add

MultiAgentOptions.md

@@ -55,6 +55,7 @@
 - 亮点：内置 Checkpoint 和中断、持久化机制，在执行期间发生中断，恢复时可以从 Checkpoint 继续执行。适合通过**人工干预**保障执行过程的正确性，以及**长时间运行的任务**发生异常中断从 Checkpoint 恢复执行，而不必重新开始，这是 
   LangGraph 的独到之处
 - 补充：官方的 LangGraph Platform 还提供了配套的 LangGraph Studio 用于开发智能体的 IDE，它支持可视化、交互和调试，还与 LangSmith 集成，以实现追踪、评估和提示工程。
+- 模型：参见上文对于 LangChain 支持的模型提供商说明
 
 > 💡LangGraph Platform 是**收费**的，适合企业部署的自托管版本仅支持 AWS。
 
@@ -63,6 +64,7 @@
 - 开源协议：Apache 2.0
 - 语言：Java
 - 亮点：LangGraph 的核心能力基本上都抄了
+- 模型：参见上文对于 SAA 支持的模型提供商说明
 
 官方原话：Spring AI Alibaba Graph 是社区核心实现之一，也是整个框架在设计理念上区别于 Spring AI 只做底层原子抽象的地方，Spring AI Alibaba 期望帮助开发者更容易的构建智能体应用。基于 Graph 开发者可以构建工作流、多智能体应用。**Spring AI Alibaba Graph 在设计理念上借鉴 LangGraph，因此在一定程度上可以理解为是 Java 版的 LangGraph 实现**，社区在此基础上增加了大量预置 Node、简化了 State 定义过程等，让开发者更容易编写对等低代码平台的工作流、多智能体等。
 
@@ -74,6 +76,7 @@
 - 亮点：命令行代码执行器能够将Python代码块打包成1个文件，丢到 Docker 容器执行，或者在本机开启1个新的进程执行。这种方式更安全，也是 LangGraph 
   不具备的特性。除此之外，官方提供了一系列多智能体的设计模式，来辅助开发者设计与开发多智能体。
 - 补充：AutoGen 还提供了一个免费的、本地化部署的 AutoGen Studio 可视化工具，旨在帮助开发团队快速原型化多智能体。
+- 模型：
 
 官方提供了以下多智能体设计模式
 
@@ -90,7 +93,9 @@
 
 - 开源协议：MIT
 - 语言：Python
-
+- 核心：
+- 亮点：
+- 模型：CrewAI 通过 LiteLLM 连接到 LLM 提供商，[点击查看 LiteLLM 支持的模型提供商](https://docs.litellm.com.cn/docs/providers)
 
 ## 参考来源