2025年ai代理框架深度比较：7大框架助力任务自动化与智能化解决方案

我们已经进入2025年，人工智能世界正在向代理人工智能（Agentic AI）革命化，世界开始为行业问题自动化生产代理。术语“代理”描绘了人工人类为人类工作，而“AI代理”则描绘了人工智能人类为人类自动化复杂工作。

AI代理拥有大型语言模型（LLM）的智能来智能地完成任何提供的工作。代理在幕后由大型语言模型（LLMs）驱动。

目前有一些著名的AI代理框架可以用于构建代理解决方案以自动化任务。让我们来看看一些流行的框架进行比较。

顶级AI代理框架

1. Langchain
2. Microsoft的Autogen
3. HuggingFace的Smolagents
4. CrewAI
5. LangGraph
6. AutoGPT
7. Microsoft的Semantic Kernel

让我们逐一看看它们的特点，并进行比较。

Langchain

LangChain是一个开源框架，旨在简化开发、构建和部署大型语言模型应用程序。它提供了构建应用程序的接口，这些应用程序涉及与特定的LLM模型集成，使用嵌入模型并与向量数据库集成。同时，它还允许与第三方服务集成。

特性

1. 模型集成： LangChain 提供与所有流行的 LLM 的集成，并且还使用户能够开发最简化的更改，以通过模型 I/O 接口与 LLM 模型进行通信。

2. 复杂应用开发的链： LangChain 具有链的接口，可以将 LangChain 模块组合在一起，以构建复杂的应用程序并轻松管理它们。

3. 提示模板： LangChain 使开发人员能够为任何 LLM 集成创建结构化的提示。这些模板验证数据，包含示例并指定输出格式，以便与 LLM 模型进行更顺畅的交互。

4. 用于自主解决方案的代理： LangChain 有一个单独的模块“代理”，以自主的方式构建复杂的解决方案，其中代理使用提供的工具或技能集逐步解决问题。

5. 记忆： LangChain 提供记忆模块，以将先前的交互用作与 LLM 模型未来交互的上下文。

6. RAG 支持： LangChain 具有 RAG 支持，通过转换、存储和检索信息来增强 LLM 输出。此外，LangChain 具有与各种向量数据库连接的接口。

Microsoft的Autogen

Autogen是一个开源框架，用于构建使用AI 代理的自主AI应用程序。它支持构建对话式的单代理和多代理应用程序。它旨在提供一个易于使用且灵活的框架，以加速对代理AI的开发和研究。

特性

1. 多代理对话： 框架提供构建代理的能力，这些代理将与其他代理进行通信。它允许轻松构建自主应用程序。
2. 人机协作： 框架不仅允许自主的通信方式，还允许这些代理在对话中与人类进行反馈或信息交流。
3. 代码执行： 框架具有在本地命令行或docker中执行代码的能力。它允许他们编写代码并像动态代码生成一样执行以满足任何需求。
4. 各种对话模式： 框架允许构建应用程序，使代理能够以群聊、两个代理聊天、顺序聊天和嵌套聊天模式进行通信。
5. 事件驱动支持： 框架的最新版本支持代理之间的事件驱动通信，其中代理对话创建事件，并将由下一个代理进一步处理。这将允许在分布式环境中构建微型代理服务。
6. 开放遥测支持： 框架原生支持开放遥测，允许从应用程序收集遥测数据并将其发送到遥测服务器。

HuggingFace的Smolagents

Hugging Face的Smolagents是一个简单的开源框架，旨在使开发者能够构建简单的代理，支持任何大型语言模型。

特性

1. Hub集成： 框架支持与HuggingFace hub的集成，以便您可以访问丰富的库和大型语言模型，以构建代理应用程序。
2. 对代码代理的优先支持： 框架鼓励生成代码作为执行的操作，而不是使用带有json响应的LLM模型进行函数调用。
3. 开放遥测集成： 框架支持开放遥测集成，以检查代理运行并对其进行操作和性能调试。
4. 在hub中发布您的工具： 框架支持创建工具供代理调用。此外，它还支持将工具推送到hub，以便任何具有访问权限的人都可以使用。
5. 导入LangChain工具： 您还可以从LangChain导入和加载工具，以便您可以访问丰富的工具集以满足您的用例。

Crew AI

CrewAI 是一个用于编排自主AI 代理的尖端框架。您可以构建AI代理团队，协同解决复杂问题。CrewAI 使您能够创建AI团队，团队中的每个代理都有自己的角色、工具和目标，类似于人类，并共同合作解决复杂任务。

特性

1. 基于角色的代理： CrewAI 受到现实世界人类和各个领域活动的启发，允许创建具有定义角色和专长的专业代理，从研究人员到作家。
2. 灵活的工具： 代理配备灵活的工具以执行任务，能够与外部连接（如数据源、API 等）集成。
3. 团队模式执行： 框架支持在团队内创建代理以解决复杂问题，每个代理都专门解决问题的某一部分。
4. 智能协作： 代理共同工作，分享见解，通过适当的智能协作解决复杂问题。
5. 知识访问： 它允许代理访问外部连接的数据，并在解决问题时分析缺失的信息。

LangGraph

LangGraph 是 LangChain 的一个扩展，允许开发者使用基于图的模型创建高度可控的代理，具有复杂的工作流程。它使得可视化执行成为可能，展示不同部分是如何相互连接的。

功能

1. 访问LangChain库： 由于LangGraph建立在LangChain之上，因此您可以访问LangChain的任何库和模块。
2. 使用LangGraph工作室可视化和分析工作流程： 该框架能够可视化数据在工作流程执行中的连接方式。它有助于原型设计、调试以及代理的共享。
3. 轻松部署应用程序： LangGraph允许用户轻松启动服务器和LangGraph工作室Web UI来构建和部署应用程序。
4. 各种部署支持： LangGraph支持自托管、云SAAS、自带云和自托管企业部署选项，以便用户可以选择他们偏好的应用程序部署策略。

AutoGPT

AutoGPT 革新了企业和个人对 AI 或 LLM 的使用。简单的客户端服务器架构作为运行低代码工作流的平台。它使得创建、部署和管理持续运行的代理成为可能，这些代理可以根据给定的需求协同工作。

特性

1. 低代码工作流： 该平台使用户能够在没有广泛编码知识的情况下创建工作流。
2. 智能自动化： 框架允许创建代理，它们协同工作以自动化重复任务。
3. 自主操作和持续代理： 在您选择的云中部署代理，并在相关触发器激活时无限期运行。

Microsoft的Semantic Kernel

Semantic kernel 是微软构建的轻量级、开源开发工具包，让您可以轻松使用最新的AI模型在C#、Python和Java中构建AI代理。

特性

1. 灵活、模块化和可观察的： Semantic Kernel 被财富500强公司使用。它与任何大型语言模型兼容，并支持遥测、钩子和过滤器，使您感觉在构建负责任的AI应用程序。
2. 可扩展的： 通过将现有的代理应用作为插件添加，您将通过一系列现成的连接器灵活地将AI集成到其他工具中，从而最大化您的投资。
3. 自动化业务流程： 它将提示与现有API结合以执行操作。通过向AI模型描述您现有的代码，它们将通过函数调用被调用以满足请求。
4. 可插拔的LLM支持： 您可以轻松地将大型语言模型与Semantic Kernel连接，以便使用新的大型语言模型。它支持流行模型和HuggingFace中的模型。

上述框架的高层次比较

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