本文系统梳理大模型Agent开发的核心框架演进路径，涵盖从零代码工具到多智能体协作的全栈方案。通过对比分析各类框架的适用场景与选型逻辑，为开发者提供清晰的渐进式学习路线与精准的匹配建议，助力高效启动Agent项目。

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一、低代码 / 零代码框架：非技术人员的快速落地方案

低代码/零代码框架以「无代码/少量代码」为核心设计理念，通过网页端可视化操作（提示词配置、拖拽式组装）快速搭建简易 Agent，核心优势是上手快、成本低、无需部署，但功能灵活性和定制化程度有限，适合轻量化需求场景。

框架	核心定位	核心优势	适用场景
Coze（扣子）	字节跳动零代码 Agent 平台	纯可视化操作、无需部署、对非技术人员友好	快速验证想法、轻量化 Agent 搭建、入门尝鲜
Dify	国内开源低代码框架	拖拽开发 + 二次定制、开源生态活跃	有基础开发能力的团队、快速定制化 Agent 落地
LangFlow	LangChain 生态低代码工具	深度兼容 LangChain、可衔接代码级开发	低代码向代码开发过渡、LangChain 生态用户

注：LangFlow 支持本地代码环境部署+可视化开发，也提供云版本（LangFlow Cloud）免部署使用，相比 Coze/Dify 有一定技术门槛，但能复用 LangChain 的模块能力。

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二、基础框架：依托大模型原生能力的极简方案

基础开发框架无需依赖第三方工具，直接调用大模型的Function Calling/Tool Calling 原生能力，实现 Agent 与外部工具、API 的连接，是 Agent 开发的 “原生底层方案”。

核心逻辑

大模型根据用户需求自主判断是否调用外部工具（如数据查询、API 交互）完成任务 — 该能力核心是 OpenAI 于 2023 年 7 月为 GPT-4/GPT-3.5 推出的 Function Calling（函数调用）能力，也是 Agent 技术普及的核心推手。

适用场景

• 需求简单、无需复杂模块组装的 Agent 开发；
• 希望减少第三方框架依赖，最大化利用大模型原生能力的场景；
• 快速验证工具调用类 Agent 可行性（如简单数据查询、单步功能调用）。

示例场景：开发一个“天气查询 Agent”，直接调用 GPT-4 的 Tool Calling 能力对接天气 API，无需引入 LangChain 等框架，10 行以内代码即可实现核心业务逻辑。

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三、代码框架：专业级 Agent 的核心开发工具

针对高度定制化、逻辑复杂或企业级集成场景，代码框架提供最大化的灵活性与控制力。通过编程封装记忆、工具、规划等核心模块，是构建企业级、复杂功能 Agent的核心选择。

核心框架选型对比

框架	核心定位	核心优势	上手难度	适用场景
LangChain	Agent 开发主流工具	全模块封装、生态完善、多模型适配	中等	企业级 Agent、定制化需求、开源大模型落地
LangGraph	复杂图结构 Agent 框架	支持多节点 / 多分支复杂流程、模块交互灵活	中偏高	复杂流程自动化、多步骤任务规划
LlamaIndex	数据处理型 Agent 框架	数据索引、知识图谱构建、私有数据检索能力突出	高	数据密集型 Agent（知识库问答、私有数据检索）

Java 生态专属框架

针对 Java 技术栈企业，以下框架可无缝集成现有系统：

1. LangChain4j：LangChain 的 Java 原生实现，兼容 LangChain 生态设计，支持 Spring/Jakarta EE 集成，提供类型安全、并发控制能力，适合金融、政务类 Agent 开发。
2. Spring AI：Spring 官方 Agent 框架，遵循 “约定优于配置” 原则，支持自动配置/依赖注入，开箱即用的工具调用、向量存储等核心能力，适配 GPT、通义千问、文心一言、讯飞星火等主流大模型，适合生产级 Java 应用集成。

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四、Multi-Agent 框架 / 架构：复杂任务的协同解决方案

