本文全面介绍了11个最佳AI Agent框架，包括LangChain、AutoGen、CrewAI等，详细分析了各框架的特性、优势、劣势及应用场景。文章对比了开源与商业解决方案，提供了评估框架的标准和选择建议，并探讨了AI Agent领域的发展趋势。这些框架为开发者构建智能、自主系统提供了多样化选择，满足不同技术水平和项目需求。通过了解这些框架的能力和局限性，开发者可以在大模型应用中充分发挥AI潜力。

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最近笔者在找智能体框架，看到一个文章：https://ai.plainenglish.io/11-best-ai-agent-frameworks-for-software-developers-afa1700644bc，在此翻译翻译给大家。

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 AI Agent 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，AI Agent 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 AI Agent 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。

什么是 AI Agent 框架？

AI Agent 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。

11 个最佳 AI Agent 框架

1. LangChain

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 AI Agent。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 LLM API 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

优势：

• 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 AI Agent 的精细控制

劣势：

• 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

应用场景：

• 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

代码示例：

from langchain.agents import Tool, AgentExecutor, create_react_agentfrom langchain.tools.ddg_search import DuckDuckGoSearchRunfrom langchain_openai import ChatOpenAI# 定义 Agent 可以使用的工具search_tool = DuckDuckGoSearchRun()tools = [    Tool(name="Search",        func=search_tool.run,        description="Useful for searching the internet for current information"    )]# 初始化语言模型llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")# 使用 React 框架创建 Agentagent = create_react_agent(llm, tools, "You are a helpful AI assistant.")# 创建 Agent 执行器agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)# 运行 Agentresponse = agent_executor.invoke({"input": "What are the latest developments in AI agent frameworks?"})print(response["output"])

                                                   2. AutoGen (微软)

AutoGen Logo

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 AI Agent 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。

主要特性：

• 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

优势：

• 精简了 AI Agent 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

劣势：

• 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

应用场景：

• 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

代码示例：

import autogen# 定义LLM 配置llm_config = {    "config_list": [{"model": "gpt-4", "api_key": "your-api-key"}]}# 创建一个 AssistantAgentassistant = autogen.AssistantAgent(    name="assistant",    llm_config=llm_config,    system_message="You are a helpful AI assistant.")# 创建一个 UserProxyAgentuser_proxy =autogen.UserProxyAgent(    name="user_proxy",    human_input_mode="TERMINATE",  # 任务完成后自动回复 TERMINATE    max_consecutive_auto_reply=10,is_termination_msg=lambda x: x.get("content", "").rstrip().endswith("TERMINATE"),    code_execution_config={"work_dir": "coding"})# 在 Agent 之间发起对话user_proxy.initiate_chat(    assistant,    message="Write a Python function to calculate the Fibonacci sequence.")

3. CrewAI

CrewAI Logo

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 AI Agent 系统。

主要特性

• 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

优势

• 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

劣势

• 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

应用场景

• 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

代码示例

from crewai import Agent, Task, Crewfrom langchain_openai import ChatOpenAI# 初始化语言模型llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")# 定义具有特定角色的 Agentresearcher = Agent(    role="Research Analyst",    goal="Discover and analyze the latest trends inAI technology",    backstory="You are an expert in AI research with a keen eye for emerging trends",    verbose=True,    llm=llm)writer = Agent(    role="TechnicalWriter",    goal="Create comprehensive reports based on research findings",    backstory="You are a skilled technical writer who can explain complex concepts clearly",    verbose=True,    llm=llm)# 为每个 Agent 定义任务research_task = Task(    description="Research the latest developments in AI agent frameworks",    expected_output="A comprehensive analysis of current AI agent frameworks",    agent=researcher)writing_task = Task(    description="Write a detailed report on AI agent frameworks based on the research",    expected_output="A well-structured report on AI agent frameworks",    agent=writer,    context=[research_task]  # 写作任务依赖于研究任务)# 创建一个包含 Agent 和任务的 Crewcrew = Crew(    agents=[researcher, writer],    tasks=[research_task, writing_task],    verbose=True)# 执行 Crew 的任务result = crew.kickoff()print(result)

