使用哪种人工智能代理框架？LangChain？AutoGen？9 种常用框架说明！

开发 AI 代理涉及选择合适的框架，以满足项目的需求，无论是基本任务、二次开发还是企业级集成。本指南探讨了多个框架——Coze、Dify、FastGPT、MetaGPT、AutoGen、Spring AI、Swarm、LangChain 和 LangGraph——以提供对它们的工作原理和使用案例的详细见解。

1. Coze

Coze 是一个轻量级且用户友好的框架，旨在以尽可能少的开销构建简单的 AI 代理。它专注于为开发者和非开发者提供可访问性和快速部署。

工作原理：

• 简单性：Coze 提供了一个直观的界面，用户可以在不需要深入编程知识的情况下设置代理。

• 预构建模板：它包括多种预配置的代理模板，用于客户服务、聊天机器人交互和基本数据检索等任务。

• 即插即用组件：开发者可以集成现有的 AI 模型，如 OpenAI 的 GPT，快速创建功能性代理。

使用案例：

非常适合C端用户（消费者）或需要简单自动化任务的个人，提供简单易用的解决方案。

优势：

• 易于使用：Coze 提供了适合非技术用户的用户友好界面。代理功能丰富，支持工作流。
• 快速设置：预构建模板加速了开发过程。
• 社区：Coze 拥有丰富的插件系统和市场上大量可用的模板。

缺点：

• 有限的可扩展性：并不适合大型企业应用。
• 缺乏RAG功能：对RAG场景的支持相对较弱。
• 对大多数模型缺乏支持：仅支持少量在线模型。（不支持Ollama等。）
• 未开源：Coze目前不是开源的。它是字节跳动旗下的产品。Coze拥有丰富的插件系统和易用性，但与Dify相比，其可定制性可能有所限制。

2. Dify

Dify是一个支持本地私有部署的开源平台。这意味着用户可以根据自己的需求进行定制，并在自己的服务器上部署，从而更好地控制数据安全和隐私。Dify的开源社区活跃，提供丰富的资源和支持。（根据我在构建简单AI工作流的经验，我个人更倾向于Dify而不是FastGPT和Coze，因为它更具可定制性）

工作原理：

• 最小配置：开发者可以使用简单的API构建代理，而无需进行广泛的设置。
• 模块化设计：任务可以分为多个模块，使开发者能够专注于特定功能。
• 集成能力：Dify支持与第三方API和工具的集成，以扩展其功能。

用例：

非常适合个人开发者或小型团队。面向企业用户，适合程序员。

优势：

• 简单且免费的部署： Dify 支持使用 Docker 部署，这意味着您可以轻松拥有自己的私有 Dify，支持您的隐私，同时保持一切完全免费。
• 外部 API 集成： Dify 允许与外部服务无缝连接，为开发人员提供灵活性。
• 无代码开发： 简化了具有有限编程知识的用户的创建过程。

• 支持 RAG： Dify 实际上提供了良好的 RAG 支持（用户可以将他们的 Notion 导入为私有知识库）。它还可以提供多种 RAG 选项，例如分块方法、索引方法，但不支持开源嵌入模型（仅支持 OpenAI）。

• 广泛支持模型： 支持所有（或 99.99%）的大型语言模型，如 Claude3、OpenAI，并且还支持本地开源模型。

• 社区支持： 作为最著名的开源 LLM 相关项目之一（58k Star），有很多人积极参与社区，提供教程、合并拉取请求和处理问题，这意味着您可以轻松获得他们的支持。

• 多种工具集成： 在其工作流程中，Dify 拥有各种所需的工具，适用于所有类型的服务，例如搜索。您甚至可以自定义自己的工具！

缺点：

• 可扩展性限制：不太适合大规模企业项目。
• 高级功能有限：专注于简单性，可能限制复杂应用的功能。
• 不支持多个代理：尽管 Dify 支持工作流，但对多代理开发的支持较差。

3. FastGPT

FastGPT 是一个开源平台，提供开箱即用的数据处理、模型调用和可视化功能。它还可以通过 Flow 来协调工作流程，从而实现复杂的问答场景。它以其强大的知识库系统而闻名，优于 Dify 或 Coze。

