PROJECT
Production Multi-Agent Systems · Rev. 2026.04DRAWN BY
元定义科技 · 深圳DRAWING
A-001 / Master Layout为企业部署生产级、
自主协作的 AI 智能体团队[01]
OPEN SOURCE5,700★ · MIT
基于自研的开源多智能体框架 open-multi-agent（GitHub 5700+ Stars · 2200+ Forks），从架构设计到生产部署，帮企业把 AI 智能体团队真正跑起来。
[01] · Evidence
GitHub 5700+ Stars
2200+ Forks
[02] · Evidence
前 WPS 商业化 PM
亿级业务经验
[03] · Evidence
保险 Agent
15 天交付 · 多 Agent 编排咨询/报价/投保三段业务
10+ more
02 / OPEN SOURCEDWG. OMA-SERIES · SHEET 02 / 04
面向生产环境的
多智能体编排引擎
open-multi-agentTypeScript 原生的多智能体编排引擎。3 个运行时依赖、一次 runTeam() 调用，框架自动把目标拆成任务 DAG 并并行执行。
Fig. M-01
0+
GitHub Stars
Fig. M-02
0+
Forks
Fig. M-03
0
Contributors
Fig. M-04
MIT
License
01UNIT · H-01
目标到结果，一次调用
给出目标（如“搭一个 REST API”），协调 Agent 自动拆解任务 DAG、并行执行独立任务、综合产出最终结果。不用手画流程图，不用手接任务。
02UNIT · H-02
TypeScript 原生 · 3 个运行时依赖
@anthropic-ai/sdk + openai + zod 就是全部运行时。直接嵌入 Express、Next.js、Serverless 或 CI 流水线。无 Python 运行时、无子进程桥、无云端 Sidecar。
03UNIT · H-03
多模型混编的 Agent 团队
Claude / GPT / Gemini / Grok / MiniMax / DeepSeek / Copilot 以及 Ollama / vLLM / LM Studio / llama.cpp 等本地模型可放同一团队。架构师用 Opus、开发者用 GPT、审查者用本地 Gemma，同一次 runTeam() 完成。
03 / SERVICESSHEET 03 / 04
三个工程单元。
一条落地路径。
从场景梳理到生产部署，帮企业把 AI 智能体团队真正跑起来。
01UNIT · DWG S-01
AI Agent 定制开发
从需求分析到生产部署的完整交付。
- 业务场景梳理与 Agent 设计
- 基于 open-multi-agent 的定制实现
- Prompt 工程与评估体系
- 生产环境部署与系统集成
- 私有部署与数据安全
- 持续迭代与运维支持
DWG S-01
SCALE 1:1
02UNIT · DWG S-02
多智能体系统集成
基于 open-multi-agent 框架的企业级落地。
- 多 Agent 架构设计
- Agent 间任务编排与通信
- RAG 知识库搭建与集成
- 企业现有系统对接（CRM / ERP / 内部 API）
- 性能与稳定性调优
- SOP 沉淀与团队移交
DWG S-02
SCALE 1:1
03UNIT · DWG S-03
企业 AI 咨询
帮企业判断哪些场景适合 AI Agent、怎么落地。
- AI 落地场景评估与业务审计
- 技术选型与方案设计
- POC 原型搭建
- ROI 估算与路径规划
- 团队 AI 能力盘点与 enablement
- 客户定制化 playbook 交付
DWG S-03
SCALE 1:1
04 / INTAKE · SHEET 04 / 04
有 AI Agent 落地需求？
先聊 30 分钟。
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