隨著生成式人工智能（GenAI）的蓬勃發展，基于大型模型的應用已經悄然融入我們的日常工作和生活，它們在諸多領域中顯著提升了生產力和工作效率。為了更便捷地構建這些基于大模型的應用程序，開源社區和產品開發者們正以前所未有的速度進行創新。

在這些創新中，面向智能體（Agent）的應用，即所謂的Agentic AI，已經嶄露頭角，成為近年來生成式AI系統中最具潛力的明星。眾多構建智能體應用的框架如雨后春筍般涌現，它們為開發者提供了強大的工具和平臺。在此，我們將重點介紹10個具有代表性的Agent應用構建框架，并對其他常見的框架進行簡要概述，以期為大家提供一個相對全面的視角，了解這一領域的現狀和潛在趨勢。

1. LlamaIndex

LlamaIndex 最初是一個專注于大模型應用程序的數據框架，但如今它的功能已經遠遠超出了數據處理的范疇。它現在涵蓋了AI Agent、文檔解析與索引、工作流管理、基于連接器的集成、模塊化設計以及高度可擴展性等多種功能，成為了一個功能豐富的開發平臺。

LlamaIndex還提供了一個名為 LlamaCloud 的 SaaS 功能，這是一個專門為 AI 智能體設計的知識管理中心。通過 LlamaCloud，開發者可以更高效地管理和利用數據，為智能體提供強大的知識支持。此外，LlamaIndex 還有一個獨特的產品叫 LlamaParse，它能夠將復雜的指令數據轉換成適合大語言模型處理的優化格式，從而提升模型的性能和準確性。

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LlamaHub 是 LlamaIndex生態系統中的一個重要組成部分，它是一個集成了搜索式智能體、大語言模型、向量存儲、數據加載器等工具的中心化平臺。LlamaHub 特別適合用于構建數據密集型的大語言模型應用程序，比如知識密集型的聊天機器人、問答系統等。借助 LlamaCloud的強大能力，開發者可以高效地解析和索引復雜的文檔，這使得 LlamaIndex 成為那些希望快速推出產品的企業的理想選擇。

盡管 LlamaIndex的核心優勢在于數據索引和檢索，它在復雜的智能體行為和決策方面的功能相對較少。不過，LlamaIndex正在朝著支持更智能的 Agentic 應用程序方向發展，展現出了巨大的潛力。未來，它可能會在智能體行為管理和決策支持方面提供更多創新功能，進一步擴展其應用場景。

總的來說，LlamaIndex 是一個功能強大且靈活的工具，特別適合需要處理大量數據并快速構建知識密集型 AI 系統的開發者。無論是企業還是個人開發者，都可以利用 LlamaIndex 的強大功能來加速開發進程，同時保持高度的可擴展性和模塊化設計。

2. LangChain

LangChain是目前最受歡迎的大模型應用開發框架之一，幾乎成為了構建大模型應用的行業標準。它在 GitHub 上擁有超過 10 萬顆星，吸引了超過 100 萬開發者使用，形成了一個龐大且活躍的社區。這個社區不僅提供了豐富的知識共享，還推動了 LangChain的快速發展。LangChain提供了全面的功能支持，包括與各種供應商的集成、云服務支持、第三方庫的兼容性，以及多種向量數據庫的選擇，這些特性使得它成為開發者構建大模型應用的首選工具。

LangChain是企業構建GenAI應用程序的理想選擇，它提供了基礎構建模塊，幫助企業快速搭建定制化的 AI 框架。由于 LangChain的廣泛采用和強大的兼容性，它特別適合需要與第三方供應商或服務集成的場景。無論是云服務、數據源，還是其他 AI 工具，LangChain 都能提供前瞻性的支持，確保企業能夠靈活應對未來的技術變化。

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然而，LangChain 的強大功能也帶來了一定的復雜性。它的學習曲線相對陡峭，尤其是對于新手開發者來說，可能需要花費更多時間掌握其豐富的集成選項和代碼結構。此外，LangChain 的快速迭代和功能更新要求開發者不斷跟進，這可能會導致代碼維護的挑戰，比如遇到破壞性更新或庫不兼容的問題。