工作原理：

• 特定领域的 AI 助手： 通过使用您自己的文档或问答数据训练模型，创建针对特定行业或知识领域的聊天机器人。
• 自动化数据预处理： 通过自动化文本预处理、向量化和问答分段来简化工作流程，节省时间并提高效率。
• 可视化工作流编排： 使用直观的拖放界面设计复杂的 AI 工作流，集成数据库查询和库存检查等任务。

• 调试工具： 利用全面的调试功能来优化您的模型。

用例：

最适合需要知识库功能的应用。面向企业用户，适合程序员。

优势：

• 知识库的高性能：针对知识库进行了优化，以实现低延迟和精确检索
• 出色的RAG支持：与Coze或Dify相比，FastGPT在使用RAG的情况下表现更佳，提供快速准确的检索以及更多的索引模型和文件读取模型选项。

缺点：

• 对某些模型的支持不足： FastGPT 通过 OneAPI 支持其模型，支持常见的大型模型，但对一些常用的 Ollama 或 Deepseek 的支持不足。
• 灵活性有限： 虽然 FastGPT 在其核心功能上表现出色，但可能不适合更复杂或更微妙的查询。

4. MetaGPT

MetaGPT 提供了构建多智能体系统的高级能力，通过将人类工作流程编码为标准操作程序 (SOP)。这使得智能体能够高效地协作处理复杂任务。

工作原理：

• SOP 集成：开发人员将 SOP 定义为提示序列，使代理能够模拟类人工作流程。
• 角色分配：任务被分解，代理被分配特定角色（例如，研究员、分析师）以进行协作。
• 错误减少：中间结果由具有特定领域专业知识的代理进行验证，从而确保更高的准确性。
• 流水线范式：MetaGPT 像流水线一样运作，代理按顺序完成子任务。

用例：

适用于需要任务分解和多代理协作的复杂项目，例如研究工作流程或技术写作。

好处：

• 工作流程自动化：通过标准操作程序简化复杂任务的执行。
• 减少错误：验证步骤提高输出质量。

缺点：

• 设置复杂性：需要详细的规划和配置。
• 开销：多代理系统的资源使用高。

5. AutoGen

AutoGen 是一个由微软创建的开源框架，允许多个代理相互互动和对话，以协作完成任务。

工作原理：

• 对话代理：代理旨在相互沟通，分享见解和解决方案。
• 可定制角色：开发人员可以定义代理角色，例如规划者、执行者或验证者。
• 多模态支持：AutoGen 可以与各种工具、API 和数据源集成，以增强功能。
• 操作模式：包括 LLM、人类输入和外部工具的组合。

用例：

适用于在项目管理、自动化流程或协作创作等领域创建动态、可适应的AI系统。

好处：

• 协作：代理可以动态地共同工作。
• 可定制性：高度适应特定的使用案例。

缺点：

• 开发复杂性：需要在配置多智能体交互方面具备专业知识。
• 资源密集型：需要大量的计算资源。

6. Spring AI（阿里巴巴）

Spring AI 是阿里巴巴为将 AI 能力集成到 Java 大规模应用程序和生态系统而设计的企业级框架。它的官方网站在 这里。Java 开发占所有程序员的 42%，但目前大多数模型仅支持 Python，因此 Spring AI 在对 Java 的兼容性方面独具特色。

工作原理：

• 企业集成：提供与现有企业系统的无缝集成，包括 CRM、ERP 和数据库。
• 可扩展性：处理大型工作负载和并发请求，适合企业环境。
• 安全特性：确保强大的数据安全性和符合行业标准。
• 工具包：为常见的企业用例提供预构建的工具包，例如网关、消息队列、配置中心。

用例：

对于希望将人工智能融入其运营的企业来说，这是一个出色的选择，同时确保可扩展性和安全性。

优势：

• 企业级：专为大规模应用量身定制。
• 强大的安全性：符合行业合规标准。
• 支持Java开发者：虽然大多数其他框架如OpenAI的Swarm、Langchain和AutoGen主要支持Python，但SpringAI提供对Java的支持。

