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AI的快速演进也代表了软件应用方式从单纯的“用软件”到现在“连做带用”软件的新范式。从OpenAI推出ChatGPT到AutoGPT横空出世再到现在国产大模型和开源Agent架构璀璨全球在这短短3年的时间里现在基于大型语言模型和先进技术作为多功能推理引擎和动态工具组合的智能Agent得益于多智能体系统MAS和专家系统已经与传统智能体有了显著的区别。论文《Agentic AI Frameworks:Architectures,Protocols,and Design Challenges》通过对传统AI和现代AI进行比较为现代智能Agent下了一个新的定义一种具备自主性与协作性的实体拥有推理与沟通能力能够动态解读结构化语境、编排工具并通过分布式系统中的记忆与交互调整行为。论文地址https://arxiv.org/html/2508.10146v1图源论文《Agentic AI Frameworks:Architectures,Protocols,and Design Challenges》这个定义在阐述智能体使用工具自主行动的同时强调了动态性与分布式交互。在智能体与时俱进情况下Agentic AI架构也在快速的迭代与重构全新的框架则更加注重动态与交互。比如全新的OpenHands就进化成了一款完全重构的开源多智能体框架。那么目前流行的和具备潜力的框架都有哪些呢本文王吉伟频道盘点了20个Agentic AI框架并梳理了这些框架的特征与优缺点帮助大家从技术层面更好地理解Agentic AI。相关论文公众号主页发消息 251203 获取资源提供中英双语版。【PS赠书福利见文末】1、CrewAI一个多智能体框架专注于智能体团队(crew)的编排用于协调自主AI Agent。通过角色分工和流程设计简化多智能体协作提供Crews和Flows两种方法分别实现自主智能和精确任务编排让开发者快速构建适用于各种场景的自主智能体系统。主要特征角色驱动架构每个智能体定义特定角色和技能实现专业化协作极简API设计提供高层简洁性同时保持底层控制精确度动态任务分配智能体可根据能力自动认领和执行子任务内置监控与调试实时追踪智能体状态和任务执行流程应用案例股票分析系统创建金融分析师、数据收集员、风险评估师等角色智能体协同工作软件开发虚拟团队模拟产品经理、开发人员、测试人员协作完成项目客户服务中心多智能体分工处理咨询、投诉、技术支持等不同类型请求优势快速原型开发几行代码即可创建功能完备的多智能体系统直观的角色定义通过简单配置文件明确智能体职责和能力强大的社区支持拥有活跃开发者社区和丰富的实战应用案例灵活的扩展性支持插件系统可轻松集成新功能弱点文档相对分散完整学习路径需自行探索多个资源对复杂场景的适配高度定制化需求可能需要深入修改框架源码资源管理大规模智能体团队可能面临性能瓶颈。GitHub链接https://github.com/crew-ai/crewai官网https://www.crewai.com/2、AutoGen微软开发的开源多智能体框架专为构建可扩展的多智能体系统、智能体间通信与编排设计能够自主行动或与人类协作。允许LLM智能体相互对话协作解决任务支持多语言开发和人类无缝参与。主要特征多智能体对话机制通过智能体间自然语言交流解决复杂问题模块化架构支持自定义智能体、工具、内存和模型的灵活组合跨语言支持兼容Python和.NET便于企业级应用开发异步通信高效处理多智能体间消息传递提升系统响应性大型语言模型集成无缝对接GPT-4、Claude等主流大模型应用案例软件开发加速通过多个智能体程序员、架构师、测试员协作将开发效率提升4倍研究协作学术团队利用其分布式智能体网络进行数据挖掘和论文生成内容创作多智能体协同完成从创意构思到内容生成的全流程优势低门槛高产出仅需少量代码即可构建复杂多智能体应用智能体自主决策减少人工干预提高任务完成效率灵活的协作模式支持链式、并行、递归等多种协作方式可视化界面AutoGen Studio提供直观UI简化开发和调试弱点学习曲线陡峭高级特性需深入理解多智能体通信机制资源消耗较大多智能体并行运行对算力和内存要求高调试复杂度分布式智能体系统故障排查难度增加。GitHub链接https://github.com/microsoft/autogen3、LlamaIndex**前身为GPT-Index**专注于连接LLM与私有数据的开源框架提供数据摄入、索引、查询和检索的完整流水线支持与多种应用框架集成让LLM能够基于用户特定数据进行推理是构建RAG(检索增强生成)应用的首选方案之一。