2025最佳AI代理框架：助力開發者高效工具

在當今數字化時代，人工智能技術正以前所未有的速度發展，其中 AI 代理的構建成為了眾多開發者和企業關註的焦點。無論是用於自動化任務、智能決策，還是提升用戶體驗，一個強大的 AI 代理框架都能為我們提供強有力的支撐。

那麽，如何在眾多框架中挑選出最適合自己的呢？本文將為妳詳細解析 2025 年不容錯過的 頂級 AI 代理構建框架。

什麽是AI代理框架？

AI 代理框架就像是一個 “智能中樞”，它為開發者提供了一繫列工具和組件，使得創建、部署和管理自主 AI 代理變得簡便高效。

這些框架不僅涵蓋了代理架構的設計，還涉及內存管理、任務協調以及與其他工具的集成等方面，讓 AI 代理能夠像人類一樣感知環境、處理信息併採取行動。

微軟的AutoGen支持多代理協同，而LangChain則簡化了大模型與工具鏈的連接，使AI代理能更高效地完成復雜任務。

比較AI代理框架需要關註哪些因素？

在挑選 AI 代理框架時，我們需要綜合考慮以下幾個關鍵因素：

倉庫鏈接：這是獲取框架源代碼和其他相關資源的重要途徑，方便我們深入了解框架的實現細節和最新更新。

編程語言：不同的框架可能基於不同的編程語言開發，我們需要選擇與自己熟悉或項目需求匹配的語言。

開發團隊：了解框架背後的開發團隊，可以幫助我們評估其可靠性和技術支持能力，一些知名團隊或公司開發的框架往往更具穩定性和持續更新的保障。

GitHub 星數：在一定程度上反映了該框架在開發者社區的受歡迎程度和影響力，星數越高通常意味著更多的用戶認可和更廣泛的使用案例。

框架功能：包括支持的多智能體協作、任務調度、記憶功能、與其他工具的集成等，這些功能將直接影響我們能否利用框架實現預期的 AI 代理功能。

支持的模型：不同的框架可能集成了不同的人工智能模型或提供商，我們需要根據項目的具體需求和所使用的模型來選擇合適的框架。

最佳AI框架詳細解析

以下是 2025 年一些最佳的 AI 代理框架及其特點分析：

LangChain

LangChain是一個用於開發由大語言模型（LLMs）驅動的應用程序的框架。它簡化了LLM應用程序生命周期的每個階段，包括開發、生產化和部署。通過LangChain，開發者可以使用開源構建模塊、組件和第三方集成來構建應用程序。

倉庫鏈接：LangChain GitHub

編程語言：Python

開發團隊：社區

GitHub星數：106k+

功能特點：

• 可輕鬆替換語言模型、數據源等組件；

• 通過直觀的高級 API 連接語言模型與各種數據源；

• 提供工具用於優化提示詞，獲取更精確的輸出；

• 支持開發 RAG 繫統；內存模塊可保留歴史交互信息；

• 具有高度的定制性和靈活性，能部署和監控語言模型應用；文檔全面且有豐富示例。

支持的模型 ：OpenAI、Google、Hugging Face、Azure、AWS、Anthropic 等。

AutoGen

AutoGen是微軟推出的一個開源的多代理對話框架，旨在助力開發者創建基於大語言模型（LLM）的智能應用。它通過將復雜任務分解成多個子任務，併分配給不同的智能體，通過智能體之間的協作和交流來完成整個任務。

倉庫鏈接：AutoGen GitHub

編程語言：Python、.NET

開發團隊：微軟

GitHub星數：43.8k+

功能特點：

• 跨語言支持 Python 和.NET；

• 支持自主和有人參與的代理；

• 通過 AutoGen Studio 提供 GUI 支持；

• 採用分層、可擴展的架構；

• 包含核心 API、AgentChat API 和擴展 API；

• 內置支持通過 Playwright 進行網頁瀏覽的代理；

• 支持多模態代理，可用於瀏覽器自動化和用戶交互；

• 支持輪詢組聊，可基於自定義規則結束代理聊天；

• 包含基准測試工具 AutoGen Bench；擁有豐富的工具、包和社區貢獻的代理。

支持的模型 ：OpenAI、Azure OpenAI、Azure AI Foundry、Anthropic（實驗性支持）、Ollama（實驗性支持）、Gemini（實驗性支持）、Semantic Kernel Adapter 等。

