swarm
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vs
nanobot
★ 49.3k
swarm vs nanobot
swarm：Swarm 是一个用 Rust 编写的框架，用于创建和管理一组专业化智能代理，这些代理通过灵活的工作流程进行协作。它充当数字劳动力的中枢神经系统，允许通过预定义或动态生成的计划来编排复杂任务。；nanobot：nanobot 是一个超轻量级、自托管的个人AI代理框架，用Python构建，其核心代码可读性强，支持多智能体委托和自动化。它支持WebUI、终端和聊天应用等多种接口，并集成了工具、长期记忆和与OpenAI兼容的API。
01
简评
swarmMulti-Agent · ★ 1
使用 Planner 和 Executor 代理编排多代理工作流
nanobotMulti-Agent · ★ 49.3k
何时选择它（优势与适用）：
- 你想要一个代码精简、易于二次开发、自托管的个人 Python AI 智能体框架，且自带 WebUI 与原生 MCP 支持。
- 希望有一个清晰好读、能直接查看和修改核心调度逻辑的个人 Agent 底座，避开重型企业框架的复杂样板代码。
何时考虑替代方案：
- 需要生产级分布式状态检查点、严格 Pydantic 类型校验或成熟的多角色团队协作流；这种场景 Pydantic AI 或 CrewAI 更成熟。
- 生产技术栈为 .NET 或 Go；Microsoft Agent Framework 提供相应的非 Python 运行时。
02
并排对比
字段
swarmnanobot分类
多智能体
多智能体
Stars
★ 1
★ 49.3k
许可证
Apache-2.0
MIT
安装方式
git clone https://github.com/fcn06/swarm.git && cd swarm && cargo build --release
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HKUDS/nanobot/main/scripts/install.sh | sh
更新时间
2周前
1天前
开源
是
是
标签
a2a-protocol, agent-factory, 代理式 AI
AI代理框架, 自托管, Python
03
功能特性
swarm01自我纠正的工作流程，具有自动规划和 LLM-as-a-Judge 评估
02通过 Agent Factory 进行动态扩展，实现程序化代理实例化
03开放标准支持：模型上下文协议 (MCP) 和代理到代理 (A2A) 协议
nanobot01持久化工作流：目标、记忆、工具和聊天上下文可在长时间运行的工作中保持。
02聊天原生覆盖：支持WebUI、API、Telegram、飞书、Slack、Discord、Teams、电子邮件和Mattermost。
03模型自由度：支持OpenAI兼容API、本地LLM、图像生成、搜索和回退模型。
04小巧的核心：可读性强的内部结构，内置MCP、记忆、部署和自动化功能。
05自主掌控堆栈：无需大型平台即可检查、定制、自托管和扩展。
04
使用场景
swarm↳使用 Planner 和 Executor 代理编排多代理工作流
↳使用 Agent Factory 动态创建和管理代理
↳构建自适应、可扩展的 AI 系统以执行复杂任务
nanobot↳运行长期目标和计划自动化任务。
↳连接到Telegram、Discord、Slack等各种聊天应用程序进行AI交互。
↳通过Python SDK和OpenAI兼容API进行自定义集成和开发。
↳部署为长期运行的本地或服务器端代理网关。
05
适合场景
swarm—
nanobot最受欢迎必备神器
FAQ
常见问题
swarm 和 nanobot 有什么区别？
swarm 和 nanobot 都属于 Multi-Agent 类别。swarm 有 1 Stars，nanobot 有 49.3k Stars。
swarm 和 nanobot 哪个更好？
最佳选择取决于你的具体需求。使用 Planner 和 Executor 代理编排多代理工作流 时选 swarm，运行长期目标和计划自动化任务。 时选 nanobot。
swarm 是免费的吗？
是的，swarm 在 GitHub 开源（Apache-2.0）。
nanobot 是免费的吗？
是的，nanobot 在 GitHub 开源（MIT）。
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