AI代理的熱潮真實存在。但構建一個AI代理？那完全是另一回事。

今年早些時候，我著手打造一個個人AI代理，自動化我的日常工作流程——郵件回復、報告生成、日程管理、內容草稿，甚至調試代碼片段。我以為這只需一周。

我錯了。耗時三個月。為什么？

因為選擇合適的AI代理框架比構建代理本身還難。

在嘗試了十幾種框架——從流暢的視覺化構建工具到高度可定制的代碼優先堆棧后，我分享了這份我希望當初就有的指南。

首先，為什么AI代理框架如此重要

讓我們澄清一點：AI代理不僅僅是花哨的聊天機器人。

它是一個能夠：

?感知（通過文本、語音、工具等輸入）?規劃（決定做什么）

?行動（觸發API、運行工具、委派任務）?學習（使用記憶、上下文、歷史）的系統

框架為這些能力提供結構。沒有它們，你就像在用膠帶粘API，祈禱GPT不會在生產數據庫中“幻覺”出錯。

框架讓代理變得可靠、模塊化、可擴展。 現在來看看有哪些選擇。

1. 無代碼/低代碼明星——適合快速構建者和團隊

n8n

適用場景：想將AI代理接入700+現實應用，無需編碼。

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n8n像是增強版的Zapier，但擁有完全的開發者自由。其AI模塊不斷擴展，你可以構建：

?響應Slack消息

?分析收件箱郵件

?查詢數據庫

?調用GPT-4或Claude進行推理

視覺化、強大、可在自有服務器部署。我用它在一小時內自動化了一個銷售代理流程。

n8n.io[1] - 強大的工作流自動化工具n8n是一個獨特結合AI能力與業務流程自動化的工作流平臺，提供…

Flowise

適用場景：喜歡LangChain但討厭YAML。

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這是一個專為大型語言模型鏈式操作的拖拽式視覺構建工具。想象一下點擊組合：

?提示模板

?記憶模塊

?檢索引擎

?行動工具（比如瀏覽或代碼解釋器）

就像GPT的視覺化樂高積木。

Flowise[2] - 視覺化構建AI代理開源生成式AI開發平臺，適合構建AI代理、LLM編排等。

Langflow

適用場景：用LangChain原型化代理但不想全部編碼。

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Langflow介于無代碼和低代碼之間。它提供Flowise的視覺化舒適感，同時支持更深層次的定制。

停止與工具斗爭Langflow[3] 是一個低代碼構建工具，簡化了構建可使用任何API、模型或數據庫的強大AI。

Rivet

適用場景：注重視覺化調試、透明度和AI流程圖。

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Rivet是AI代理的Figma。界面流暢、支持協作，可視化檢查代理在每個節點的思考。我發現它對向非技術客戶解釋流程非常有用。

Rivet[4]開源AI編程環境，使用視覺化節點式圖形編輯器。

2. 代碼優先框架——為開發者設計，旨在擴展

這里開始變得嚴肅。

這些框架假設你熟悉Python（或某些情況下的.NET），并希望創建真正自主、生產就緒的代理。

LangGraph

開發者：LangChain團隊核心優勢：基于圖的推理+記憶。

LangGraph允許你定義代理如何在多條路徑上決策。就像一個選擇你自己的冒險游戲——但由GPT掌舵，內置錯誤處理。

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適合以下場景：

?反思過去的行為

?根據結果重試或分支

?處理長時間會話狀態

非常適合多代理談判、研究流程或客戶服務流程。

LangGraph[5]使用LangGraph構建可控代理，我們的低級別代理編排框架。部署和擴展…

CrewAI

適用場景：代理團隊合作核心概念：基于角色的協作

CrewAI允許你定義“角色”，如開發者、分析師、編輯——每個角色由一個代理人格驅動。然后分配任務，它們相互交流解決問題。

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我用CrewAI創建了一個三代理系統，頭腦風暴博客文章、起草內容并自動發布。效果驚人。

額外優勢：其生態系統現包括無代碼Studio。

CrewAI[6] - 領先的多代理平臺只需提供一個電子郵件地址，我們的AI將編譯相關業務的詳細概述。探索關鍵…

AutoGen（微軟）

適用場景：需要企業級可靠性。

AutoGen模塊化、高可測試性，專為企業集成設計。你可以定義代理、工具、記憶和策略——一切盡在掌握。

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非常適合對話AI、文檔代理或需要多次GPT調用的任務。

AutoGen[7]AutoGen頂級文檔，一個用于開發AI代理應用的框架。

SuperAGI

適用場景：需要端到端自主代理堆棧

SuperAGI提供：

?向量數據庫集成

?任務監控和控制UI

?代理遙測

?代理市場

它不僅是一個框架，更是一個基礎設施。

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SuperAGI[8]不只是進入市場，而是主宰市場。

3. 專業化框架——針對特定工作流程

有時候，你不需要全能工具。你需要適合特定任務的工具。

UFO

專注：UI自動化（Windows應用）非常適合與傳統系統交互——Excel、CRM、桌面工具。

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GitHub - microsoft/UFO[9]桌面AgentOS。為microsoft/UFO開發貢獻代碼。

LiveKit

專注：實時語音代理為實時交互的語音代理提供支持。

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我用Whisper和GPT-4 Turbo用它構建了一個實時語音AI接待員。

LiveKit[10] - 全能語音AI平臺構建、部署和擴展實時代理。開源，企業級。

Agent Zero

專注：定制模塊化代理適合研究項目和內部工具開發。輕量、開放、邏輯優先。

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Agent Zero[11]Agent Zero (A0) 是一個運行在虛擬計算機中的下一代AI助手。免費、開源、功能齊全…

SmoLagents（Hugging Face）

專注：使用Hugging Face工具原型化適合快速實驗。語法簡單，迭代迅速。

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4. 框架之戰：生態系統至關重要

現在不僅僅是框架本身——而是其周圍的生態系統。

LangChain + LangGraph + LangSmith

?完整的LLM代理解決方案

?調試、監控、向量存儲和工具支持

?龐大的社區

CrewAI + CrewAI Studio

?無代碼和代碼接口

?開發者網絡和開放模板

?出色的入門+企業支持

微軟堆棧

?AutoGen + Semantic Kernel + Azure AI

?與.NET和企業系統無縫集成

2025年值得關注的新玩家

這個領域發展很快。以下框架仍在發展但潛力巨大：

?Julep — 復雜任務編排與分層計劃

?MGX — 具有反思邏輯的代理系統

?QuantaLogic — 基于思維樹+ReAct推理

?Guardrails AI — LLM輸出的防護與安全

選擇合適的框架：簡單規則

不要只選一個

我學到的最大經驗？你不必只選一個框架。

實際上，我現在的設置是這樣的：

?n8n觸發工作流?CrewAI頭腦風暴+撰寫內容

?LangGraph管理邏輯分支?LangSmith監控一切

?UFO自動化本地UI應用

這不是選邊站的問題。而是構建一個協同工作的技術堆棧。

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AI代理不再是科幻——它們是工具。如果說2024年是提示詞之年， 

2025年則是代理框架之年

那么，你在構建什么？你會選擇哪個框架？ 在評論中分享你最喜歡的框架，尤其是如果它不在這個列表中。