最佳 AI Agent 框架，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

AI Agent技术正从“炫技”走向“实用”，成为开发者延伸能力的重要杠杆。无论是AutoGen通过对话实现的动态协作，还是LangGraph通过图编排提供的精密控制，都在推动AI从“被动问答”走向“主动执行”。技术的本质是延伸人的能力。Agent延伸的，正是我们规划、协调与执行的综合能力。选择适合的框架，从小处着手，你可以构建出能自动处理邮件、监控日志、生成报告甚至管理项目的数字员工。你现在最希

leah126

465人浏览 · 2026-02-08 10:00:00

leah126 · 2026-02-08 10:00:00 发布

随着 Agent Skills 爆火，Agent 再次引起热议，今天我们暂时不谈 skills ，先来聊一聊常规 Agent 构建。其实它并没有你想象中的那么复杂，我们只要 100 行 Python 代码就能构建的多智能体对话系统。

想象一下这个场景：你只需说“为我规划一份基于本周天气的健身计划并整理成PDF”，AI就能自动查询天气、搜索健身教程、整合信息并生成文件——这已非科幻。这类能自主规划、调用工具、执行复杂任务的系统，就是AI Agent（智能体）。

大语言模型（LLM）本身如同一个“装在罐子里的大脑”，知识渊博却无法与环境互动。AI Agent则为其赋予了“身体”和“手脚”（工具），使其能感知环境、决策规划并执行行动。而AI Agent框架，正是构建这些智能系统的“脚手架”，它们将复杂性封装，让开发者能高效搭建从简单助手到复杂协作系统的各类应用。

今天，我们不谈空泛的概念，直接带你用代码，从零搭建一个真正能干活的多 AI 智能体（Multi-Agent）系统。你将看到：

如何用 AutoGen 让多个 AI 智能体通过“对话”协作
如何用 LangGraph 像搭乐高一样编排复杂工作流
以及面对众多框架，你究竟该怎么选。

一、AI Agent核心概念：从大脑到行动者

1.1 智能体的工作原理

AI Agent的核心是一个自主循环：

观察：接收用户输入或工具执行结果。
思考：利用LLM分析现状，规划下一步。
行动：调用工具执行或生成回答。
重复，直至完成任务。

其中工具（Tools） 是Agent能力的延伸，任何具有明确定义的函数都可作为工具（如API调用、数据库查询、代码执行等）。

1.2 为什么需要专用框架？

虽然简单任务可通过直接编码实现，但一旦涉及状态管理、复杂决策（多工具选择）、长流程编排或多智能体协作，代码会迅速变得难以维护。框架提供了：

清晰抽象：如状态、节点、工作流。
内置集成：主流工具与模型的开箱即用支持。
调试支持：可视化执行流程与状态追踪。
效率与可靠性：标准化模式减少错误，提升开发速度。

二、最佳 AI Agent框架推荐

以下列表展示了可用于构建AI代理的最佳框架，但排序并非代表对框架整体评价的高低，而是基于复杂度的递增——意味着对工作流程的掌控度和功能丰富度逐步提升。最佳选择取决于前文所述的各项考量因素，本列表旨在帮助您根据自身需求和技能水平做出决策。

RelevanceAI
https://relevanceai.com

适用场景：非技术人员的选择。无需编写代码即可创建代理，提供用于代理和工具创建的用户界面。部署快速，商业友好且用户体验佳。
注意事项：不适合构建更复杂的系统，开发者社区规模有限。若您关注低延迟或最小化系统开销，此框架可能不适用。其为闭源框架，这可能使得排查框架内部错误更为困难。
了解更多：[此处可了解RelevanceAI]。

smolagents
https://smolagents.org

简介：由Hugging Face开发的极简AI代理框架。提供典型的工具调用和代码代理功能，代码代理可生成并执行代码，并可能使用所提供的工具。附有非常出色的教程和代理介绍。
适用场景：如果您是希望开始构建代理的开发者或开发团队，smolagents无疑是绝佳的起点——您可以深入了解代理的运作方式，验证其是否适合解决您的问题，后续再转向更高级的框架。其代理自主性很强，因此我们通常建议将其用于简单用例或作为学习工具。Hugging Face的背景为其可信度提供了有力背书。