缺点：

• 高成本：对小型企业来说可能比较昂贵。
• 复杂的设置：需要大量的初始配置。

7. Swarm (OpenAI)

Swarm，由OpenAI开发，通过引入轻量级、无状态的设计来解决这些挑战，从而简化了代理之间的交互。它采用了“例程”和“交接”等概念，引导代理完成协作任务，实现专业代理之间的无缝过渡。这种方法对于需要多个专业能力协同工作的应用特别有益，例如客户服务系统，初始联系由一个代理处理，然后将具体查询转交给其他代理。

工作原理：

• 任务特定代理：开发者创建专门针对特定任务的代理，例如数据摘要或情感分析。
• 协调工具：Swarm 包括用于管理和协调多个代理活动的工具。
• 关注模块化：鼓励构建小型、可重用的组件，以便组合形成更大的工作流程。
• 例程和交接：这些功能指导代理完成协作任务，实现专业代理之间的顺畅过渡。

用例：

适合小规模项目、教育实验或概念验证演示。

优势：

• 最新创新：作为新宣布的框架，Swarm 融合了前沿的方法论。
• 模块化：支持高效的任务分配和协调。
• 灵活协作：例程允许在多智能体任务中实现无缝的代理切换。

缺点：

• 不成熟：由于刚刚发布，Swarm 缺乏广泛的文档和社区支持。
• 开发开销：无状态设计可能需要针对复杂应用程序定制内存解决方案。
• 无状态设计：其无状态设计可能不适合需要上下文记忆的复杂决策任务。
• 内存管理：缺乏内置内存管理，要求开发者实现自己的解决方案。

8. LangChain & LangGraph: 终极人工智能框架组合

LangGraph 和 LangChain 共同提供了一个集成的强大框架，用于开发企业级人工智能代理。它们结合了有状态的交互、多代理协调和无缝集成，以处理其他框架常常难以应对的复杂工作流程。

LangGraph 特性：

• 有状态交互：跟踪上下文和代理状态，使连续和持久的工作流程成为可能，这对于复杂的决策任务至关重要。
• 多代理协调：支持多个代理之间的协作，适用于需要不同类型专业知识或行动的复杂任务。
• 基于图的工作流程：使用图结构建模动态过程，允许复杂的依赖关系和灵活的任务执行。
• 与 LangChain 的集成：LangGraph 与 LangChain 模块化结构的交互增加了额外的灵活性，使更广泛的 AI 应用成为可能。

LangChain 特性：

• 模块化集成：简化了语言模型与 API、数据库及其他数据源的连接，减少了对定制解决方案的需求。
• 快速原型开发：通过预构建工具加速开发，使构建、测试和快速部署 AI 应用变得更加容易。
• 基于链的方式：确保工作流程是线性的且易于管理，这对于追求简单性和清晰性的开发者尤其有用。
• 预构建工具：一个预配置工具库，将 AI 模型连接到各种数据源和服务，减少了集成所需的时间。

比较见解：

• 任务复杂性：LangGraph 非常适合需要多智能体协作、状态持久性和复杂决策流程的企业任务。然而，LangChain 在将外部服务和语言模型整合到一个连贯的系统中表现出色，适合于需要简单但广泛集成的任务。
• 开发体验：LangGraph 提供了一个高度结构化的框架，适合在复杂的多智能体项目上工作的庞大团队。而 LangChain 更加灵活，适合快速原型开发，但在管理复杂的交互和依赖关系时可能需要更多时间。
• 社区与支持：LangChain 拥有一个强大的社区，提供丰富的文档、教程和插件，确保开发者能够轻松找到资源。相对较新的 LangGraph 可能资源较少，但得益于与 LangChain 已建立的生态系统的紧密集成，显著受益。