CrewAI

CrewAI是一個前沿的自主AI智能體協作編排框架，專為設計和協調多個AI智能體的協作工作流而構建。它通過角色化分工、任務編排和流程控制，讓多個AI智能體像專業團隊一樣協同完成復雜任務。

倉庫鏈接：CrewAI GitHub

編程語言：Python

開發團隊：CrewAI + 社區

GitHub星數：30.6k+

功能特點：

• 可構建獨立 AI 代理，也能編排自主代理；

• 結合自主性和精確性，適用於現實場景；

• 可自定義繫統每一層，從高層工作流到底層提示詞和代理行為；

• 在簡單和復雜的企業級任務中性能可靠；能輕鬆創建強大、靈活且可投入生產的 AI 自動化。

支持的模型：OpenAI、Anthropic、Google、Azure OpenAI、AWS、Cohere、VoyageAI、Hugging Face、Ollama、Mistral AI、Replicate、Together AI、AI21、Cloudflare Workers AI、DeepInfra、Groq、SambaNova、NVIDIA 等。

Microsoft Semantic Kernel

Microsoft Semantic Kernel是一個開源的SDK，用於構建AI代理和多代理繫統。它支持靈活的編排、插件集成，併可在Python、.NET和Java中進行本地或雲部署。

倉庫鏈接：Microsoft Semantic Kernel GitHub

編程語言：Python、.NET、Java

開發團隊：微軟

GitHub星數：24.2k+

功能特點：

• 可連接任何 LLM，內置支持 OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face、NVIDIA 等；

• 支持構建模塊化 AI 代理，可訪問工具、插件、內存和規劃功能；

• 支持在多智能體繫統中編排復雜工作流；

• 可擴展，支持原生代碼函數、提示詞模闆、OpenAPI 規範或 MCP 集成；

• 支持與嚮量數據庫集成，如 Azure AI Search、Elasticsearch、Chroma 等；

• 支持處理文本、視覺和音頻輸入的多模態能力；

• 可本地部署，如使用 Ollama、LMStudio 或 ONNX。

支持的模型 ：Amazon AI、Azure AI、Azure OpenAI、Google models、Hugging Face、Mistral AI、Ollama、Onnx、OpenAI、Hugging Face、NVIDIA 等。

LangGraph

LangGraph是LangChain生態繫統中的一個框架，通過將步驟建模為圖中的邊和節點，構建強大且有狀態的多參與者應用程序。它與LangChain無縫集成，但也可以單獨使用。

倉庫鏈接：LangGraph GitHub

編程語言：TypeScript

開發團隊：社區

GitHub星數：12k+

功能特點：

• 利用圖形化架構管理有狀態 AI 工作流，基於依賴圖確保任務按順序正確執行；

• 通過先進邏輯簡化復雜有狀態繫統；

• API 集成靈活，適應多種實際應用場景；

• 適用於交互式敘事、智能客服、售後支持、自動化任務流程優化及多智能體協作繫統等領域。

支持的模型：依托 LangChain 的模型。

Flowise

Flowise 是一個開源的低代碼工具，旨在幫助開發者輕鬆構建自定義的大語言模型（LLM）流程和 AI 代理。它通過直觀的拖拽式界面，讓用戶可以快速創建和部署 LLM 應用，無需編寫復雜的代碼。

倉庫鏈接：Flowise GitHub 

編程語言：TypeScript 和 JavaScript 

開發團隊： FlowiseAI ，背後有 Y Combinator 支持

GitHub 星數：37.7k+

功能特點：

• 通過拖拽節點構建LLM應用，如問答繫統、文本分析等，支持LangChain和LlamaIndex生態組件；

• 無需編程經驗，通過拖放操作即可創建AI應用；

• 支持在本地或私有雲環境中運行，確保數據安全；

• 完全開源，允許用戶自由定制和擴展；

• 支持Docker/Kubernetes部署，環境隔離，企業版支持團隊協作。

支持的模型：OpenAI GPT繫列、HuggingFace模型、Anthropic Claude、Llama2、Mistral、Vicuna、Orca、Llava等。

結論

通過對以上個頂級 AI 代理框架的詳細介紹和對比，對它們各自的特點和適用場景有了更清晰的認識。在選擇框架時，我們可以根據自己的項目需求、技術背景以及對功能的期望來做出明智的決策。

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