多Agent协作

mcp-agent是一个轻量级、可组合的Python框架，旨在帮助开发者利用模型上下文协议（MCP）构建强大的AI Agent。它通过简化MCP服务器的连接管理和实现Anthropic提出的有效Agent构建模式，提供了构建生产级AI应用的简单方式。mcp-agent还支持OpenAI的Swarm模式，并提供了多种工作流模式，如AugmentedLLM、Parallel、Router、IntentClassifier、Evaluator-Optimizer、Orchestrator-Workers等，使得开发者可以轻松组合这些模式来构建复杂的AI应用。

Simple Language Open Protocol (SLOP) 是一个简化的 AI API 通信协议，旨在通过标准的 HTTP 请求和 JSON 数据格式，提供一个统一的方式与任何 AI 服务进行交互。它支持多Agent协作、实时流式交互，并遵循开放、简单和灵活的原则。

ANUS 是一个开源的AI Agent框架，旨在通过自然语言指令执行复杂任务、多Agent协作解决问题、与网络服务、文档和代码交互、处理多模态输入（文本、图像、音频）以及适应不同领域和用例。该项目由AI技术达人 Nik McFly 使用 Manus 创建，整个设计、代码编写、文档生成以及架构搭建过程仅耗时 25 分钟。

Flock 是一个基于工作流的低代码平台，使用 LangChain 和 LangGraph 构建，旨在提供灵活的低代码编排协作代理解决方案。它支持快速构建聊天机器人、RAG（检索增强生成）应用，并协调多代理团队协作。平台支持多种模型和工具集成，具有人性化设计，支持“人在回路”节点，提升决策可靠性。Flock 还提供模块化工作流，可封装复用，大幅提升开发效率。此外，Flock 支持持久化对话、实时监控和跟踪代理性能、工具调用、检索增强生成、人机协作、开源模型和多租户管理。