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智能体框架：11 个顶级 AI Agent 框架！
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？ 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。 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。 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 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。
13.9K52编辑于 2025-07-02 - 来自专栏AI前沿技术
智能体｜AI Agent 框架介绍
为建立起Agent的知识体系，本文围绕Agent的框架主要介绍： 1）从功能、核心能力以及工程落地三个维度介绍Agent框架 2）Agent 大脑核心：规划、推理和自我反思能力的建设 3）Function 图1，Agent 技术能力框架 1.3，工程技术维度 模块化推理、知识与语言 (Modular Reasoning, Knowledge and Language MRKL) 通过将通用大语言模型作为 一个智能体的所具有的核心能力是一致的，本文以Planning、Memory和Tool use 为框架进行介绍。 • Reflexion 反思 Reflexion 是一种基于语言反馈的强化学习框架（但在实际实现中常简化为Prompt工程)。 MRKL中的专家系统实际就是Agent中需要使用的工具。工具拓展了使用者的能力边界，对于Agent也一样。工具可以作为一种”即插即用”的模块，为Agent 增强专业知识和适应领域需求。
1K10编辑于 2026-01-18 - 来自专栏个人总结系列
Agent开发框架对比分析报告
目录执行摘要框架概述详细对比分析优劣势分析发展前景选型建议执行摘要本报告对四个主流Agent开发框架进行了全面对比分析：Eino（字节跳动）、AgentScope（阿里巴巴）、Youtu-Agent（腾讯 Youtu-Agent - 腾讯优图基本信息：开发公司：腾讯优图实验室主要语言：Python开源时间：2025年9月定位：零闭源依赖智能体框架核心特点：零闭源模型依赖YAML配置简化操作成本可控的开源模型支持基于 多智能体协作成为主流AgentScope在此领域具有先发优势Spring AI Alibaba通过Graph框架快速跟进Eino和Youtu-Agent需要加强多智能体能力2. 成本控制成为关键因素Youtu-Agent零闭源依赖优势明显开源模型质量持续提升各框架都在加强开源模型支持4. 企业市场快速增长Eino在高性能场景获得更多采用Youtu-Agent在成本敏感市场扩大份额中期（3-5年）：框架间功能趋于同质化生态集成能力成为关键差异化企业级特性成为竞争焦点跨语言互操作性增强长期（
3.1K10编辑于 2025-09-18 2026 开源 AI Agent 框架横评：Hermes Agent OpenClaw AutoGPT CrewAI
四大框架概览框架开发者GitHubStar核心定位协议HermesAgentNousResearch60K+自进化个人智能体MITOpenClawOpenClawInc.300K+AI编程助手Apache2.0AutoGPTAutoGPTTeam160K +通用任务自动化MITCrewAICrewAI45K+多Agent协作MIT核心能力矩阵能力HermesAgentOpenClawAutoGPTCrewAI持久记忆✅三层架构⚠️基础⚠️插件❌自我学习✅ 它的闭环学习系统让Agent能从实践中自动提炼经验，创建可复用技能。这是一个0到1的差异——其他框架都没有这个能力。 CrewAI最强项：多Agent协作如果你的需求是让多个AIAgent分工合作（如一个负责调研、一个负责写作、一个负责审核），CrewAI的多Agent编排能力是最成熟的。 框架吗？
87410编辑于 2026-04-15- 来自专栏腾讯开源的专栏
tRPC-Agent-Go：构建智能AI应用的Go语言Agent框架
一、技术选型和定位 1.业界框架技术路线分析 目前AI Agent 应用开发框架主要分为两大技术路线：自主多Agent框架和编排式框架。 1.1 自主多Agent框架 自主多Agent框架体现了真正的Agent（Autonomous Agent）理念，每个Agent都具备环境感知、自主决策和动作执行能力。 Agent编排能力 ● CrewAI：面向任务的多Agent协作平台，强调角色定义和责任链模式 ● Agno: 轻量级高性能Agent框架，专注于多模态能力和团队协作 1.2 编排式框架 编排式框架采用工作流思维 目前较为成熟的Go语言AI开发框架大多数专注于编排式架构，主要适用于结构化业务流程，现代LLM在复杂推理、动态决策方面能力显著提升，自主多Agent框架相比编排式框架具有以下特征： ● 自适应性：Agent 因此tRPC-Agent-Go框架选型偏向于自主多Agent协作的模式和架构。
1.8K10编辑于 2025-10-20 - 来自专栏DeepHub IMBA