4. Semantic Kernel (微软)

Semantic Kernel Logo

微软的 Semantic Kernel 允许用户使用 C#、Python 或 Java 构建 AI Agent 并集成最新的 AI 模型。

Semantic Kernel 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 AI Agent。

主要特性

• 集成多个 AI 服务提供商（OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face）
• 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

优势：

• 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

劣势：

• 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

应用场景：

• 企业级 AI 解决方案
• 自定义 AI Agent 开发
• 工作流自动化
• AI 驱动的应用集成

代码示例：

import semantic_kernel asskfrom semantic_kernel.connectors.ai.open_ai import OpenAIChatCompletion# 初始化内核kernel = sk.Kernel()# 添加 OpenAI 服务api_key = "your-api-key"model= "gpt-4"kernel.add_chat_service("chat_completion", OpenAIChatCompletion(model, api_key))# 使用自然语言创建语义函数prompt = """Generate a creative story about {{$input}}.The story should be engaging and approximately 100 words."""# 在内核中注册函数story_function = kernel.create_semantic_function(prompt, max_tokens=500)# 执行函数result = story_function("a robot learning to paint")print(result)# 使用 Semantic Kernel 创建简单 Agentfrom semantic_kernel.planning import ActionPlanner# 定义规划器planner = ActionPlanner(kernel)# 执行计划# 注意：aiohttp 版本冲突可能导致此处需要异步运行，示例代码展示了同步方式，实际应用可能需调整# plan = await planner.create_plan("Write a poem aboutartificial intelligence")# result = await plan.invoke()# print(result)# 为了示例的同步执行，这里省略了实际的 planner 运行，仅展示创建语义函数的部分。# 如果需要运行 planner，需配置异步环境。

5. LangGraph

LangGraph Logo

LangGraph 是 LangChain 创建的一个开源 AI Agent 框架，用于构建和管理复杂的生成式 AI 工作流。

主要特性：

• 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

优势：

• 专为基于语言的 AI Agent 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

劣势：

-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

应用场景：

• 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AI Agent 开发

代码示例：

from typing import TypedDict, Annotated, Sequencefrom langgraph.graph import StateGraph, ENDfrom langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_core.messagesimport HumanMessage, AIMessage# 定义状态结构class AgentState(TypedDict):    messages: Annotated[Sequence[HumanMessage | AIMessage], "The messages in the conversation"]    next_step: Annotated[str, "The next step to take"]# 初始化语言模型llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")# 定义节点（工作流中的步骤）def research(state: AgentState) -> AgentState:messages = state["messages"]    response = llm.invoke(messages + [HumanMessage(content="Research this topic thoroughly.")])    return {"messages": state["messages"] + [response], "next_step": "analyze"}def analyze(state: AgentState) -> AgentState:    messages = state["messages"]    response = llm.invoke(messages + [HumanMessage(content="Analyze the research findings.")])return {"messages": state["messages"] + [response], "next_step": "conclude"}def conclude(state: AgentState) -> AgentState:    messages = state["messages"]    response =llm.invoke(messages + [HumanMessage(content="Provide a conclusion based on the analysis.")])    return {"messages": state["messages"] + [response], "next_step": "end"}# 创建图workflow = StateGraph(AgentState)# 添加节点workflow.add_node("research", research)workflow.add_node("analyze", analyze)workflow.add_node("conclude", conclude)# 添加边缘workflow.add_edge("research", "analyze")workflow.add_edge("analyze", "conclude")workflow.add_edge("conclude", END)# 设置入口点workflow.set_entry_point("research")# 编译图agent = workflow.compile()# 执行工作流result = agent.invoke({    "messages": [HumanMessage(content="Tell me about AI agent frameworks")],    "next_step": "research"})# 打印最终消息for message in result["messages"]:    print(f"{message.type}: {message.content}\n")

