一文讲懂Agent及主流Agent框架介绍
AutoGPT是第一个爆火的。
「Agent不稀奇，能“自己想、自己干、自己复盘”的才是好Agent」可一到落地，名词、框架和坑一起涌来： 设计模式、强自治、可控流程、 多代理协作.... 到底该不该用 Agent？该选哪一类框架？需要用到什么程度？这篇文章用直观的图表、清晰的示例，为你讲清什么是Agent、什么场景适合使用Agent以及各类主流Agent框架，希望能帮各位少走弯路，迅速判断技术路径。
1.Workflow和Agent的区别
2.Agent框架选择
核心依赖Github上Star数以及市场热度，综合选取5款Agent框架：
1.AutoGPT：Github 17.8w Star
2.LangGraph： Github 13.1w Star
3.Dify： Github 11.2w Star
4.CrewAI：Github 3w Star
5.AutoGen：微软开源 Github 5w Star
3.各Agent框架对比结论
| Agent框架 | 适合场景 | 优势 | 不足 |
|---|---|---|---|
| AutoGPT | 各类通用任务 | 1.完全自主执行2.任务分解与多步执行3.记忆和持续学习 | 1.复杂任务场景前后文一致性问题2.高成本和效率问题3.操作可控性较低 |
| LangGraph | 可明确拆解任务步骤 | 1.灵活的多步骤控制2.原生支持短长期记忆3.易调试和全链路可观测 | 1.自主性有限2.Agent模式不成熟 |
| Dify | 可明确拆解任务步骤 | 1.低代码，易用性与低门槛2.强大的模型与工具能力 | 1.功能广而不精2.需在简单和复杂场景之间找到平衡 |
| CrewAI | 任务步骤不固定，需让Agent自己探索 | 1.工具和生态集成2.灵活性与深度定制 | 1.特定功能支持有限（如代码沙盒） |
| AutoGen | 1.原生多代理支持2.灵活的对话流程控制3.可观察调试支持 | 1.社区生态尚处于起步阶段 |
4.为什么需要使用Agent框架
结论：只要“问题不可完全穷举、要跨多系统查证、并且需要在对话中澄清/协商/决策”，就更应该用 Agent 框架，而不是纯 Workflow。
为什么？用一个真实的ToC场景客服链路来说明。
4.1 纯 Workflow 在智能客服里的“天花板”
Workflow（无论是 Dify 的可视化编排，还是 LangGraph 的状态机）非常适合步骤确定 + 条件有限的流程，比如：
1.查询订单 → 格式化答复
2.退货→生成标签→发通知
3.FAQ 检索→返回片段
一旦进入长尾问题，Workflow 就会遇到“分支爆炸”：
例：同一条“包裹没到”诉求，可能要综合 ①承运商状态 ②发货 SLA ③节假日政策 ④地址异常 ⑤是否会员 ⑥是否已报缺货 ⑦是否已部分签收 ⑧是否叠加优惠券/补发 等。
如果你用固定分支描述：
假设有 5 个意图 × 6 种物流状态 × 3 种用户等级 × 3 个政策时段（平日/大促/假期） × 3 种地理区域，共5×6×3×3×3=810 条潜在路径。
这还没算异常（报损、拒收、欺诈信号）与“对话澄清”的分支。维护成本和上线速度都会被拖垮。此外，Workflow 对 对话中的“澄清—再决策—再行动 并不天然友好，需要把每一步提问、回答、重试都画成节点，复杂而脆弱。
4.2 Agent 框架解决的核心问题
以 AutoGen/CrewAI 这类 Agent 框架为例，它们把“在对话里动态规划与调用工具”作为第一性能力：
场景：用户说“我 8 月 1 号下的单今天还没到，收件地址其实要换，而且我被重复扣费了。”
一个合格的客服 Agent 团队会做什么？
1.意图识别 + 澄清
● Planner Agent：拆出多意图（物流异常、改址、计费异常），先问关键澄清（订单号/新地址/扣费凭证）。
2.跨系统取证
● OMS/物流工具：查轨迹与 SLA；
● 计费/支付工具：核对重复扣款交易；
● CRM：看是否 VIP、是否有历史补偿记录。
3.政策推理与合规
● Policy/Critic Agent：套用“假期延误 + VIP + 改址”的组合条款，评估可给的补偿区间、是否可免费改址、是否触发风控人工复核。
4.方案生成与协商
● 提出“改址 + 走加急补发 / 或原包裹拦截 + 退款差额 + 账单冲正”的可行方案，并在对话中按用户反馈实时调整。