PhiData
https://docs.phidata.com/introduction

简介：使您能够构建具备记忆、工具、知识、推理或多代理编排能力的AI助手。其设计旨在简化将大语言模型转化为助手的过程。相比自行编码，它能更轻松地处理记忆、工具和用户界面。
特点：社区正在兴起，框架为开源。

LangChain
https://www.langchain.com

现状：当前采用最广泛的代理框架。
功能：允许开发者链式组合提示、模型、记忆和工具。对主流大语言模型提供商提供原生支持，并拥有丰富的工具生态系统供代理使用。模块化程度高，是中等复杂度任务的良好解决方案。
学习曲线：需要理解一些抽象概念，如链、代理、提示设计、记忆、检索器等，但其社区已相当成熟，且有大量教程可用。集成性和可扩展性亦是LangChain的强项。
了解更多：[此处可了解LangChain]。

LlamaIndex
https://www.llamaindex.ai

侧重点：高度专注于数据摄取、索引、检索、查询引擎和文档处理。
适用场景：用它构建RAG应用相当容易，但对于需要众多不同角色代理的编排框架而言，可能不太适合。性能取决于所提供文档的质量和嵌入模型。
扩展性：允许通过自定义索引、检索器等进行扩展。社区活跃，但该框架可能并非分支化或高度编排工作流程的最佳解决方案。
了解更多：[此处可了解LlamaIndex]。

CrewAI
https://www.crewai.com

设计目标：专为具有角色/团队的高层级多代理编排而设计，利用大语言模型来协调代理工作。
特点：虽比LangChain新，但同样受欢迎。可用其快速构建多代理AI系统，但对于非常庞大的任务，性能可能仍不理想，因为它不提供流程控制，代理自行组织一切。不支持并行执行。
了解更多：[此处可了解CrewAI]。

AutoGen
https://github.com/microsoft/autogen

核心概念：由微软开发的开源框架，其核心理念是通过多智能体之间的对话与协作来完成任务。它允许开发者定义具有不同角色（如助手、用户代理、代码执行器等）的代理，并让它们通过自然语言对话自主协商、规划和执行复杂工作流。
主要优点
1. 强大的多代理协作：专为模拟多角色、动态交互的复杂场景设计，代理间通过对话自主协调。
2. 灵活的对话模式：支持自定义对话流程，可实现自动聊天、有条件分支和人类介入。
3. 研究友好：因其对话机制，非常适合科研、复杂系统模拟和探索性项目。

LangGraphhttps://www.langchain.com/langgraph

定位：LangChain的扩展，也是列表中最先进的AI框架。
核心概念：允许您将代理工作流程定义为图，其中每个节点代表一个执行步骤，边则定义可能的转换。LangGraph中的代理是有状态的——除了消息历史，您还可以追踪任何其他所需信息，如图中某个循环已被调用的迭代次数。
强大功能：提供条件边、循环、持久状态、易于调试、自定义工具、结构化输出等众多功能。它是我们Software Mansion用于构建自身代理的技术。
生态组合：LangGraph以LangChain为基础，辅以LangSmith作为深度观察执行的工具，共同构成了构建高级代理的完整环境。其最高级别的控制能力，使其非常适合对可扩展性和极低延迟有苛刻要求的解决方案。

选择框架时需综合考虑：

易用性：从无代码到需图编程基础。
任务复杂度：简单链式任务无需重型框架。
社区与生态：影响学习成本与问题解决效率。
性能与延迟：精细化控制通常意味着更低延迟。
Token使用：自主性高的Agent可能因重复尝试消耗更多Token。
可扩展性：复杂系统需考虑并发、状态管理与错误处理。
集成与安全：现有技术栈兼容性与数据隐私要求。

三、深度实战一：AutoGen —— 对话即协作

3.1 AutoGen核心理念

微软推出的AutoGen提出了一种优雅的范式：通过可编程的对话实现多智能体协作。它允许构建由多个专业Agent（如规划者、开发者、执行者、质检员）组成的团队，它们通过自然语言交流协同解决复杂问题，且人类可随时介入。