为什么 LangGraph 和 LangChain 超越其他框架：

• 全面且可扩展的解决方案：LangGraph 和 LangChain 的结合为开发者提供了一个完整的解决方案，以管理复杂的代理交互，同时整合数据源、语言模型和 API。其他框架可能在某一领域表现出色（例如，API 集成或状态管理），但在其他方面则显得乏力。
• 快速开发而不牺牲复杂性：虽然其他框架在实现简单任务时可能很快，但随着复杂性的增加，它们往往会变得缓慢。LangGraph 和 LangChain 都优先考虑快速原型开发，同时确保在扩展到更大、更复杂的系统时的灵活性。
• 动态和灵活的工作流程：LangChain 的链式方法使得设计线性任务变得更加容易，而 LangGraph 的图形结构和多代理能力则处理更动态和复杂的系统。二者结合可以覆盖广泛的用例，从简单的单代理任务到复杂的多代理交互。
• 错误恢复和持久状态：LangGraph 的有状态交互对于需要长期上下文的应用程序至关重要。其他框架可能不提供持久性，这意味着开发者必须自己构建错误恢复或状态管理系统，从而增加不必要的复杂性。LangGraph 通过开箱即用的状态管理简化了这一过程。
• 广泛的预构建工具：LangChain 提供了大量针对语言模型、数据库、API 等的预构建工具和集成。这套工具相比于将这些集成留给开发者的框架，节省了大量开发时间。
• 高级定制和控制：LangGraph 允许对工作流程、代理交互和控制流进行深度定制。这对于需要独特工作流程和代理行为的企业项目尤其有用。其他框架可能缺乏这种级别的定制性，使其不太适合高度专业化的任务。
• 统一生态系统：LangGraph 和 LangChain 之间的集成创建了一个协调一致的生态系统，使两个组件和谐工作，减少摩擦，提高开发效率。与需要手动连接的独立工具不同，这种组合简化了构建和扩展 AI 系统的整体过程。

LangGraph 和 LangChain 的结合为开发复杂 AI 系统提供了独特、全面且可扩展的解决方案。它们的有状态多代理协调、快速原型开发能力以及与外部工具和 API 的无缝集成，使其成为企业级应用的首选。凭借强大的社区、广泛的预构建工具和无与伦比的灵活性，LangGraph 和 LangChain 提供了其他框架无法单独提供的更多功能。

结论

选择合适的 AI 代理框架取决于您项目的需求。以下是一个快速概述：

简单的工作流程和功能（没有复杂的内容）

• 为了简单和快速设置：如果您需要一个简单的解决方案来构建基本的 AI 代理，而不需要太多技术复杂性，Coze 是一个很好的选择。它轻量且易于使用，具有预构建的模板和即插即用的方法。
• 为了定制化：如果您希望对项目有更多控制，Dify 是一个强有力的选择。它支持本地部署，支持多种模型，并且具有很好的可扩展性。
• 为了知识库和 RAG 支持：如果您关注的是开发强大的知识库并支持检索增强生成（RAG）工作流程，FastGPT 是最佳选择。它提供强大的知识库支持和快速检索，但其多样性有限。

适合快速满足需求，并可用于二次开发。

• 对于复杂的多代理项目：如果您的项目涉及多个代理协同完成任务，MetaGPT 或 AutoGen 是最佳选择。两者都提供强大的多代理功能，但设置复杂性和资源需求较高。

企业级框架

• 针对企业级应用程序与 Java：如果您正在开发需要与 Java 无缝集成的大规模企业级应用程序，Spring AI（阿里巴巴）是最佳选择。它专为企业使用而设计，并提供对 Java 的便捷支持。
• 针对特定任务和模块化系统：Swarm 非常适合具有专门代理的小规模模块化系统。它提供创新的任务管理，但缺乏成熟的社区支持，可能需要自定义内存解决方案。
• 针对先进和可扩展的 AI 系统：如果您需要针对复杂的企业级 AI 项目的灵活、可扩展解决方案，LangGraph & LangChain 提供了最全面和可定制的框架。它们在多代理协调、状态持久性和与外部工具的集成方面表现出色。

免责声明： 本文基于我个人的经验和从编程社区收集的见解撰写。它是在 Swarm 发布后大约 3 周内撰写的。请注意，本文所呈现的信息可能会随着这些框架的持续发展和更广泛的使用而演变。始终考虑咨询其他资源和文档，以获取最新和最全面的细节。