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人工智能Agent（智能体）彻底改变了软件开发者构建智能应用的方式。这些AIAgent框架提供了所需的基础设施、工具集和方法论，用以创建能够以最少的人工干预进行推理、规划并执行复杂任务的自主系统。
进入2025年，AIAgent已从简单的聊天机器人演变为能进行多步推理、工具使用和协同解决问题的复杂系统。对于希望利用这项技术的开发者来说，选择合适的框架对于项目成功至关重要。
本指南将深入探讨当前最优秀的11个AIAgent框架，比较它们的特性、优势、劣势以及理想的应用场景，帮助您为下一个项目做出明智的决定。
AIAgent框架是软件平台，使开发者能够构建具备以下能力的自主人工智能系统：
理解和处理自然语言输入-对复杂问题进行推理
基于现有信息做出决策
采取行动以达到特定目标
通过互动进行学习并不断改进
这些框架通常利用大型语言模型（LLM）作为其认知引擎，并结合专门的组件来处理记忆、工具使用、规划和执行。
LangChain是一个开源框架，已成为构建AI驱动应用最受欢迎的选择之一。它将语言模型与各种工具、API和外部数据源连接起来，以创建强大的AIAgent。LangChain最受欢迎的特点在于它能够无缝地将多个大型语言模型（LLM）调用串联起来，并将其与外部数据源、工具和API集成。这种模块化、可组合的方法使得开发者能够比直接使用原始LLMAPI更灵活、更轻松地构建复杂的、多步骤的AI应用，例如聊天机器人、Agent和检索增强生成（RAG）系统。###主要特性：
智能系统设计，处理复杂任务游刃有余
精细控制Agent工作流
支持多Agent交互
允许人工干预（Human-in-the-loop）
无缝集成外部工具和API
强大且灵活的框架
开源且拥有强大的社区支持
支持处理复杂任务
能够实时获取信息
提供对AIAgent的精细控制
需要扎实的编程功底
设计复杂Agent时复杂度较高
依赖底层LLM的能力
开发智能应用-创建自主的任务解决系统
构建复杂的多步工作流Agent
将AI能力集成到现有软件中
2. AutoGen(微软)
AutoGen是微软研究院开发的一个开源编程框架，专为构建和管理具有高级协作能力的AIAgent而设计。
AutoGen基于Actor的架构和对Agent协作的专注经常被认为是具有变革性的，它在业务流程自动化、金融、医疗健康等领域实现了新型AI驱动解决方案。这种对专业化、可对话和可定制Agent的编排，被广泛认为是AutoGen最受用户赞赏的特性，因为它使得构建复杂、可扩展且可靠的AI应用变得更加容易。
支持多Agent协作（包括人工参与和完全自主模式）
集成大型语言模型(LLM)
支持代码执行与调试
可扩展性与分布式计算
异步消息传递
自主和交互式工作流
精简了AIAgent系统的创建与管理流程
简化了协作与推理型AI系统的构建
允许Agent间交互以解决复杂问题
框架相对较新（仍在持续开发中）
设置多Agent交互较为复杂
性能可能因Agent配置而异
软件开发
复杂任务求解
交互式AI系统设计
研究与开发环境
CrewAI是一个用Python构建的开源多Agent编排框架，旨在构建像真实团队一样协同工作的协作式AIAgent系统。
Agent协作，具有特定角色、工具和目标
可通过定义角色进行Agent定制
提供高级别的简易性和精确的低级别控制
支持跨行业的自动化工作流
与各种LLM和云平台兼容
Agent设计灵活
实现简单
支持完成复杂的协作任务
Agent架构模块化且可重用
需要具备Python编程知识
框架相对较新（社区支持可能有限）
设计复杂的Agent交互时复杂度较高
工作流自动化-支持机器人创建
复杂研究与分析任务
专业团队模拟
业务流程优化
微软的SemanticKernel允许用户使用C#、Python或Java构建AIAgent并集成最新的AI模型。
SemanticKernel是一个开源开发工具包，用于构建支持多种编程语言并能够集成AI模型和服务的AIAgent。
集成多个AI服务提供商（OpenAI、AzureOpenAI、HuggingFace）
支持多种Agent类型的Agent框架
轻量级且灵活的架构
企业级支持
多Agent系统能力
模块化架构
易于使用的开发方法
支持创建复杂的工作流
能够将AI嵌入到现有开发流程中
框架相对较新
需要理解AI集成概念
对于不熟悉AI框架的开发者可能存在学习曲线
企业级AI解决方案
自定义AIAgent开发
工作流自动化
AI驱动的应用集成
LangGraph是LangChain创建的一个开源AIAgent框架，用于构建和管理复杂的生成式AI工作流。
先进的Agentic模式（工具调用、React方法论、Self-Ask方法）
支持节点（LLM）和边缘（工具）的可视化表示
对工作流流程和状态进行细粒度控制
构建有状态应用的灵活框架
支持复杂的多Agent场景
专为基于语言的AIAgent设计的基础架构
能够创建精密的、相互关联的Agent系统
支持复杂工作流的设计与管理
-复杂度较高，可能需要高级开发者技能
主要专注于基于语言的工作流
对话式Agent
复杂任务自动化
自定义LLM支持的工作流
专注于语言处理的AIAgent开发