Agent Lightning：微软开源的框架无关 Agent 训练方案，LangChainAutoGen 都能用
那问题来了，市面上 Agent 框架满天飞这个凭什么就不一样呢？ training gap 做过 Agent 部署的人大概都有同感：把 Agent 跑起来其实没那么难，真正难的是让它持续进步。 OpenAI 的 Agent SDK、LangChain 这类编排框架，原型设计和快速部署确实很拿手。几个小时就能让一个能用的 Agent 上线。 开发环境里跑得好好的 Agent一碰到真实用户、边缘场景和领域特有的问题性能就打折扣。传统框架能给你的帮助很有限：手动调 prompt，手动改参数，然后顺带祈祷别有问题。 而Agent Lightning 的切入点就在这里，它把 Agent 框架和优化基础设施做了解耦。 特别值得说的是框架的兼容性：LangChain、AutoGen、CrewAI、微软自家的 Agent Framework都能接。团队管它叫"Lightning AI Agent 的终极训练器"。
34110编辑于 2026-02-27 - 来自专栏AI大模型应用开发炼丹房
AI Agent框架之争：盘点8大AI Agent开发框架的核心技术与工业级应用
本文深度解析8大AI Agent开发框架的核心技术与工业级应用，帮助开发者精准匹配业务场景。 生成测试用例", "执行测试"] ) test_manager.initiate_chat("为登录模块生成边界测试")效能提升：Uber实测减少40%测试编写时间三、CrewAI：结构化流程的工业级协作框架存在意义 SDK：轻量化智能体快速开发核心价值：5行代码构建生产级Agent，降低开发门槛4.1 八大优势解析from openai_agents import Agent, tool @tool def 并绑定工具 agent = Agent(tools=[stock_price]) print(agent.run("苹果公司当前股价是多少？")) LLM必调工具闭环重试：自动修复ValidationError并重新生成动态多模态：支持ｕｎｉｏｎ[Report, Alert]自适应输出八、框架选型决策指南作者洞见：避坑指南避免循环失控：在LangGraph
5.4K10编辑于 2025-07-21 - 来自专栏不二小段
2025年 Agent 开发框架选型&实战笔记
我最近花了亿点时间，把自己学习、使用过的 Agent 开发框架整理为这篇笔记，大体上分为「代码开发框架」和「低代码工作流平台」两大类。 接下来记录一下我了解过的 Agent 开发框架和低代码平台，然后从零到一实操一个完整的案例。 主流 Agent 框架/平台综述 现在主流的 Agent 开发工具大体分为两类，一类是面向程序员的开源开发框架，为专业开发者提供丰富的 AI 工具箱，对底层细节有更多控制，可以开发复杂 AI 应用；另一类则是低代码 开源开发框架 这类框架秉持代码优先原则，面向追求高度定制化和灵活性的专业开发者，通过编写代码来定义和构建 Agent 的核心逻辑。 LazyLLM 是商汤开源的 AI 开发框架，主打「懒人友好」，以数据流为核心，目标是让 Agent 搭建更加便捷、灵活，一站式实现生产级开发。
37510编辑于 2026-04-09 - 来自专栏AI技术应用
AI 智能体（AI Agent）的开发框架
AI 智能体（AI Agent）的开发框架是构建智能体的核心工具和平台，它们提供了从数据处理、模型训练到部署和监控的全流程支持。以下是常用的 AI 智能体开发框架及其特点。 1.通用机器学习框架1.1TensorFlow特点：由 Google 开发，支持深度学习和传统机器学习。提供强大的分布式计算支持。 5.自动化机器学习框架5.1AutoKeras特点：自动化机器学习工具，支持自动模型选择和超参数调优。基于 Keras，易于使用。适用场景：快速构建和优化模型。 支持多种机器学习框架。适用场景：模型生命周期管理。7.分布式计算框架7.1Ray特点：分布式计算框架，支持任务并行和分布式训练。提供 RLlib（强化学习）和 Tune（超参数调优）等工具。 总结AI 智能体的开发框架涵盖了从数据处理、模型训练到部署和监控的全流程。
1.3K10编辑于 2025-02-18 - 来自专栏大语言模型
四大主流AI Agent框架选型梳理
nine｜践行一人公司开发、引擎、交付——基于Agent的倍速造产品流。正在记录从 0 到 1 的踩坑与突破，交付想法到产品的全过程。 随着AI技术的快速发展，多智能体系统(Multi-Agent)已成为企业智能化转型的关键技术。 本文将梳理2025年7月值得关注的四大AI Agent框架（注：OpenAI Swarm属于学习项目），帮助开发者根据项目需求提供参考。四大框架横向对比1. 选型建议（2025年7月版）场景 首选框架一句话忠告 企业级代码生成 AutoGen 先验证沙箱逃逸风险，再谈扩展 市场部1天Demo LangGraph 先画Mermaid图，再写代码 业务人员试错 Magnetic-One装Docker Desktop就能跑，但别上生产趋势预警：2025年Q3观察，单Agent
1.2K10编辑于 2025-07-26 - 来自专栏XINDOO的专栏