5.执行与闭环
● 调用工单/票据工具，落账/发券/改单/寄件，写入 CRM 备注；
● 生成总结，告知时限与跟踪号；
● 若任一步失败，自动选择备选策略或升级人工。
这些动作里，很多步骤无法事先“画”成固定分支，需要在对话上下文里做决策、需要跨工具动态组合、需要“问一句 → 查一下 → 再决定”，这正是 Agent 的强项。
5.各Agent详细介绍
4.1 AutoGPT
简介：AutoGPT是第一个爆火的自主AI Agent框架，提供一系列工具让用户构建和使用自治代理。其功能涵盖代理创建模块“Forge”、性能评测基准agbenchmark、排行榜以及易用的UI和CLI接口。
主要特点：AutoGPT支持“思考-行动-反馈-学习”的循环，让代理不断生成子任务并执行。并且拥有丰富的插件和工具接口，允许代理访问浏览器、文件系统、API等资源，从而完成复杂的链式任务。
典型应用场景：需要让Agent自动拆解目标并执行的，如市场调研、行程规划、代码编写等
优势与不足：
| 优势 | 不足 |
|---|---|
| 自主性与少人工干预：只需给定最终目标，便能自主规划步骤并连续执行，无需逐步指令指导，从而显著降低人力投入和运营成本 | 对话和上下文一致性：随着任务执行步骤的增多，Agent可能逐渐偏离原定目标，产生与任务无关的输出。模型增加记忆模块可一定程度缓解此问题，但仍不能完全避免上下文丢失和输出偏移现象。 |
| 任务分解与多步骤推理：内置了ReAct机制，能够将复杂目标划分为可执行的子任务并逐一完成。并集成了文件操作、网络搜索、代码执行等多种工具，使得AutoGPT在同一框架下即可调用不同能力来解决问题。 | 高成本和效率问题：AutoGPT在执行过程中需要频繁调用大型模型API，每一步决策都可能消耗大量计算资源和费用。此外，AutoGPT采取循环试探的方法执行任务，相较人类直奔主题的处理方式可能显得低效。一些简单任务由AutoGPT执行时迂回冗长，耗时较多。 |
| 记忆机制与持续学习：AutoGPT结合了短期与长期记忆模块，能够在对话和操作过程中保留上下文、调用先前学到的信息。在连续任务执行中，会将每一步的结果添加进记忆，并据此调整后续行动，从而提高任务完成的连贯性和智能性。这种自我改进能力有助于Agent在长流程任务中表现更佳。 | 操作可控性：由于用户只设定初始目标，过程中Agent的具体操作路径并不透明，可能出现偏离期望的行为。例如，它可能搜索到不相关的信息或尝试执行不恰当的动作而不自知。虽然通常AutoGPT提供了每步执行前让用户确认的选项，但在开放的连续模式下，缺乏监督可能导致错误蔓延。 |
使用示例：基于AutoGPT让Agent帮我写一篇介绍AutoGPT的文章
1.创建Agent及配置名称、角色以及目标
2.Agent 自主思考、规划、执行
3.最终输出
4.2 LangGraph
简介：LangGraph 是由 LangChain 团队推出的有状态、持久运行、多智能体应用的编排框架。核心将Agent建模成一个图（Graph）：每个节点是计算步骤（LLM 调用、工具函数、任意 Python 代码等），边控制流转（含条件与循环），并最终实现既定目标。并且在今年6月提供了预构建模式，对常见的多智能体场景提供了抽象封装，开发者只需定义少量参数（如参与的子智能体、主体提示词等）即可快速生成完整的多 Agent 协作系统。
Graph和预构建模式的示意图：
主要特点：支持图式编排、可人工干预、可中断/续跑。LangGraph可形成可控的分支/循环流程，可在每个节点中加入人工干预环节，适合需要人工审批/修订的业务场景，并且基于持久化状态可方便中断、续跑、回溯。
典型应用场景：可明确拆解任务步骤的场景，如RAG类、文章生成、日程助手等。
优势与不足：
| 优势 | 不足 |
|---|---|
| 灵活的多步骤流程控制：LangGraph 最大的优势在于高度灵活的工作流编排能力。通过图结构这种逻辑，使开发者可以针对特定需求定制非线性的执行路径，实现从对话分流到复杂工具调用再到错误重试等各种流程。 | 自主性有限：LangGraph 强调的是由开发者显式控制的 Agent 流程（Workflow），这在一定程度上限制了 Agent 的自主性。与 AutoGPT追求高度自我驱动的框架相比，LangGraph 中的智能体基本按照预先设计的图谱执行任务，并不会自行生成新的高层次目标或策略。 |
