MASFactory

用画图的方式编排多个AI智能体协作

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 智能体 🍴 复刻 71 🐛 待处理 2 👀 关注 13
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 558
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

MASFactory 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队BUPT-GAMMA
官网地址https://masfactory.dev
GitHubhttps://github.com/BUPT-GAMMA/MASFactory
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型graph,llm,mas,multi-agent-systems
GitHub 星标★ 558
上线时间2026-02-14 00:00:00
代码更新2026-10-26
仓库体积63.6 MB
本站数据更新2026-11-04
维护状态较活跃
收录时间2026-09-16
浏览次数1

项目介绍

MASFactory 是一个以图为核心的 Python 多智能体编排框架，主打 Vibe Graphing 理念，让开发者用图形化方式描述和调度多个 LLM 智能体之间的协作关系。它要解决的问题是：当多个智能体需要分工、传递消息、按条件分支或循环执行时，纯代码编排容易变得混乱难维护。MASFactory 把智能体、工具和任务抽象成图中的节点与边，用声明式方式定义执行流程，从而让复杂多智能体系统的结构一目了然。核心能力包括图结构定义、节点间消息路由、条件分支与循环控制、与主流 LLM 接口对接，以及可复用的编排模式。适合需要构建多角色协作、任务流水线或复杂决策链的开发者，用更直观的方式管理智能体之间的依赖和状态流转。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-16 · 当前星标 ★ 558

使用教程

难度：进阶 约 40 分钟 部署方式：本地安装 5 步

环境要求

  • Python 环境
  • 模型凭据

安装与启动步骤

  1. 1装包

    把多智能体编排写成图结构。

    pip install -U masfactory

  2. 2验版本

    先确认装的是新版。

    python -c "from importlib.metadata import version; print(version('masfactory'))"

  3. 3验导入

    确认核心组件都能拿到。

    python -c "from masfactory import RootGraph, Graph, Loop, Agent, CustomNode; print('ok')"

  4. 4跑一个应用示例

    从最小的示例开始。

    python -m applications.chatdev_lite.workflow.main --task "Develop a basic Gomoku game." --name "Gomoku"

  5. 5换成自己的流程

    按节点与边的方式描述你的协作结构。

如何确认成功

自定义一个三节点流程能跑通，节点间的消息传递与循环退出条件都符合预期

注意事项

  • 它把协作结构显式画成图，便于调试。
  • 示例应用较多，先跑最小的那个。
  • 循环没设退出条件会无限跑，务必加限次。
  • 复杂图的报错信息不够直观，要逐节点加日志。

核心亮点

  • 以图为中心抽象智能体协作，流程结构比纯代码更直观易维护
  • 支持条件分支、循环和消息路由，能表达较复杂的多智能体交互逻辑
  • Python 实现，与主流 LLM 生态对接成本低，便于快速搭建原型

不足之处

  • 项目处于早期，552 星规模较小，API 和文档可能还不稳定
  • 图编排的调试与可观测性工具是否完善尚不明确，复杂图排错成本可能较高

适用场景

  • 多角色智能体协作完成研究、写作、审校流水线
  • 需要条件分支和循环的复杂任务决策链编排
  • 快速搭建多智能体原型并可视化其依赖关系

替代项目

LangGraph、AutoGen、CrewAI

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