// 对比
open-multi-agent 怎么比。
比较真实的运行时能力，而不是一句分类标签。每一页都说明系统如何编排工作、OMA 提供哪些控制，以及各自适合什么场景。
先看基线
先知道 OMA 已经交付什么，再谈竞品。
OMA 在你的后端里选择执行拓扑、逐个派发就绪任务、管控高影响操作，并留下可检查的运行证据。
动态、显式与路由编排位于不同边界的治理与审批事件驱动调度与任务证据
查看全部能力 →open-multi-agent vs LangGraph
选 LangGraph，如果你需要逐节点掌控固定图，并围绕这张图使用状态历史与时间回溯工具。
选 open-multi-agent，如果你需要一个 TypeScript 运行时，从目标生成计划，并允许你检查、审批、冻结、重放、恢复和追踪它。
open-multi-agent vs Mastra
选 Mastra，如果你想要一个 all-in-one 框架，并愿意自己编写 workflow 图、背上更大的依赖面，以换取内置的记忆、RAG、evals 与调试台。
选 open-multi-agent，如果你想要一个小内核（三个依赖），跑在你自己的环境里——离线或气隙、用你自己的凭证——用目标驱动的拆解代替手搭 workflow 图，并在调用边界约束运行预算。
open-multi-agent vs Vercel AI SDK
选 Vercel AI SDK，如果你想要一个轻量、提供方中立的工具包，服务单个智能体，模型调用、工具使用、流式，编排部分你自己来。
选 open-multi-agent，如果你需要模型调用之上的编排，包括动态或显式任务 DAG、依赖调度、审批、恢复、预算和多智能体链路。
open-multi-agent vs LangChain
选 LangChain，如果你需要 LangChain 的链、集成目录与 LangSmith 追踪，并在 Python 或 LangChain.js 上构建。
选 open-multi-agent，如果你需要一个专注的 TypeScript 编排运行时，具备动态与显式 DAG、混合模型团队、审批、恢复、预算和本地检查能力。
更多对比
同样规格的完整对比，覆盖其余框架与相邻工具，包括单智能体工具包、RAG 栈与云厂商 SDK。
open-multi-agent vs CrewAI→open-multi-agent vs AutoGen→open-multi-agent vs OpenAI Agents SDK→open-multi-agent vs Claude Managed Agents→open-multi-agent vs VoltAgent→open-multi-agent vs Inngest AgentKit→open-multi-agent vs LlamaIndex→open-multi-agent vs Pydantic AI→open-multi-agent vs Google ADK→open-multi-agent vs Semantic Kernel→
背景
open-multi-agent 与 Claude 动态工作流
同一个赌注——让模型规划工作——只是形态不同。OMA 与 Anthropic 在 Claude Code 里的动态工作流是什么关系。
阅读 →// 企业服务
要把它用到生产环境？
open-multi-agent 采用 MIT 许可、可自行免费运行。当你需要在期限内交付、集成，或获得支持时，元定义科技（YuanASI）提供商业交付与支持。