6. LlamaIndex

LlamaIndex Logo

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。

主要特性：

• AI Agent 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）

优势：

• 框架简单灵活
• 支持集成各种数据源
• 能够进行自定义 AI Agent 开发 -开源且适应性强

劣势：

• 复杂度可能需要高级技术知识
• 需要理解 LLM 和 Agent 开发概念

应用场景：

• 企业知识助手
• 自主 AI Agent
• 复杂数据交互与分析
• 构建生产级 AI 应用

代码示例：

from llama_index.core.agent import FunctionCallingAgentWorkerfrom llama_index.core.tools import FunctionToolfrom llama_index.llms.openai import OpenAI# 定义一个简单的工具函数def search_documents(query: str) -> str:    """Search for information in the document database."""    # 在实际应用中，这里会查询文档存储    returnf"Here are the search results for: {query}"# 创建一个函数工具search_tool = FunctionTool.from_defaults(    name="search_documents",    fn=search_documents,    description="Search for information in the document database")# 初始化语言模型llm = OpenAI(model="gpt-4")# 创建 Agentagent = FunctionCallingAgentWorker.from_tools(    [search_tool],    llm=llm,    verbose=True)# 运行 Agentresponse = agent.chat("Find information about AI agent frameworks")print(response)

7. OpenAI Agents SDK

OpenAI Logo

OpenAI Agents SDK 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。

主要特性：

• 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

优势：

• 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

劣势：

• 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

应用场景：

• 客户支持自动化
• 多步研究流程
• 内容生成
• 复杂任务管理

代码示例：

from openai import OpenAIimport json# 初始化 OpenAI 客户端client = OpenAI(api_key="your-api-key")# 定义一个工具tools = [    {        "type": "function",        "function": {            "name": "search_weather",            "description": "Get the current weather in a given location",            "parameters": {                "type": "object",                "properties": {                    "location": {                        "type": "string",                        "description": "The city and state, e.g., San Francisco, CA"                    }                },                "required": ["location"]            }        }    }]# 处理天气查询工具的函数defsearch_weather(location):    # 在实际应用中，这里会调用天气 API    returnf"The weather in {location} is currently sunny with a temperature of 72°F."# 创建使用该工具的 Agentmessages = [{"role": "user", "content": "What's the weather like in Boston?"}]response = client.chat.completions.create(    model="gpt-4",messages=messages,    tools=tools,    tool_choice="auto")# 处理响应response_message = response.choices[0].messagemessages.append(response_message)#检查模型是否想调用函数if response_message.tool_calls:    # 处理每个工具调用    for tool_call in response_message.tool_calls:        function_name = tool_call.function.name        function_args = json.loads(tool_call.function.arguments)        # 调用函数        if function_name == "search_weather":            function_response = search_weather(function_args.get("location"))            # 将函数响应添加到消息列表            messages.append({                "tool_call_id": tool_call.id,                "role": "tool",                "name": function_name,                "content": function_response            })    # 从模型获取新响应    second_response = client.chat.completions.create(        model="gpt-4",        messages=messages)    print(second_response.choices[0].message.content)else:    print(response_message.content)

