常用的Agents智能体开发框架¶
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打造一个个人 AI 代理，可以自动化我们的日常工作流程，例如邮件回复、报告生成、日程管理、内容草稿，甚至调试代码片段。选择合适的 AI 代理框架比构建代理本身还难，在尝试了十几种框架——从流畅的视觉化构建工具到高度可定制的代码优先堆栈后，整理一些内容文档以供选型。
让我们澄清一点，所谓的 AI 代理不仅仅是花哨的聊天机器人，它是一个能够完成以下任务的智能体：
- 感知：通过文本、语音、工具等输入
- 规划：决定做什么
- 行动：触发API、运行工具、委派任务
- 学习：使用记忆、上下文、历史
框架为这些能力提供结构，没有它们，你就像在用胶带粘 API，祈祷 GPT 不会在生产数据库中“幻觉”出错。框架让代理变得可靠、模块化、可扩展。
常见的生态框架组合
- LangChain + LangGraph + LangSmith：完整的LLM代理解决方案；调试、监控、向量存储和工具支持；庞大的社区
- CrewAI + CrewAI Studio：无代码和代码接口；开发者网络和开放模板；出色的入门+企业支持
- AutoGen + Semantic Kernel + Azure AI：能与 .NET 和企业系统无缝集成
在框架的选择上不必只关注一个，选择对应的工具，构建一个协同工作的技术堆栈：
- n8n：触发工作流
- CrewAI：头脑风暴+撰写内容
- LangGraph：管理逻辑分支
- LangSmith：监控一切
- UFO：自动化本地UI应用
1. n8n¶
适用场景：想将 AI 代理接入700+现实应用，无需编码。
n8n 是一个独特结合AI能力与业务流程自动化的工作流平台，像是增强版的 Zapier，但拥有完全的开发者自由，它视觉化高、强大、可在自有服务器部署。其AI模块不断扩展，你可以构建：
- 响应Slack消息
- 分析收件箱邮件
- 查询数据库
- 调用GPT4或Claude进行推理
2. Flowise¶
适用场景：喜欢 LangChain 但讨厌 YAML。
Flowise 是开源生成式 AI 开发平台，适合构建 AI 代理、LLM 编排等，其特点是无代码、低代码、界面友好，非程序员也能轻松上手。
它是一个专为大型语言模型链式操作的拖拽式视觉构建工具：
- 提示模板
- 记忆模块
- 检索引擎
- 行动工具（比如浏览或代码解释器）
3. Langflow¶
适用场景：用 LangChain 原型化代理但不想全部编码。
Langflow 是一个低代码构建工具，简化了构建可使用任何API、模型或数据库的强大AI。它介于无代码和低代码之间，提供 Flowise 的视觉化舒适感，同时支持更深层次的定制。
4. LangSmith¶
5. LangGraph¶
适用场景：反思过去的行为；根据结果重试或分支；处理长时间会话状态。
LangGraph 像画思维导图一样设计代理工作流程，支持“可以暂停、记忆、重新启动”的 AI 代理，像是真正会思考的机器，并允许你定义代理如何在多条路径上决策。
LangGraph 非常适合多代理谈判、研究流程或客户服务流程，对于喜欢视觉化思考的同学，它可以帮我们打造出强大的代理，不是简单的一行提示词那么简单。
6. Rivet¶
适用场景：注重视觉化调试、透明度和 AI 流程图。
Rivet 是 开源 AI 编程环境，使用视觉化节点式图形编辑器。作为 AI 代理的 Figma，具有界面流畅、支持协作，可视化检查代理在每个节点的思考等有点。
7. CrewAI¶
CrewAI 允许你定义“角色”，如开发者、分析师、编辑——每个角色由一个代理人格驱动。然后分配任务，它们相互交流解决问题。此外，其生态系统现包括无代码 Studio，支持快速构建智能体。
8. AutoGen¶
适用场景：想打造比小组项目搭档还聪明的工具；希望 AI 代理真正协作，而不仅仅是执行
AutoGen 来源于微软，作为一个用于开发 AI 代理应用的框架，具备模块化、高可测试性特性，专为企业集成设计。构建一个 AI 代理团队，它们可以互相交流、分配任务，甚至拉上人类一起干活。
你可以定义代理、工具、记忆和策略——一切尽在掌握，能处理多步骤的复杂项目，适合一个代理不够用的工作流程。它非常非常适合对话AI、文档代理或需要多次GPT调用的任务。
此外，其生态还有一个 AgentGen Studio
9. SuperAGI¶
适用场景：需要端到端自主代理堆栈。
SuperAGI 不只是进入市场，而是主宰市场。它向我们提供了**向量数据库集成、任务监控和控制UI、代理遥测、代理市场**等特性。
10. Superagent¶
适用场景：想今天就让项目跑起来，构建与人交互或执行任务的工具。
Superagent 作为一个即插即用的系统，让你可以通过 API 快速部署 AI 代理。它简单、快速、不费脑子，几分钟内就能配置好，且像 Zapier 一样与大语言模型（LLMs）无缝协作，主要为不想折腾基础设施的开发者量身打造。
11. LiveKit¶
LiveKit 为实时交互的语音代理提供支持，结合 Whisper 和 GPT4 Turbo 用它构建了一个实时语音AI接待员。具备构建、部署和扩展实时代理，开源、企业级应用的特性。
12. Agent Zero¶
Agent Zero 是一个运行在虚拟计算机中的下一代AI助手，适合研究项目和内部工具开发，具备轻量、开放、逻辑优先的特性。
13. SmoLagents¶
SmoLagents 适合快速实验，它语法简单且迭代迅速。
14. OpenHands¶
适用场景：需要一个能编码而非只评论代码的 AI 助手；为开发者打造工具，由开发者驱动。
OpenHands 是一个 AI 开发环境，代理可以修改代码、运行终端、浏览网页、调用 API等。
15. Agent-LLM¶
适用场景：受够了健忘的聊天机器人；需要上下文丰富、持续进化的交互。
Agent-LLM 是一个能记住你昨天说了什么的 AI 代理，它适合需要长期记忆的任务，易于扩展和调整。
16. Camel-AI¶
适用场景：想观察代理如何思考；热衷于研究或制造点“混乱”。
Camel-AI 能让两个 AI 代理对话、辩论、模拟工作，甚至设计产品，就像看两个 AI 实习生头脑风暴。
17. UFO¶
微软发布的桌面 AgentOS，非常适合与传统系统交互——Excel、CRM、桌面工具，
18. ChatDev¶
ChatDev 想象一个完全由 AI 代理运营的初创公司：CEO、CTO、前端开发、后端开发，这就是 ChatDev。
每个代理扮演真实的开发角色，能完成完整的项目构建。对于想模拟 AI 如何运营开发机构，好奇全栈自主工作流，这个框架可以帮助到你。
19. Dify¶
20. Agenta¶
Agenta 是一个。
21. Julep¶
Julep 适合复杂任务编排与分层计划。
22. MGX¶
MGX 是一个具有反思逻辑的代理系统。
23. QuantaLogic¶
QuantaLogic 基于思维树+ReAct推理。
24. Guardrails AI¶
Guardrails AI LLM输出的防护与安全。