盡管如此，LangChain 的影響力已經超越了 Python 社區，激發了其他編程語言的開發者構建類似的框架。例如，Java 開發者可以使用 LangChain4J，Golang 開發者可以使用 LangChainGo，而 C# 開發者也有專門的 LangChain for C#。這些衍生框架進一步擴展了 LangChain的生態系統，為更多開發者提供了構建大模型應用的工具和可能性。

總的來說，LangChain是一個功能強大且靈活的工具，特別適合需要高度定制化和集成能力的企業級應用。但對于一些簡單或特定場景的需求，開發者也可以根據實際情況選擇其他更輕量級的框架，以降低復雜性和學習成本。

3. Langgraph

LangGraph 框架是由 LangChain 團隊開發的一個開源工具，專門用于構建和管理智能體系統。這個框架的核心優勢在于它提供了一個靈活且強大的平臺，支持開發者設計和實現復雜的多智能體工作流。LangGraph Platform則是 LangGraph 的商業版本，專為將智能體應用程序部署到生產環境而設計。它提供了許多高級功能，包括有狀態的設計、基于圖形的工作流管理、多智能體協作、與 LangChain 的無縫集成、增強的LangSmith 監控工具、IDE 支持以及更廣泛的社區資源。這些特性使得 LangGraph Platform 成為企業級應用的理想選擇。

LangGraph特別適合用于開發企業級的多智能體系統。它的開源性質意味著它擁有廣泛的社區支持，并且能夠與各種不同的解決方案和產品進行集成。這種前瞻性的設計使得 LangGraph 能夠滿足企業在兼容性方面的多樣化需求。此外，LangGraph 與 LangChain生態系統的緊密結合，減少了企業在使用多個框架時的冗余問題，簡化了開發流程。

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對于企業用戶來說，LangGraph 的商業版本提供了更多高級功能，如安全性增強、可視化開發工具和更強大的監控能力。這些特性使得企業能夠更輕松地管理和維護復雜的智能體系統，同時確保系統的穩定性和安全性。

然而，與 LangChain類似，開發者在處理依賴關系和框架復雜性時可能會遇到一些挑戰。這些挑戰主要來自于系統的復雜性和對高性能的需求。盡管如此，LangGraph 的設計目標之一就是通過提供清晰的文檔和強大的工具來幫助開發者克服這些障礙，從而更高效地構建和部署智能體應用程序。

4. AutoGen

Autogen 是由 微軟 開發的一個編程框架，專門用于構建 Agentic AI和基于大模型的應用程序。它提供了一個高層次的抽象框架，支持多智能體之間的協作和會話，非常適合構建復雜的 AI 系統。Autogen 的核心特性包括：

• 異步消息傳遞智能體之間可以高效地異步通信，提升系統響應速度。
• 模塊化和可擴展框架設計靈活，開發者可以根據需求輕松擴展功能。
• 可觀察性和調試提供強大的工具，幫助開發者監控和調試智能體的行為。
• 可伸縮性和分布式支持能夠處理大規模任務，并支持分布式部署。
• 內置和社區擴展除了內置功能外，還支持社區開發的插件和擴展。
• 跨語言支持和全類型支持兼容多種編程語言，并提供完整的類型安全支持。
• 增強的大模型推理 API優化大語言模型的推理性能，同時降低成本。

Autogen 特別適合與 開源系統 和 微軟生態系統 結合使用，是構建 Agentic AI 和大模型應用的理想選擇。它提供了一個不斷發展的生態系統，能夠支持各種領域和復雜度的應用需求。此外，Autogen 還提供了一個名為 Autogen Studio 的 UI 工具，開發者可以通過圖形化界面進行智能體的原型設計和管理，甚至無需編寫代碼。

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需要注意的是，Autogen 目前仍處于 試驗階段，尚未完全成熟到可以投入生產環境。不過，如果你正在研究復雜的智能體交互、設計新的多智能體系統，或者想嘗試先進的 AI 智能體架構，Autogen 是一個非常值得探索的工具。