| LangGraph 引入了共享 State（状态）的概念，在工作流的各节点间持久共享数据。每个节点的输入和输出都可以写入这份共享状态，后续节点能够访问先前步骤的信息。通过这种内存机制，Agent 可拥有短期记忆（对当前对话或当前任务进展的记忆）以及通过外部数据库实现的长期记忆。 | 预构建模式不成熟：目前预构建模式内部交互对用户并不透明，难以在框架外精确插入自定义逻辑或中间步骤。同时在失败时做特殊处理或并行执行多个任务时，预构建模式缺乏显式机制，很难实现复杂的流程控制。预构建模式目前没有内建的重试、降级或提示机制，需要开发者在外部捕获并处理，否则可能导致对话中断或不一致。 |
| 易调试和高可观察性：由于采用显式的图结构，LangGraph 工作流的执行路径和状态变化透明且可追踪。开发者可以方便地插入日志、检查点，观察数据在各节点的流动，并利用调试工具定位问题。LangGraph 与 LangChain 提供的 LangSmith 等监控/调试工具深度集成，能够对每次 LLM调用、工具使用进行详尽的跟踪和可视化，帮助开发者迅速调试复杂链路。 |
使用示例：基于LangGraph让Agent帮我写一篇介绍LangGraph的文章
1.构建工作流（Workflow）
附工作流运行逻辑：
2.最终输出
4.3 Dify
简介：Dify（Do It For You）是一个开源的低代码平台，旨在简化大模型（LLM）驱动的AI应用开发与部署。它融合了“后端即服务 (BaaS)”与 LLMOps 概念，提供涵盖模型接入、提示设计、知识库检索、智能代理、数据监控等在内的一站式解决方案。通过直观的可视化界面和预构建组件，开发者和非技术人员都可以快速构建如聊天机器人、内容生成、数据分析等各类生成式AI应用。
主要特点：低代码、可视化工作流构建、检索增强生成（RAG）管道、开放工具市场
典型应用场景：可明确拆解任务步骤的场景，如RAG类、文章生成、日程助手等
优势与不足：
| 优势 | 不足 |
|---|---|
| 易用性与低门槛： Dify 最大的亮点之一就是上手非常简单。其可视化操作界面让用户几乎不需要编码技能就能搭建AI应用。预构建的节点和模板减少了繁琐配置，几小时内即可完成过去需要数周开发的原型。相比要求编程的框架（如 LangChain 等），Dify 降低了 AI 应用开发门槛，使更多业务人员可以直接参与。 | 功能广而不精： 评价 Dify 它的功能覆盖面很广，但在某些专业领域的深度上可能比不上专门化工具。例如，Dify 内置了知识库RAG功能，但在复杂文档理解、细粒度检索参数方面不及专注RAG的框架（如 RAGFlow 等） |
| 强大的模型与工具集成能力： Dify 生来强调“模型中立”和灵活扩展开箱即支持数十家模型提供商的上百种LLM，涵盖OpenAI、Anthropic、Google、Meta以及各类本地开源模型等。在工具方面，涵盖了常见的网络服务和AI模型，可以借助外部能力完成复杂任务。 | “重量级”工具的取舍： 如果只是做一个很简单的问答Bot或单一功能，用Dify会感觉“大材小用”，因为它的诸多高级功能用不着，反而增加了系统复杂性。同时，企业如果有很多特殊需求，往往也需要对 Dify 进行二次开发来满足。因此，Dify 最适合的还是中等复杂度的场景：太简单的可以直接用现成API，太复杂的可能要深度魔改，在这些边缘情况下，需要权衡使用Dify的性价比。 |
使用示例：
1.工作流Workflow类型
2.Agent类型（Function Call）
4.4 CrewAI
简介：CrewAI 是一个多智能体（multi-agent）编排框架，其核心理念是让多个具备特定角色的 AI 代理协同合作（组成“crew”团队）来完成复杂任务。每个代理被赋予特定的角色、目标和背景知识，通过相互分工与配合，自动地进行任务委派和问询，最终以团队形式完成用户交给的工作。
主要特点：多工具及生态集成、支持Workflow和AI Agent两种模式
优势与不足：
| 优势 | 不足 |
|---|---|