主要特征数据连接器支持多种数据源(文件、数据库、API等)的无缝接入智能索引自动构建高效向量索引优化检索性能查询增强智能重写查询提高检索精度和相关性上下文窗口优化有效管理长文本突破LLM上下文长度限制插件系统支持自定义节点和检索策略满足特定需求应用案例企业知识库构建公司内部文档智能问答系统研究助手帮助学术人员高效检索和分析文献资料智能客服结合企业产品文档提供精准解答减少人工干预优势降低幻觉现象通过可靠数据源支持提高LLM输出准确性增强上下文理解使LLM能够利用企业特有知识进行推理简单易用提供统一接口隐藏索引和检索的复杂实现与智能体集成为智能体提供可靠的知识来源增强决策能力弱点依赖高质量数据输出质量高度依赖输入数据的完整性和准确性索引维护成本大规模数据需要定期更新索引消耗计算资源与纯智能体框架相比缺乏自主决策和行动能力需与其他框架结合。GitHub链接https://github.com/run-llama/llama_index官网www.llamaindex.ai4、LangChain一个用于构建智能代理和基于大型语言模型的应用程序的框架现已演进为全面支持Agentic AI的开发平台。它通过标准化接口连接模型、嵌入、向量存储等组件简化LLM与外部工具、数据的集成提供强大的提示词管理和链式调用功能支持实时数据增强、模型互操作性、快速原型开发和生产级特性拥有活跃的社区和生态系统是构建LLM驱动应用的首选框架之一。主要特征模型无关接口统一API对接OpenAI、Claude、Llama等主流大模型提示词工程工具提供模板化、结构化提示词管理链式调用支持多步骤推理和工具调用的无缝衔接记忆管理内置多种记忆机制支持上下文保持和历史追踪工具集成轻松连接API、数据库、文件系统等外部资源应用案例智能问答系统构建知识库问答支持文档检索和自然语言回答内容创作助手辅助撰写报告、文章支持多轮润色和内容扩展API集成网关将LLM与企业现有系统连接提供自然语言接口优势生态系统完善拥有LangSmith(监控)、LangGraph(工作流)等配套工具社区活跃度高丰富的文档、教程和活跃的开发者社区灵活的定制能力可轻松调整提示词、模型和工具链满足特定需求企业级支持已被多家大型企业采用证明其稳定性和可靠性弱点过度抽象某些场景下可能需要深入理解底层实现才能优化性能配置复杂性完整应用搭建需要配置多个组件和参数模型依赖性能高度依赖所集成的LLM模型质量。GitHub链接https://github.com/hwchase17/langchain官网https://www.langchain.com5、LangGraphLangChain生态的图结构框架专为构建状态化多智能体系统设计通过图结构实现复杂动态工作流支持循环、条件分支和持久化用于构建、管理和部署长期运行的有状态代理提供持久执行、人类参与、全面记忆等核心优势支持与 LangSmith和LangChain等产品集成是开发高交互性、自主性智能系统的关键工具。主要特征图结构工作流使用有向图表示智能体协作流程直观可视化状态管理内置状态跟踪支持复杂流程中的上下文保持循环与条件原生支持工作流循环、条件判断和动态路由人工干预允许在关键节点插入人工审核或操作持久化支持工作流状态的保存和恢复便于断点续传应用案例客服自动化构建智能客服处理从咨询到问题解决的全流程业务审批流模拟多级审批流程支持条件判断和人工介入内容生产流水线多智能体协同完成内容策划、创作、审核和发布优势可视化开发通过LangGraph Studio直观设计和调试工作流精细控制提供对智能体执行流程的细粒度控制和监控复杂流程支持轻松管理具有循环、分支的复杂业务逻辑与LangChain无缝集成可直接利用LangChain的模型和工具生态弱点学习曲线陡峭掌握图结构工作流设计需要一定时间性能考虑复杂图结构可能带来额外计算开销生态相对较新与LangChain相比第三方集成和社区资源较少。GitHub链接https://github.com/langchain-ai/langgraph6、MetaGPT多智能体协作框架核心设计理念是模拟软件公司组织结构和工作流程通过多角色智能体(产品经理、架构师、工程师等)协作将自然语言需求自动转化为可执行代码和完整项目文档实现一句话需求全套解决方案。它以一行需求为输入输出用户故事、竞争分析、需求、数据结构、API、文档等。内部包含产品经理、架构师、项目经理、工程师等角色提供软件公司的整个流程和精心编排的标准操作程序SOP。