雖然 Autogen 是一個開源框架，但它對 微軟解決方案 的依賴性可能會因組織的技術棧而有所不同。此外，基于 Autogen 的商業解決方案 Magentic-One 提供了更高級的功能，例如為企業量身定制的高性能通用智能體系統。不過，Autogen 的復雜性（尤其是在企業內部使用時）仍然是一個需要關注的問題，可能需要更多的技術支持和優化。

Autogen 是一個功能強大且靈活的框架，適合用于研究和原型設計。如果你對多智能體系統和 AI 智能體設計感興趣，它無疑是一個值得嘗試的工具。不過，對于生產環境的使用，建議等待其進一步成熟或考慮基于 Autogen 的商業解決方案。

5. Semantic Kernel

Semantic Kernel 是由 微軟 提供的一個強大工具，專為構建穩定且高度集成的企業級應用程序而設計。作為一個適合生產環境的 SDK，它能夠將大模型和數據存儲無縫集成到應用中，幫助企業打造高質量的GenAI解決方案。Semantic Kernel 支持多種編程語言，包括 C#、Python 和 Java，并且在預覽版中已經引入了智能體和流程框架，使開發者能夠構建單智能體和多智能體系統。

核心功能：

• 智能體框架：這是 Semantic Kernel 的核心部分，提供了一個平臺，允許開發者將 AI 智能體嵌入到任何應用程序中。無論是簡單的任務自動化，還是復雜的多智能體協作，都能輕松實現。
• 流程框架：這個框架專注于優化 AI 與業務流程的集成，幫助企業將 AI 能力無縫融入現有的工作流中，提升效率和智能化水平。

Semantic Kernel 提供了多種語言的 SDK，包括 Python、C#、.NET 和 Java，滿足了不同開發者的需求。特別是在 微軟 Azure 環境中，微軟還為開發者提供了豐富的培訓和支持資源，幫助團隊快速上手。

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Semantic Kernel 屬于 SDK 類別，與其他提供更高層次抽象和用戶界面的框架相比，它更適合需要深度定制和集成的企業級應用。不過，需要注意的是，Semantic Kernel 的智能體框架目前仍在不斷演進中，尤其是對 Java 的支持還不夠完善，Java 開發者可能需要等待后續更新。

如果你正在尋找一個功能強大、靈活性高的工具來構建企業級 GenAI 應用，Semantic Kernel 是一個值得考慮的選擇。它特別適合那些已經在使用微軟技術棧（如 Azure）的企業，能夠幫助團隊快速實現 AI 能力的落地。盡管它的智能體框架還在發展中，但其強大的集成能力和多語言支持已經讓它成為生產環境中的有力競爭者。

6. AutoGPT

由Significant Gravitas開發的AutoGPT，是一個功能強大的平臺，它讓創建、部署和管理那些能夠自動化處理復雜工作流的連續AI智能體變得觸手可及。最初，AutoGPT是建立在OpenAI的GPT技術之上的，但隨著時間的推移，它已經擴展了對更多大型模型的支持，比如Anthropic、Groq、Llama等，這使得它的應用范圍更加廣泛。

AutoGPT的亮點在于它的無縫集成能力和低代碼工作流，這意味著即使是編程新手也能輕松上手。它的自主操作和連續智能體功能，讓智能自動化成為可能，極大地提升了工作效率。此外，AutoGPT以其可靠的性能和可預測的執行結果，贏得了用戶的信賴。對于那些希望在云環境中構建Agent，或者傾向于零代碼或低代碼方式構建Agent的用戶來說，AutoGPT無疑是一個理想的選擇。盡管它提供了自托管的解決方案，但設置的復雜性相對較高，這可能需要一定的技術背景。

然而，企業可能會對供應商的依賴和鎖定訪問高級特性感到擔憂。目前，AutoGPT采用雙重許可證模式，許可證支持的復雜性是一個不可忽視的考量因素。此外，如何整合額外的大模型以及獲得如谷歌Gemini等社區的支持，也是AutoGPT面臨的關鍵挑戰。這些因素都可能影響企業的選擇，因此在考慮采用AutoGPT時，企業需要權衡利弊，確保它能夠滿足自己的需求。