8. Atomic Agents

Atomic Agents Logo

Atomic Agents 的 GitHub 仓库。

Atomic Agents 是一个轻量级、模块化的框架，用于构建 AI Agent 流水线，强调 AI Agent 开发的原子性。

主要特性：

• 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

优势：

• 轻量级架构
• Agent 构建灵活性高
• 对 AI Agent 组件的控制精细
• 开源且对开发者友好

劣势：

• 框架相对较新（生态系统仍在演变）

应用场景：

• 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

代码示例：

from pydantic import BaseModel, Fieldfrom typing import Listimport os# 这是一个基于 Atomic Agents 方法的简化示例# 在实际实现中，你需要从 atomic_agents 包导入# 定义输入/输出模式class ResearchQuery(BaseModel):    topic: str = Field(description="The topic to research")    depth: int = Field(description="The depth of research required (1-5)")class ResearchResult(BaseModel):    findings: List[str] = Field(description="Key findings from the research")    sources: List[str] =Field(description="Sources of information")# 定义一个原子 Agent 组件class ResearchAgent:    def __init__(self, api_key: str):        self.api_key = api_key        # 初始化任何必要的客户端或工具    def process(self, input_data: ResearchQuery) -> ResearchResult:        # 在实际实现中，这里会使用 LLM 执行研究        print(f"Researching {input_data.topic} at depth {input_data.depth}")        # 模拟研究结果        findings = [            f"Finding 1 about {input_data.topic}",            f"Finding 2 about {input_data.topic}",            f"Finding 3 about {input_data.topic}"        ]        sources = [            "https://github.com/e2b-dev/awesome-ai-agents","https://github.com/e2b-dev/awesome-ai-agents"        ]        return ResearchResult(findings=findings, sources=sources)# 使用示例if __name__ == "__main__":# 创建 Agent    agent = ResearchAgent(api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY", "default-key"))    # 创建输入数据    query = ResearchQuery(topic="AIagent frameworks", depth=3)    # 处理查询    result = agent.process(query)    # 显示结果    print("\nResearch Findings:")    for i, finding in enumerate(result.findings, 1):        print(f"{i}. {finding}")    print("\nSources:")    for source in result.sources:        print(f"- {source}")

9. Rasa

Rasa Logo

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。

主要特性：

• 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

优势：

• 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

劣势：

• 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

应用场景：

• 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

代码示例：

# RASA 项目结构示例# 这通常会分布在 RASA 项目的多个文件中# domain.yml - 定义助手的领域"""version: "3.1"intents:  - greet  - goodbye  - ask_about_ai_frameworksresponses:  utter_greet:    - text: "Hello! How can I help you with AI frameworks today?"  utter_goodbye:    - text: "Goodbye! Feel free to ask about AI frameworks anytime."  utter_about_frameworks:    - text: "There are several popular AI agent frameworks including LangChain, AutoGen, CrewAI, and more. Which one would you like to know about?"entities:  - framework_nameslots:  framework_name:    type: text    mappings:    - type: from_entity      entity: framework_name"""# data/nlu.yml - 用于 NLU 的训练数据"""version: "3.1"nlu:- intent: greet  examples: |    - hey    - hello    - hi    - hello there    - good morning- intent: goodbye  examples: |    - bye    -goodbye    - see you around    - see you later- intent: ask_about_ai_frameworks  examples: |    - tell me about AI frameworks    - what are the best AI agent frameworks- I need information about [LangChain](framework_name)    - How does [AutoGen](framework_name) work?    - Can you explain [CrewAI](framework_name)?"""# data/stories.yml - 用于对话管理的训练数据"""version: "3.1"stories:- story: greet and ask about frameworks  steps:  - intent: greet  - action: utter_greet- intent: ask_about_ai_frameworks  - action: utter_about_frameworks- story: ask about specific framework  steps:  - intent: ask_about_ai_frameworks    entities:    - framework_name: "LangChain"  - action: action_framework_info"""# actions/actions.py - 自定义操作"""from typing import Any, Text, Dict,Listfrom rasa_sdk import Action, Trackerfrom rasa_sdk.executor import CollectingDispatcherclass ActionFrameworkInfo(Action):    def name(self) -> Text:        return "action_framework_info"def run(self, dispatcher: CollectingDispatcher,            tracker: Tracker,            domain: Dict[Text, Any]) -> List[Dict[Text, Any]]:        framework = tracker.get_slot("framework_name")        if framework.lower() == "langchain":            dispatcher.utter_message(text="LangChain is an open-source framework for building applications using large language models.")        elif framework.lower()== "autogen":            dispatcher.utter_message(text="AutoGen is a framework from Microsoft Research that enables the development of LLM applications using multiple agents.")        elif framework.lower() == "crewai":dispatcher.utter_message(text="CrewAI is a framework for orchestrating role-playing autonomous AI agents.")        else:            dispatcher.utter_message(text=f"I don't have specific information about {framework}, but it might be one of the emerging AI agent frameworks.")        return []"""# 要训练和运行 RASA 助手：# rasa train# rasa run