3.2 实战：用AutoGen构建AI狼人杀游戏

以下示例展示如何用不到100行代码创建多AI角色协作推理场景：

# 安装：pip install pyautogen
import os
from autogen import ConversableAgent, GroupChat, GroupChatManager

# 1. 配置LLM（以阿里云通义千问为例）
llm_config = {
    "config_list": [
        {
            "model": "qwen-max-1201",
            "api_key": os.getenv("QWEN_API_KEY"),
            "base_url": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
        }
    ]
}

# 2. 创建历史人物AI Agent
aristotle = ConversableAgent(
    name="亚里士多德",
    system_message="""你是亚里士多德（公元前384-322)，古希腊哲学家。思维严谨，注重逻辑与经验观察。在推理时善于层层追问，揭露矛盾。""",
    llm_config=llm_config,
    human_input_mode="NEVER"
)

mozart = ConversableAgent(
    name="莫扎特",
    system_message="""你是沃尔夫冈·阿马德乌斯·莫扎特（1756-1791)，天才作曲家。感性敏锐，注意对话中的韵律与情感线索。""",
    llm_config=llm_config,
    human_input_mode="NEVER"
)

# 3. 创建人类玩家Agent（成吉思汗）
genghiskhan = ConversableAgent(
    name="成吉思汗",
    system_message="""你是成吉思汗（1162-1227)，蒙古帝国创立者。你实际上是人类玩家，需要伪装成AI。避免暴露对人类现代知识的陌生。""",
    llm_config=llm_config,
    human_input_mode="ALWAYS"# 等待人类输入
)

# 4. 创建群聊与管理器
groupchat = GroupChat(
    agents=[aristotle, mozart, genghiskhan],  # 可添加更多角色
    messages=[],
    max_round=6,
    speaker_selection_method="round_robin"
)
manager = GroupChatManager(groupchat=groupchat, llm_config=llm_config)

# 5. 列车员（主持人）启动游戏
guard = ConversableAgent(
    name="列车员",
    system_message="你是列车员，正在查票。你发现团体票上有5位历史伟人，但WiFi记录显示只有4个AI连接。",
    llm_config=llm_config,
    human_input_mode="ALWAYS"
)

guard.initiate_chat(
    manager,
    message="你们这张团体票上有五位历史上的伟人，但WiFi记录显示只有4个AI，也就是说你们中有一个是人类假扮的。请通过对话找出他。"
)

执行效果：AI角色们将开始多轮对话，依据各自角色背景提问、推理，试图识别出人类玩家。此例展示了AutoGen在动态多角色协作对话中的天然优势。

四、深度实战二：LangGraph —— 图工作流编排

4.1 LangGraph核心优势

作为LangChain的扩展，LangGraph将Agent工作流定义为有状态图（Stateful Graph）：

节点：代表执行步骤（如调用工具、处理数据）。
边：定义步骤间流转逻辑（支持条件分支、循环）。
状态：贯穿整个工作流的共享数据容器。

这种模式提供了无与伦比的控制精度，适合需要严格流程、最小延迟与复杂错误处理的生产系统。

4.2 实战：用LangGraph构建天气新闻简报助手

# 安装：pip install langgraph langchain-openai langchain-community
import os
from dotenv import load_dotenv
from typing import TypedDict, Annotated, Sequence
import operator
from langgraph.graph import StateGraph, END
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_community.tools import TavilySearchResults
from langchain_community.utilities import OpenWeatherMapAPIWrapper
from langchain_core.messages import BaseMessage, HumanMessage

# 1. 加载环境变量（需配置OPENAI_API_KEY、TAVILY_API_KEY、OPENWEATHER_API_KEY）
load_dotenv()

# 2. 初始化LLM与工具
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)
search_tool = TavilySearchResults(api_key=os.getenv("TAVILY_API_KEY"), max_results=2)
weather_tool = OpenWeatherMapAPIWrapper(api_key=os.getenv("OPENWEATHER_API_KEY"))

# 3. 定义状态结构（共享白板）
classAgentState(TypedDict):
    messages: Annotated[Sequence[BaseMessage], operator.add]
    city: str
    weather_info: str
    news_info: str
    final_report: str