7. CrewAI

CrewAI，這一新興的多智能體框架，以其構建和部署工作流應用程序的能力，以及其對多種大模型和云服務提供商的廣泛支持，正逐漸嶄露頭角。它的多智能體協作能力、結構化的工作流設計、用戶友好的界面、靈活的集成選項以及積極的社區支持，共同構成了其引人注目的特點。

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CrewAI已經成為增長最快的Agentic AI生態系統，并在2024年10月成功籌集了1800萬美元的資金。它簡化了創建業務友好型智能體的過程，使得快速理解GenAI的價值變得輕而易舉，這為縮短產品上市時間和提供即開即用的定制選項提供了便利，尤其適合構建如營銷智能體這樣的輕量級智能體。

然而，CrewAI在處理大型企業特有的復雜場景方面的能力，尤其是在數據集成方面，尚未經過生產環境的充分檢驗，這需要進一步的評估和驗證。此外，對于供應商的依賴和潛在的鎖定風險一直是業界考量的因素，而CrewAI未來是否會被收購，這一問題仍舊懸而未決，給其長遠發展增添了一絲不確定性。

8. PydanticAI

PydanticAI 是由 PydanticAI 團隊 開發的一個框架，旨在將 FastAPI 的簡潔和高效帶入GenAI應用開發中。它通過與 Pydantic Logfire 的集成，提供了強大的可觀測性功能，幫助開發者實時監控和調試 GenAI 應用程序的運行狀態。此外，PydanticAI 還支持多種大模型，并能夠與豐富的生態系統無縫對接。

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PydanticAI 的核心特點包括：- 模型無關的實現方式：開發者可以自由選擇不同的大模型，無需被特定模型綁定。- 實時可觀測性：通過 Pydantic Logfire，開發者可以實時跟蹤應用的性能和狀態。- 類型安全：基于 Pydantic 的類型系統，確保代碼的健壯性和可維護性。- Pydantic 圖譜支持：幫助開發者更好地管理和可視化數據流。- 依賴注入：簡化復雜依賴的管理，提升代碼的可測試性和模塊化。- 簡單易用：設計上追求極簡，降低開發者的學習成本。

PydanticAI 借鑒了 Pydantic 和 FastAPI 的設計理念，非常適合那些希望與企業現有技術棧保持一致，同時追求開發效率的團隊。它特別適合處理簡單的應用場景，盡管目前框架仍在不斷發展和完善中，但已經展現出了強大的潛力。

如果你正在尋找一個既簡單又靈活的 GenAI 開發框架，PydanticAI無疑是一個值得嘗試的選擇。

9. Spring AI

Spring AI 的靈感來源于 LangChain，但它專注于為 Java 開發者提供一個更熟悉的開發環境。通過充分利用 Spring 生態系統，Spring AI 讓開發者能夠輕松構建GenAI應用程序，而無需學習其他框架或編程語言。

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它的主要特點包括：

• 支持多種大語言模型：開發者可以根據需求選擇不同的模型，靈活應對各種場景。
• Spring 生態的可觀測性：借助 Spring 的強大工具，開發者可以輕松監控和調試 AI 應用的運行狀態。
• 模型評估功能：幫助開發者評估和優化 AI 模型的性能。
• Advisors API：封裝了常見的生成式 AI 模式，減少重復代碼，提升開發效率。
• 聊天對話和 RAG（檢索增強生成）支持：讓開發者能夠快速構建智能聊天系統和基于檢索的問答應用。

Spring AI 的最大優勢在于它與 Spring 生態系統的無縫集成。Spring 生態中豐富的庫和工具（如數據連接、異步處理、系統集成等）可以直接用于 GenAI 應用的開發，極大地簡化了開發流程。對于已經在使用 Spring 的企業來說，這意味著可以快速上手，無需額外學習成本，同時還能充分利用現有的技術棧。

