能体完成。更重要的是，这种设计天然支持任务粒度的自适应调整 —— 简单任务可能直接由主智能体完成，复杂任务则自动触发多个子智能体并行探索，最终由主智能体综合各子智能体的输出形成完整解决方案。
上下文隔离与令牌效率
Swarms 的另一个关键设计是子智能体的上下文隔离机制。在传统单智能体长对话中，随着交互轮次增加，上下文窗口逐渐被历史信息填满，导致推理质量下降与令牌消耗激增。Swarms 通过为每个子智能体创建独立的新鲜上下文窗口来解决这一问题：子智能体在各自的任务上下文中工作，不受主对话历史或其他子智能体上下文的污染。这种设计带来了双重收益 —— 令牌使用效率显著提升，因为每个子智能体的上下文都是紧凑且任务相关的；同时推理质量也得到改善，紧凑的上下文使智能体能够更专注于当前任务而非在冗余信息中筛选关键内容。根据实际使用反馈，在大规模代码编写或重构任务中，这种设计相比单智能体持续对话可节省大量令牌消耗，同时输出质量保持稳定甚至有所提升。
邮箱通信与事件驱动调度
Swarms 实现了子智能体之间的通信机制，允许它们通过共享邮箱系统交换信息与协调行动。这种设计使得工作流不再是线性的管道，而是一个可以处理分支、合并与循环的灵活网络。框架的事件驱动特性体现在：当子智能体完成任务时，系统会触发完成事件，唤醒正在等待的主智能体进行结果处理；当新任务到达时，主智能体可以动态决定是否需要再次召唤子智能体或调整团队配置。这种调度模式与传统框架的轮询或阻塞式调用形成鲜明对比 —— 它更接近真实团队的协作方式，成员在各自独立工作，在关键节点进行同步与汇报。值得注意的是，这种紧密集成目前只有第一方实现才能达到，因为事件驱动的调度需要深入修改智能体运行的底层 harness，而第三方插件难以绕过这些限制。
范式差异的工程权衡
确定性与灵活性的取舍
传统编排框架与 Swarms 之间最本质的差异在于确定性优先还是灵活性优先。LangGraph 通过预定义的图结构确保系统行为完全可预测，适合对可靠性要求极高的金融、医疗等受监管行业；CrewAI 的角色抽象虽然提供了一定动态性，但任务流程仍需在设计阶段明确；AutoGen 的对话模式在代码生成场景中表现稳定，但跨领域复用需要大量定制。相比之下，Swarms 将更多决策权交给运行时的主智能体，这带来了更高的适应性，但也意味着更难以在部署前穷尽测试所有可能的行为路径。对于追求快速迭代的业务场景，Swarms 的灵活性可以显著降低需求变更的响应成本；而对于需要审计追溯的系统，确定性框架的显式工作流定义更易满足合规要求。
开发体验与运维复杂度
从开发者体验角度看，CrewAI 的角色抽象最为直观，非技术背景的用户也能快速理解并上手；LangGraph 提供了可视化调试工具，对熟悉分布式系统设计的工程师十分友好；AutoGen 在代码生成场景中有成熟的最佳实践积累。Swarms 的学习曲线则呈现不同特征 —— 表面上看，它似乎只需描述目标即可自动处理细节，但实际使用中，开发者需要掌握如何撰写清晰的任务目标与约束条件，这实际上是一种更高层次的抽象能力。在运维层面，传统框架的状态图结构使得故障定位相对直接 —— 问题往往可以追溯到特定节点的异常；Swarms 的动态特性则要求更完善的日志与追踪机制来理解主智能体的决策过程，这对于调试复杂场景提出了新的工具需求。
混合架构的可能性
当前行业实践已经出现将两种范式融合的趋势。一种典型模式是用 LangGraph 编排顶层的宏观工作流，在需要动态协作的节点嵌入 CrewAI 团队或 AutoGen 生成器，形成「框架约束 + 智能体自适应」的混合架构。这种设计兼顾了系统可靠性与执行灵活性：关键业务路径由确定性框架保障，非核心或探索性任务则交给智能体自主处理。对于准备采用多智能体系统的团队，建议从明确的需求出发评估两种范式的适用性 —— 如果业务逻辑相对固定且需要严格审计，选传统框架；如果任务本身具有探索性质或需求变化频繁，Swarms 的动态特性可能带来更大收益。最关键的是避免教条主义 —— 两种范式并非互斥，而是应对不同复杂度级别的工具选项。
资料来源：本文关于 Claude Code Swarms 的技术细节整理自 Hacker News 社区讨论；关于 LangGraph、CrewAI、AutoGen 的框架对比参考 Oreate AI Blog 与 Python in Plain English 的技术分析。