LlamaIndex是一个灵活的开源数据编排框架，专注于为LLM应用集成私有和公共数据。
AIAgent功能，可作为“自动化推理和决策引擎”
函数调用能力
与各种格式的数据交互
工具集成
支持多模态应用（文本、图像及其他数据类型）
框架简单灵活
支持集成各种数据源
能够进行自定义AIAgent开发-开源且适应性强
复杂度可能需要高级技术知识
需要理解LLM和Agent开发概念
企业知识助手
自主AIAgent
复杂数据交互与分析
构建生产级AI应用
OpenAIAgentsSDK是一个基于Python的工具包，用于构建能够推理、规划和采取行动以完成复杂任务的智能自主系统。
Agent循环功能（处理工具调用，将结果发送给LLM）
工具集成（将Python函数转换为Agent可用的工具）
支持跟踪功能，可视化Agent工作流
精简的Agent开发方法
内置Agent工作流可视化功能
步步跟踪Agent行动
依赖OpenAI的基础设施
需要扎实的Python编程功底
可能受OpenAI当前技术限制
客户支持自动化
多步研究流程
内容生成
复杂任务管理
AtomicAgents的GitHub仓库。
AtomicAgents是一个轻量级、模块化的框架，用于构建AIAgent流水线，强调AIAgent开发的原子性。
模块化，允许组合小型、可重用的组件
使用Pydantic通过清晰的输入/输出模式实现可预测性
可扩展性，用于集成新组件
支持多Agent系统开发
轻量级架构
Agent构建灵活性高
对AIAgent组件的控制精细
开源且对开发者友好
框架相对较新（生态系统仍在演变）
构建复杂的AI应用
开发多Agent系统-创建模块化AI流水线
研究与分析任务
RASA是一个开源机器学习框架，专注于构建对话式AI应用，侧重于文本和语音助手。
先进的自然语言理解(NLU)能力
提供灵活性和控制力，构建上下文感知的对话Agent
机器学习能力，用于构建、测试和部署AI应用
高度可定制
强大的机器学习框架
文档完善丰富
支持复杂的对话场景
与无代码平台相比，需要更多技术专业知识
对于初学者来说学习曲线较陡峭
可能需要大量开发资源
聊天机器人开发
虚拟助手
客户服务界面-语音交互系统
企业级对话式AI解决方案
MetaGPT由ChenglinWu创立，是最受欢迎的开源Agent框架之一。
MetaGPT是一个开源的多Agent框架，利用LLM编排AIAgent来模拟协作解决问题。MetaGPT由ChenglinWu创立，其GitHub仓库已获得超过5. 6万星标，这表明开发者们非常喜爱这款灵活且易于使用的开源Agentic框架。
仅凭单行需求即可生成全面的项目材料-模拟软件开发团队结构
为Agent分配不同的基于GPT的角色
能够进行复杂的协作解决问题
复刻人类的程序性知识
优化多Agent系统交互-自动化全面的软件开发工作流
可模拟整个团队的角色
设置复杂度较高
依赖大型语言模型的能力
多Agent交互可能存在不一致性
-自动化软件开发项目生成
复杂多Agent协作解决问题
高级AI驱动的研究与分析
模拟组织决策过程
Camel-AI(CAMEL—CommunicativeAgentsforMachineLearning)是一个开源多Agent框架，使自主Agent能够协作、沟通并解决复杂任务。
支持多Agent协作
支持Agent系统的持续演进-为多Agent应用提供通用基础架构
集成用于文本和图像任务的AI模型
开源
框架灵活
支持集成各种AI模型
能够实现自主Agent通信
作为一个较新的框架，其文档和特性可能仍在发展中
autónoma任务求解
数据生成与分析
模拟环境
复杂计算问题求解
公开且免费使用
可定制性强
社区驱动开发
示例：LangChain、CrewAI、AutoGen、LangGraph
通常提供更完善的企业级功能
提供专门的技术支持
可能具备更强大的基础设施
示例：SalesforceAgentforce、EinsteinGPT、OpenAIAgentsSDK的部分功能
评估AIAgent框架时，请考虑以下重要因素：
易用性
灵活性
社区支持
集成能力
性能-可扩展性
AIAgent领域正在快速发展，呈现出以下几个显著趋势：
越来越侧重于多Agent系统
更复杂的推理能力
工具和记忆集成得到增强
开发接口更加简化
对低代码和简化AIAgent开发的关注日益增长
为您的项目选择AIAgent框架时，请考虑：-您的特定项目需求
首选的编程语言
可扩展性需求
集成能力
社区支持和文档
需要对Agent行为控制的程度
实现的复杂性
所需特性
预算
长期可扩展性
AIAgent框架格局正在快速演变，其中开源解决方案在创新性和灵活性方面遥遥领先。对于希望构建复杂AI应用的开发者来说，这些框架提供了创建智能、自主系统所需的工具和基础设施。
无论您需要用于构建对话Agent、多Agent协作系统，还是复杂工作流自动化的框架，本指南介绍的11个框架都提供了多种选择，以满足不同的需求和技术专业水平。
随着AIAgent技术的不断发展，了解这些框架的能力和局限性对于希望在应用中充分发挥AI潜力的开发者来说至关重要。
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/作者：致Great