当单个 Agent 无法应对复杂任务时，Multi-Agent 框架通过 “多角色分工协作” 拆解任务（类似人类团队），是 Agent 开发的未来核心方向。

主流Multi-Agent框架选型对比

框架 / API	核心定位	核心优势	上手难度	适用场景
CrewAI	LangChain 上层 Multi-Agent 框架	自定义角色 / 任务分工、协同逻辑灵活、生态活跃	中等	角色分工明确的复杂任务（项目管理、业务流程自动化）
Swarm	OpenAI 轻量级实验性框架	源码简洁、部署轻便、无需复杂配置	低	Multi-Agent 入门、教学演示、轻量化协同任务

补充：OpenAI Assistant API 侧重单 Agent 的多轮对话与多工具调用能力，并非为多 Agent 协同设计，仅适配单 Agent 场景下的多任务调度。

热门开箱即用项目

1. AutoGen（微软）：预设多类 Agent 角色，无需从零开发，可快速组装协同系统；
2. MetaGPT（开源社区）：模拟软件开发全流程，内置产品经理、开发、测试等角色，可直接用于简单软件项目的需求拆解与落地。

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五、精准选型指南：按场景匹配最优框架

身份 / 需求	推荐框架类型	具体工具建议	核心选择理由
非技术人员，仅体验 Agent	零代码框架	Coze	纯可视化操作、无需部署、零学习成本
业务人员，快速做原型验证	低代码框架	Dify、LangFlow	少量配置即可落地、支持二次定制
编程初学者，入门 Agent 开发	代码框架	LangChain	生态完善、文档丰富
企业级应用，高定制化需求	代码框架	LangChain、LangGraph	模块丰富、可深度定制、适配企业级部署
复杂任务，多角色协同	Multi-Agent 框架	CrewAI、AutoGen	支持分工协作、适配复杂流程
研究 / 实验性质项目	轻量 Multi-Agent 框架	Swarm	源码易读、部署轻便、适合快速验证想法
Java 技术栈企业级开发	代码框架（Java 生态）	LangChain4j、Spring AI	无缝集成 Spring 生态、符合 Java 开发习惯
数据密集型 Agent 开发	代码框架	LlamaIndex	数据处理 / 索引能力突出、适配私有数据场景

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六、落地总结与建议

从零代码工具到 Multi-Agent 系统，大模型 Agent 开发正朝着更低门槛、更高复杂度、更强协作的方向演进。选择框架时，需重点关注 4 个维度：

1. 团队技术栈：是否具备编程能力？是否需要快速上线（优先低代码 / 零代码）？
2. 业务复杂度：简单问答（基础框架）还是多步骤工作流（LangGraph/Multi-Agent）？
3. 扩展需求：是否需要连接内部系统、自定义工具（优先代码框架）？
4. 维护成本：是否需要长期迭代、新增复杂逻辑（闭源零代码工具易受平台限制，建议优先开源框架）？

落地路径建议

对于多数开发者，建议遵循 “渐进式学习与落地” 路径：

1. 入门阶段：用 Coze、Dify 快速体验 Agent 核心能力，理解**“记忆 - 规划 - 执行”**逻辑；
2. 进阶阶段：学习 LangChain，掌握 Agent 核心模块的组装与定制；
3. 高阶阶段：根据需求进阶至 LangGraph（复杂单 Agent）或 CrewAI/AutoGen（多 Agent 协作）。

无论选择哪种框架，理解 Agent 的底层原理（记忆、规划、行动、工具调用） 是应对技术迭代的核心，框架只是实现能力的工具，底层逻辑的掌握才能灵活适配各类业务场景。

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附：核心框架官方链接

• Coze：https://www.coze.com
• Dify：https://dify.ai
• LangChain：https://python.langchain.com/
• CrewAI：https://www.crewai.com
• Swarm：https://github.com/openai/swarm
• LangChain4j：https://github.com/langchain4j/langchain4j
• Spring AI：https://spring.io/projects/spring-ai