动态、显式与路由编排
runTeam() 从目标生成任务 DAG，runTasks() 运行你定义的任务图，runAgent() 覆盖单智能体场景。显式 mode、治理声明或自定义 ExecutionRouter 选择 Single 或 Team 执行并暴露 routingDecision。可选开启的 hybrid 路由，只在确定性结果本会是 Single 的位置补一次语义评估——做决定的仍是确定性策略。计划仍可作为数据预览、审阅和重放。
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open-multi-agent 对比 VoltAgent
两者都是 TypeScript 原生的智能体框架。VoltAgent 以内置可观测性与 supervisor/子智能体结构为先；open-multi-agent 以精简内核与目标驱动的拆解为先。
选 VoltAgent，如果
你想要开箱即用的追踪，内置的整套 OpenTelemetry，以及一个协调子智能体的 supervisor，附带 workflow、记忆与 RAG。
选 open-multi-agent，如果
你想要小得多的 core（三个依赖 vs 约 44 个）、目标驱动的拆解、token + 估算成本上限，以及可选 OTel 适配器，而非一整套内置 OTel。
01 速览
并排来看。
| 维度 | open-multi-agent | VoltAgent |
|---|---|---|
| 语言 / 运行时 | TypeScript 原生，可嵌入任意 Node.js 20+ 后端 | TypeScript 原生；运行于 Node.js |
| 编排范式 | 单智能体、显式任务 DAG，或由协调器在运行时拆解目标；显式 mode、治理策略或 ExecutionRouter 选择执行拓扑，运行过程中还可以修订尚未执行的任务 | 智能体，加上 supervisor / 子智能体网络与 workflow，带记忆与 RAG |
| 运行时依赖 | 3 个直接依赖（Anthropic SDK、OpenAI SDK、Zod），额外提供方与 MCP 为按需 peer 依赖 | @voltagent/core 约 44 个直接依赖，内置整套 @ai-sdk 提供方与完整的 OpenTelemetry 栈 |
| 模型混编 | 支持，同一团队里每个智能体都可用各自的云端或本地模型；模型路由还能把规划交给旗舰模型、把叶子任务交给廉价模型 | 支持，通过 AI SDK 提供方按智能体设模型 |
| 运行预算控制 | 运行级 token 与估算美元上限——maxTokenBudget，或配合应用自有 estimateCost 价格表的 maxCostBudget——在模型调用与任务派发边界检查；一个已在途的模型回合可能越过上限 | 无硬性 token 上限，maxSteps 限制智能体步数 |
| 可观测性 | TraceRecord v2 + TraceStore、稳定运行标识、可选的一方 OTel 适配器，以及离线的运行后 Run Viewer——无需任何托管服务 | 原生 OpenTelemetry，内核内置 OTel SDK 并自动为智能体埋点 |
02 真实能力
open-multi-agent 实际包含什么。
OMA 不只是目标拆解与少量依赖。以下均为项目 README 已记录的当前框架能力。
位于不同边界的治理与审批
声明必需或偏好的角色、有序审阅路径与预算感知降级。分别用 onPlanReady 审批计划、onTaskDispatch 审批一个就绪任务、onToolCall 审批一次高影响工具调用、onPlanPatch 审批运行中的每次计划修订，再检查 governanceConclusion。
事件驱动调度与任务证据
依赖完成后，就绪的下游任务立即启动。硬性任务要求在每种指派策略下都会强制执行，无法满足的任务会被拒绝，而不是派发给不合格的智能体；taskResults 保留未经合并的任务输出，结构化依赖载荷携带受限的来源信息。重试与检查点从已完成任务边界恢复；可选开启的 repairable 恢复，还能在任务结果屏障处、于任何原有下游任务启动之前追加替代工作。
生产控制
用轮次、token、估算成本、超时、上下文与循环上限约束每次运行。maxTokenBudget 与 maxCostBudget 在边界检查后停止后续调用；一个已在途的模型回合可能越过上限。模型路由支持有序 fallback。内置工具默认拒绝授权，链路数据以尽力而为方式脱敏检测到的敏感信息。
你的环境与模型
运行在你自己的 Node.js 后端——本地、离线或气隙环境，用你自己的凭证，无需任何托管服务。同一团队可混用云端与本地模型，接入 MCP 工具，并通过 ACP 或进程后端引入外部智能体。
检查、追踪与评估
稳定运行标识、路由决策、保护隐私的 execution receipt、TraceStore 与离线 Run Viewer 均无需托管服务。用版本化的 EvalSet 与 GateVerdict 评估质量，包括路由稳定性闸门，再通过可选 OTel 适配器把运行接入生产遥测。
03 机制
它们差在哪。
VoltAgent 把可观测性放在第一位：内核内置整套 OpenTelemetry 栈、自动为智能体埋点，并把工作组织成一个 supervisor 协调子智能体，附带记忆、RAG 与 workflow。open-multi-agent 把 core 控制在三个依赖，并把 OTel 映射放进可选的 @open-multi-agent/otel 包，由它写入应用持有的 provider；TraceStore 与离线 Run Viewer 覆盖本地持久化和检查。OMA 不用 supervisor 拓扑，而是把目标交给协调器、在运行时拆解成任务 DAG。取舍仍是内置电池，对上更小、可组合的 core。
VoltAgent 适合什么
当你需要框架内置的 OpenTelemetry 栈、supervisor 与子智能体模型、记忆、RAG 和 workflow 时，VoltAgent 合适。这些内置能力会带来更大的依赖规模。
VoltAgent 的 GitHub↗open-multi-agent 适合什么
open-multi-agent 适合你想要精简 core 与目标驱动编排的场景：三个依赖而非约 44 个、一个从目标规划任务 DAG 的协调器、token 或估算成本上限，以及经可选一方适配器而非内置 SDK 接入的 OpenTelemetry。TraceStore 与离线 Run Viewer 提供本地查询和检查路径。
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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。