Agent设计模式——附录 C - Agentic 框架快速概览
其他 Agent 开发框架 Microsoft AutoGen：AutoGen 是一个以对话方式编排多 Agent 解决任务为核心的框架。 尽管其数据索引与查询能力对构建情境感知 Agent 极为强大，但与 Agent 优先框架相比，其在复杂 agentic 控制流和多 Agent 编排方面的原生工具较少。 该框架主要局限在于其高度专业化，使其在核心设计范畴外的通用 agentic 任务适应性较弱。 SuperAGI：SuperAGI 是旨在为自主 Agent 提供完整生命周期管理系统的开源框架。 结论 Agentic 框架生态提供了多样化工具，涵盖从定义 Agent 逻辑的低级库到编排多 Agent 协作的高级平台。 如 CrewAI 和 Google ADK 等高级框架将重心转向编排具预定义角色的 Agent 团队，而 LlamaIndex 等其他框架则专注数据密集型应用。
52910编辑于 2025-10-27 ERNIE Bot Agent开发框架 & function calling 开发实践
L4 Agent AI完成绝⼤部分⼯作，人类负责设定⽬标、提供资源和监督结果。AI完成任务拆分，工具选择，进度控制，实现目标后自助结束工作。 2 ERNIE Bot Agent开发框架ERNIE Bot Agent 基于文心模型的 Function Calling（下⾯简称FC） 能力实现了多工具编排和自动调度功能，并且允许工具、插件、知识库等不同组件的混合编排 /ERNIE-SDK/erniebot # 然后安装ERNIE Bot Agent !pip install . /ERNIE-SDK/erniebot-agent # 安装核⼼模块 #pip install './erniebot-agent/. 识别图片中文字的工具# 远程调⽤⼀个图⽚识别⼯具 ocr_tool = RemoteToolkit.from_aistudio("highacc-ocr").get_tools()[0] 2.4 创建agent
63110编辑于 2024-06-17- 来自专栏码
LLM就是框架，Agent就是应用，Workflow就是架构
只有较少的人会把LLM理解为更底层的工具，它用以支撑和驱动新能力的开发，这类工具我们常常称为框架。简单讲，框架就是一系列工具的集合，以提升开发效率，让开发形成一种范式。 此外，LLM自身的封装性良好，这也就意味着，我们切换底层框架的灵活性大大提升。 我认为很多人把Agent的设计看的太过复杂，我认为Agent就是非常简单的输入输出模式，对于我们现有的很多功能，都是可以重新设计为Agent的，甚至有时候不一定需要LLM，只要它能按照某种Agent协议 有了足够多的Agent，我们接下来要办的事，就是让这些Agent能够协同工作。 Agent Workflow会是终极吗？ 工作流是串联一系列单元，使它们能够按照开发者目标完成动作的有效方式。 目前来说，其实我们的LLM基础设施已经很强了，比较欠缺的是Agent，现在的Agent实在是太少了，想要构建AI系统，任何功能（Agent）都需要自己从0去造。当然，或许这也是机会。
1K10编辑于 2024-04-12 ```FastMind：比 LangGraph 更轻量的 Python Agent 框架
在AIAgent开发领域，LangGraph是一个知名的框架，但如果你正在寻找一个更轻量、更简洁、更适合快速开发的替代方案，那么FastMind值得你关注。 项目定位LangGraph定位:企业级Agent开发框架特点:功能全面，支持复杂工作流复杂度:较高，学习曲线陡峭生态:LangChain生态的一部分FastMind定位:轻量级PythonAgent开发框架特点 :极简设计，事件驱动，高性能复杂度:较低，易于上手生态:独立框架，专注于核心功能GitHub:https://github.com/kandada/fastmind核心设计理念FastMind的设计哲学事件驱动优先 LangGraph的核心理念差异方面LangGraphFastMind设计目标企业级完整解决方案轻量级快速开发架构复杂度高（多层抽象）低（直接透明）学习成本高（需要理解LangChain生态）低（独立框架 :FastMind基础框架FastClaw:基于FastMind的AIAgent助手工具库:常用工具和集成社区贡献:用户贡献的插件和扩展与Python生态的集成异步生态:原生支持asyncioWeb框架
20410编辑于 2026-03-29- 来自专栏云云众生s
认识Kagent，Kubernetes 中AI Agent的开源框架
通过声明式API和控制器构建AI Agent，实现自动化配置、故障排除和零信任安全。未来将集成OpenTelemetry，支持多Agent和LLM！ Kagent 构建在 Microsoft 的开源框架 AutoGen 之上，拥有 Apache 2.0 开源许可证。 “我们用一些示例 Agent、一些工具以及与 Kubernetes 集成的框架来启动这个项目。 Agent。” 还有更多：“我们也很乐意添加多 Agent 支持。目前，作为初始发布的一部分，我们专注于单个 Agent，但该框架旨在支持多个 Agent。” Sun 还希望添加对多个大型语言模型的支持。