# 4. 定义节点函数
defparse_input(state: AgentState):
    """解析用户输入，提取城市"""
    user_input = state["messages"][-1].content
    # 简化为固定城市，实际可用NLP解析
    return {"city": "北京"}

defget_weather(state: AgentState):
    """调用天气工具"""
    city = state["city"]
    weather_result = weather_tool.run(city)
    return {"weather_info": weather_result}

defget_news(state: AgentState):
    """调用新闻搜索工具"""
    query = f"{state['city']} AI technology news today"
    news_result = search_tool.run(query)
    news_summary = "\n".join([f"- {res['title']}: {res['content'][:100]}..."for res in news_result])
    return {"news_info": news_summary}

defgenerate_report(state: AgentState):
    """汇总信息生成最终报告"""
    prompt = f"""
    基于以下信息生成一份简洁的Markdown格式简报：
    城市：{state['city']}
    天气：{state.get('weather_info', '无')}
    新闻：{state.get('news_info', '无')}
    """
    response = llm.invoke(prompt)
    return {"final_report": response.content}

# 5. 构建图工作流
defcreate_workflow():
    workflow = StateGraph(AgentState)
    
    workflow.add_node("parse_input", parse_input)
    workflow.add_node("get_weather", get_weather)
    workflow.add_node("get_news", get_news)
    workflow.add_node("generate_report", generate_report)
    
    workflow.set_entry_point("parse_input")
    workflow.add_edge("parse_input", "get_weather")
    workflow.add_node("parse_input", parse_input)
    workflow.add_node("get_weather", get_weather)
    workflow.add_node("get_news", get_news)
    workflow.add_node("generate_report", generate_report)
    
    workflow.set_entry_point("parse_input")
    workflow.add_edge("parse_input", "get_weather")
    workflow.add_edge("parse_input", "get_news")
    # 并行执行天气与新闻查询，两者都完成后进入报告生成
    workflow.add_edge("get_weather", "generate_report")
    workflow.add_edge("get_news", "generate_report")
    workflow.add_edge("generate_report", END)
    
    return workflow.compile()

# 6. 运行Agent
app = create_workflow()
initial_state = {"messages": [HumanMessage(content="查询北京天气和AI新闻")], "city": "", "weather_info": "", "news_info": "", "final_report": ""}
result = app.invoke(initial_state)
print(result["final_report"])

LangGraph精妙之处：

清晰的状态管理：所有数据在AgentState中定义与传递，避免全局变量混乱。
可视化流程：图结构使工作流一目了然，易于调试与扩展。
内置并行与同步：get_weather与get_news并行执行，自动同步后进入下一步。
极强扩展性：新增步骤仅需定义节点并插入图中，架构保持整洁。

五、框架选择终极指南与最佳实践

5.1 决策清单：你的场景匹配哪个框架？

你的身份与目标	推荐框架	关键理由
非技术背景，快速验证想法	RelevanceAI	无代码可视化，最快上线
初学者，希望理解Agent核心概念	smolagents	极简API，学习曲线平缓，官方教程优秀
构建中等复杂度应用，重视生态	LangChain	丰富集成、工具与社区，文档案例海量
核心是文档问答/RAG系统	LlamaIndex	专精数据处理与检索，性能优化到位
设计多角色协作虚拟团队	CrewAI	角色、任务、流程抽象直观，适合内容生产等场景
需要动态对话协作与人类介入	AutoGen	对话即协作，适合研究、创意类动态任务
构建复杂、稳定、可控的生产流程	LangGraph	图模型提供最高控制精度，适合金融、运维等严肃场景

5.2 避坑与实践建议

避免过度设计：简单任务无需复杂框架。例如，仅调用1-2个API的任务，使用LangChain的AgentExecutor或smolagents即可。
优化Token消耗：Agent的“思考-行动”循环会多次调用LLM。利用框架的上下文管理功能（如LangGraph的状态选择）避免不必要的历史消息传入。
编写清晰的工具描述：工具的description字段是LLM决定是否及如何调用工具的关键。模糊描述会导致错误调用。
实现错误处理：工具调用可能失败。设计容错机制，例如在LangGraph中通过条件边检查结果并路由到重试或降级节点。
从小规模开始：先用简单框架或原型验证需求，观察哪些任务模式重复出现，再使用更高级框架（如LangGraph）将其固化为优化的工作流。
重视可观测性：利用框架提供的调试工具（如LangSmith for LangChain）追踪执行流程、检查中间状态，这对复杂系统至关重要。