總的來說，Spring AI是一個為 Java 開發者量身定制的 GenAI 開發框架，既降低了入門門檻，又提供了強大的功能和靈活性，非常適合企業級應用開發。

10. Haystack

Haystack 是由 deepset 開發的一個開源框架，專門幫助企業構建生產級的 大模型應用、RAG（檢索增強生成）流水線以及復雜的搜索應用。它采用了模塊化設計，能夠靈活集成多種技術，比如 OpenAI 的模型、Chroma 的向量數據庫、Marqo的搜索工具，以及其他開源項目如 HuggingFace 的 Transformers 和 Elasticsearch。

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如果你正在尋找一個強大的平臺來構建基于大語言模型的應用，Haystack 可以很好地與 deepsetCloud 結合使用。deepsetCloud 是一個專為大模型應用設計的 AI 平臺，支持在任何云環境中部署，并且內置了 LLMOps功能，能夠幫助你高效管理和優化模型。此外，Haystack 還提供了一個基于Jinja 模板 的自定義 RAG 流水線，讓開發者能夠根據需求靈活調整數據處理流程。

為了進一步簡化開發流程，deepset 還推出了 Deepset Studio，這是一個免費的 AI 應用開發環境。它不僅支持從開發到部署的全生命周期管理，還提供了豐富的工具和資源，幫助開發者更快地構建和迭代智能應用。

不過，目前 Haystack 在多智能體（Multi-Agent）方面的能力還處于探索階段，尚未經過大規模實踐驗證。關于未來的發展路線圖，官方也還沒有明確發布，因此我們暫時無法了解它在多智能體領域的更大愿景。如果你對這方面感興趣，可以持續關注它的更新動態。

其他框架

此外，還有一些新興的框架正在快速崛起，它們提供了更多靈活的選擇，值得關注。以下是幾個比較有代表性的框架：

• AgentBuilder百度推出的智能體開發工具，支持零代碼和低代碼開發，適合不同行業和應用場景，能低成本實現Prompt編排。
• Agno一個輕量級框架，專門用于構建多模態Agent。
• Bee Agent Framework一個開源的TypeScript庫，適合構建生產級的多智能體系統。
• CAMEL-AI.org開源的多智能體框架，靈感來自研究論文CAMEL，支持高度定制化的Agent開發。
• Coze字節跳動推出的AI Bot開發平臺，以智能體編排工具的成熟度、插件豐富性和大模型兼容性著稱。
• Dify開源的低代碼/無代碼平臺，通過可視化界面和模塊化設計，幫助開發者快速構建具備任務分解和推理能力的智能體。
• GLMagent除了基礎智能體生成能力外，智譜推出的GLMAgent還支持通過API調用實現文本對話、文生圖、聯網搜索等多樣化功能。
• Firebase Genkit由Google Firebase開發的開源框架，用于構建基于AI的Node.js和Go應用。
• Flowise開源的拖放式UI框架，支持自定義大模型工作流的智能體構建。
• HF Smolagents：Hugging Face開發的開源庫，以簡潔性和對代碼智能體的強大支持為特色。
• Langflow被Datatax收購的開源框架，支持交互式構建基于Flow的GenAI應用。
• Modelscope阿里云的多模態AI Agent框架，結合低/零代碼設計，提供豐富的預設模板，支持靈活定義智能體行為。
• OpenAGI由AI Planet構建的簡單框架，用于開發類人智能體。
• OpenAI Swarm一個輕量級的多智能體編排框架，目前主要用于教育探索。
• MetaGPT支持元編程思想的多智能體構建框架。

由于目前對“Agent”這一概念的理解還不夠清晰，甚至存在濫用（比如把簡單的Bot當成Agent），導致市面上的Agent框架良莠不齊。如果你有其他喜歡的Agent框架，歡迎留言補充！

小結

雖然每個Agent應用框架都具備強大的功能，但由于生成式人工智能領域的快速發展，這些框架也在不斷更新和改進。選擇哪個框架，主要取決于企業的具體需求，比如業務場景、應用類型、安全性要求、性能表現以及其他技術細節。