80500编辑于 2025-03-18 Agent 构建必选框架——LangGraph工程落地手册
1.框架定位与核心价值1.1LangGraph解决什么问题LangChain的链式调用（LCEL）适合线性流程：Input→TransformA→TransformB→Output但真实Agent场景是非线性的 ("agent",should_continue)builder.add_edge("tools","agent")#工具执行完→回到agent（核心循环）#──7.编译与运行───────────── 工具调用串行SendAPI并行fan-out降低40-60%延迟P2LLM调用重复语义缓存（Redis）降低20-40%成本P2冷启动延迟连接池预热降低P99延迟P3状态序列化开销精简State字段微优化10.框架横向对比维度 Multi-Agent灵活强大角色定义简单对话式协作简单转交流式输出原生支持有限有限无可观测性LangSmith深度集成有限有限无生产成熟度★★★★★★★★☆★★★☆★★☆☆最佳适用企业级复杂Agent ⚡FRONTIER—部分内容随框架更新可能有所变化，请以官方文档为准。
91720编辑于 2026-04-05- 来自专栏玩转全栈
不用框架，800 行代码，从零到 Plan Agent。我给 Agent 加上了计划能力
其实严格俩说，我们上一个版本的 agent 叫做 ReAct Agent ，不信反翻回上面的文章看俺他其实可以自主多步调用工具了，这是模型的能力，当模型判断当前任务还没完成，会自动寻找可以完成的路径去做执行 (), ".agent"); const SESSIONS_DIR = path.join(AGENT_HOME, "sessions"); // → ~/.agent/sessions/ 这是 Unix 下一步我在思考能做啥 现在的 Agent 还缺什么？ 上下文窗口管理 —— 对话太长时自动压缩，可以发现 Claude Code 这种工具都会会话压缩，我们还不具备 错误恢复 —— 某步失败时重试或跳过 多 Agent 协作 —— 规划 Agent + 执行 Agent 分离 但这些都是锦上添花。
26211编辑于 2026-01-30 - 来自专栏技术人生黄勇
小米提供免费模型 MiMo 接入 Agent 框架 Hermes Agent，限免两周到 22 日
使用 Hermes Agent 的朋友看过来，薅免费模型的羊毛了： https://platform.xiaomimimo.com/#/docs/news/hermes-free 限免周期：4 月 8 使用方式：更新 Hermes Agent 至最新版，通过 Nous Portal 即可免费调用 Xiaomi MiMo-V2 Pro、Omni、Flash 模型。 Hermes agent 设置方式，在命令行执行下面命令 hermes setup 在向导中依次完成以下操作： 选择 LLM 提供商选择 "Nous Portal" 或 "Nous Portal OAuth
1.1K30编辑于 2026-04-17 - 来自专栏Datawhale专栏
一个开源的轻量级agent框架-Agere
推荐人：happyapplehorse，Datawhale学习者 简介 agere是一个开源的轻量级agent框架，主要特点是通用性和完全的可定制性。 它通过将一个复杂流程拆解为一系列独立的小步骤，来简化构建具有复杂逻辑的agent的流程。 agere是agent的拉丁语词源，常被翻译为“行动”或“做”，具有“驱动”和“推动某事发生”的意思。 当然，LangGraph是一个很优秀的框架，它也有很多优点，我就不多说了。 用agere来构建一个agent的时候，它不会使你少写很多代码。agere没有很多内建的具体功能，它主要用于流程驱动。 同样的，别的具有众多功能的库它提供的功能也不见得都是最好的，所以我选择灵活的接口能力，没有必要把自己局限于一种框架或者工具中，你喜欢用哪个库哪个功能你都可以去用，让它可以组合不同工具的最优秀的功能，这是我希望的 示例 假如我们想构建一个最常用的使用OpenAI的GPT模型并具有工具调用能力的聊天agent，另外，在这个agent中，我们想让GPT可以在调用工具的同时也可以给用户发送消息（目前GPT本身只能选择给用户发送消息或者选择调用工具
96811编辑于 2024-04-24 用 Go 开发 AI Agent，你用的哪个框架 ？
AI Agent正在重塑软件开发的方式。当Python生态的LangChain、AutoGen等框架如火如荼时，Go语言社区也在悄然崛起。 主流框架 根据GitHub星标数、社区活跃度和生产实践，我精选了三个最具代表性的Go语言AI Agent框架。 应用框架。 框架提供了完整的组件抽象(ChatModel、Tool、Retriever等)、编排机制(Chain、Graph、Workflow)和Agent开发工具包。 未来，随着AI Agent技术的成熟，Go语言在这个领域的影响力还会持续增长。现在正是入局的好时机，不妨选择一个框架，开始你的AI Agent开发之旅吧！
28010编辑于 2026-04-13
腾讯云开发者
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