10. MetaGPT

MetaGPT Logo

MetaGPT 由 Chenglin Wu 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 AI Agent 来模拟协作解决问题。MetaGPT 由 Chenglin Wu 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。

主要特性：

• 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

优势：

• 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

劣势：

• 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

应用场景：

-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

代码示例：

from metagpt.roles import (ProjectManager,ProductManager,Architect,Engineer)from metagpt.team import Teamimport asyncioasyncdef main():    # 定义项目需求    requirement = "Create a web application that allows usersto search for and compare AI agent frameworks"    # 创建具有不同角色的团队成员    product_manager = ProductManager()    project_manager = ProjectManager()    architect = Architect()    engineer = Engineer()# 组建一个包含这些的团队    team = Team(        name="AI Framework Explorer Team",        members=[product_manager, project_manager, architect, engineer]    )    # 让团队开始处理需求    await team.run(requirement)    # 团队将生成：    # 1. PRD (产品需求文档)    # 2. 设计文档    # 3. 架构图    # 4. 实现代码    # 5. 测试if __name__ == "__main__":    asyncio.run(main())

11. Camel-AI (CAMEL)

CAMEL Logo

Camel-AI (CAMEL — Communicative Agents for Machine Learning) 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。

主要特性：

• 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

优势：

• 开源
• 框架灵活
• 支持集成各种 AI 模型
• 能够实现自主 Agent通信

劣势：

• 作为一个较新的框架，其文档和特性可能仍在发展中

应用场景：

• autónoma 任务求解
• 数据生成与分析
• 模拟环境
• 复杂计算问题求解

代码示例：

from camel.agents import ChatAgentfrom camel.messages import BaseMessagefrom camel.typing import ModelTypeimport asyncioasyncdef main():    # 创建两个具有不同角色的 Agent    user_agent = ChatAgent(        model_type=ModelType.GPT_4,        system_message="You are a user who needs help analyzing data about AI frameworks."    )    assistant_agent = ChatAgent(        model_type=ModelType.GPT_4,        system_message="You are an AI assistant specialized in data analysis and AI frameworks."    )    # 用户 Agent 发出的初始消息    user_message = BaseMessage.make_user_message(        role_name="User",        content="I need to compare different AI agent frameworks for my project. Can you help me analyze their features?")    # 开始对话    assistant_response = await assistant_agent.step(user_message)    print(f"Assistant: {assistant_response.content}\n")    # 继续对话for _ in range(3):  # 模拟几个回合的对话        user_response = await user_agent.step(assistant_response)        print(f"User: {user_response.content}\n")assistant_response = await assistant_agent.step(user_response)        print(f"Assistant: {assistant_response.content}\n")if __name__ == "__main__":    asyncio.run(main())

开源框架与商业解决方案

开源框架：

• 公开且免费使用
• 可定制性强
• 社区驱动开发
• 示例：LangChain、CrewAI、AutoGen、LangGraph

商业框架：

• 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：Salesforce Agentforce、Einstein GPT、OpenAI Agents SDK 的部分功能

AI Agent 框架的关键评估标准

评估 AI Agent 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

AI Agent 框架的新兴趋势

AI Agent 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 AI Agent 开发的关注日益增长

如何选择合适的 AI Agent 框架

为您的项目选择 AI Agent 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

结论

AI Agent 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 AI Agent 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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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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