| 工具和生态集成：CrewAI 起初借鉴并构建在 LangChain 生态之上，因而天然支持使用 LangChain 提供的大量工具集合（如搜索、数据库查询、API 接口等）。同时CrewAI 自身及社区提供了许多内置工具，目前已内置超过 40 种工具接口（包括常用的 LLM、云服务、数据库等）以供代理直接使用。 | 特定功能支持有限： 相较于某些专精的框架，CrewAI 在特定能力上可能不如对手完善。例如，在“AI编程助手”这一场景中，CrewAI 并没有内置像 AutoGen 那样成熟的代码执行与自我纠错循环。如需实现让代理编写并执行代码来完成任务，必须手动集成额外的工具（如运行Python代码的工具）。目前 CrewAI 并未直接提供沙箱执行代码的内置模块，这使它在代码自动生成与执行的任务上稍显不足。 |
| 灵活性与深度定制： 在CrewAI的高层模式下，CrewAI 依然保留了很大的灵活性。开发者可以深入定制每个代理的提示（prompt）、工具和内部行为，甚至可以自定义低层的提示模板和代理行为。CrewAI 支持同时结合自主代理（Crews）和精确流程（Flows）两种范式，允许在同一应用中既有自主探索的部分，也有确定顺序的流程，从而无缝融合自治与精确控制。 |
使用示例：研究AI agent领域的最新进展
4.5 AutoGen
简介：AutoGen 是微软开源的一个面向 Agentic AI（代理式人工智能）的编程框架，用于构建 AI 智能体并促进多个智能体协作完成复杂任务。AutoGen 支持事件驱动的分布式架构，具有良好的可扩展性和弹性，可用于搭建可自主行动或在人类监督下运行的多代理 AI 系统。
主要特点：微软开源、原生多Agent支持、灵活对话控制
优势与不足：
| 优势 | 不足 |
|---|---|
| 原生多代理支持：作为一款专为多智能体协作设计的框架，AutoGen 天生支持多个 Agent 之间的通信与并行工作。它提供了创建和编排多代理对话的高层抽象，使多个 AI 模型可以通过自然语言消息 动态交互，共同完成任务。 | 社区生态尚处于起步阶段：作为近年才推出的框架（2024 年末发布重构版 v0.4），AutoGen 的生态系统相对其他成熟框架而言仍在成长中。虽然微软提供了详细文档并声称社区支持健全 ，但由于版本更新较快，文档偶尔滞后于代码，出现文档与实际功能不一致的情况。第三方针对 AutoGen 的教程、案例和工具库目前数量有限，大部分资源来自官方团队。这意味着在遇到非常规问题时，开发者能够借鉴的社区经验相对较少，需要更多依赖官方渠道的支持。 |
| 灵活的对话流程控制：AutoGen 采用异步消息驱动架构，代理之间的通信可以异步进行，不拘泥于固定顺序。这意味着开发者可以实现高度定制的对话流程：代理对话可以根据上下文自由分支、暂停和恢复，甚至在人类干预下重新规划。 | |
| 可观察调试支持：框架内置了完备的可观测性和调试工具。AutoGen 提供消息跟踪、日志记录以及 OpenTelemetry 集成等功能，方便开发者监控代理间的交互过程，排查问题。此外，AutoGen 允许将代理生成的代码提交到沙盒（如 Docker 容器）安全执行，并支持实时查看代理行为、可视化消息流等。 |
Swarm模式下的机票退订助手示例：
6.总结
本篇文章主要介绍了目前 WorkFlow 和 Agent 的区别，以及什么时候应该采用 Agent 框架：当问题复杂、长尾且多变，Agent 才是主力。同时也简要的介绍了目前几类框架如AutoGPT、LangGraph、Dify、CrewAI、AutoGen，希望能在技术路线的选择与框架选型上帮助到各位读者。
腾讯云TDAI（TencentDB AI Service，简称TDAI）团队也在积极探索数据库与 AI 的结合，并正式推出数据库AI服务，为赋予 Agent 长上下文理解与个性化交互能力，腾讯云在数据库AI服务中推出面向 Agent 记忆场景的产品——Agent Memory，负责存储、检索并管理历史交互信息，让AI能够记住并运用这些信息，从而在持续的互动中表现出更强的连贯性、上下文理解力和个性化服务能力。
可以看到，Agent 不只是新的技术名词，更是一种全新的思维方式——让智能系统从“执行命令”走向“理解目标”。未来，在复杂、多变的业务世界中，腾讯云TDAI团队将持续探索从底层存储、索引到记忆调用的完整链路能力，为客户提供 Agent 的基础组件，奠定AI转型的坚实起点。
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