主要特征角色驱动开发模拟软件团队角色分工每个智能体负责特定任务全流程自动化从需求分析、设计到编码、测试的完整软件开发流程智能任务分配系统自动将任务分配给最合适的角色智能体文档生成同步输出PRD、设计文档、测试用例等完整项目文档代码质量保障通过多智能体评审和测试确保代码质量应用案例原型开发快速将产品构想转化为可演示的软件原型小型应用开发构建简单Web应用、工具脚本等学习平台开发者学习软件开发流程和最佳实践的教学工具优势开发效率革命大幅缩短从需求到实现的时间提高生产力降低技术门槛非技术人员也能通过自然语言创建软件标准化流程遵循行业最佳实践输出规范的代码和文档学习工具帮助开发者理解和掌握软件开发的完整流程弱点适用场景有限主要适合中小型应用大型复杂系统支持较弱代码质量自动生成代码可能需要人工优化才能用于生产环境模型依赖输出质量高度依赖于所使用的LLM模型性能。GitHub链接https://github.com/geekan/MetaGPT产品https://mgx.dev/7、Atomic Agents新兴的开源框架专为去中心化多智能体系统设计采用原子设计原则支持多个具有特定目标的智能体以分布式方式协调任务用于构建AI应用。该架构强调原子性即每个组件如Agent、工具、上下文提供者都是单一用途、可重用、可组合且行为可预测的。基于Instructor和Pydantic构建使开发者能够使用熟悉的软件工程原则来创建AI应用特别适合模拟、大规模自动化和研究协作等复杂环境。主要特征去中心化架构无中心控制点提高系统鲁棒性和可扩展性模块化设计智能体由独立的原子组件构成可灵活组合分布式协调通过消息传递实现智能体间协作无需共享状态自治决策每个智能体拥有独立决策权能够自主应对环境变化动态重组系统可根据任务需求自动调整智能体组合应用案例大规模模拟城市交通、物流网络或生态系统的分布式模拟科研协作多个研究智能体并行探索不同解决方案共享发现去中心化自治组织(DAO)管理构建自动化决策和执行系统优势高容错性部分智能体失效不影响整体系统运行无限扩展性可轻松添加更多智能体处理更大规模任务创新的协作模式突破传统中心化架构的性能和可靠性限制适合前沿研究为分布式AI和多智能体系统研究提供理想平台弱点技术复杂度高理解和应用去中心化设计模式需要深厚技术背景调试困难分布式系统的问题定位和调试挑战较大与传统架构集成困难与中心化系统集成需要额外的适配层。GitHub链接https://github.com/BrainBlend-AI/atomic-agents8、Semantic Kernel微软开发的轻量级SDK专为企业级Agentic AI系统设计旨在帮助开发者构建、协调和部署AI代理和多代理系统。提供简单易用的API连接LLM与外部工具、数据和API支持函数调用、语义记忆和规划能力支持多种语言具有模型灵活性、Agent框架、多Agent系统、插件生态系统、向量数据库支持、多模态支持、本地部署和企业级准备等关键特性是构建企业级自主工作流的理想选择。主要特征模型无关设计支持OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face等多种LLM函数调用无缝集成现有代码和服务将其作为智能体可调用的技能语义记忆提供结构化记忆存储增强智能体长期知识保持和检索多语言支持兼容C#、Python和JavaScript适应不同开发团队企业级安全内置权限管理和数据保护机制适合敏感业务场景应用案例企业流程自动化自动处理采购申请、审批、订单生成等流程智能报表生成结合数据库和文档生成财务、销售等专业报表客户服务升级智能分析客户问题自动转接给最合适的团队优势与微软生态深度集成无缝对接Azure服务、Office 365等企业工具开发效率高通过简单插件机制快速构建复杂智能体应用企业级可靠性经过微软产品验证适合关键业务系统性能优化针对企业场景进行专门优化减少延迟和资源消耗弱点平台依赖性与微软技术栈集成最紧密其他平台体验略差学习曲线对不熟悉微软开发体系的团队有一定学习成本生态相对较新第三方插件和社区资源不如其他框架丰富。GitHub链接https://github.com/microsoft/semantic-kernel文档https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/overview/9、RASA智能体对话框架领先的开源对话式AI框架专注于构建上下文感知的智能对话系统近年来演进为支持LLM集成的智能体对话框架通过结合确定性对话管理与LLM驱动的智能创建更自然、更智能的交互体验。支持在多个平台如Facebook Messenger、Slack等上构建聊天机器人和语音助手能够实现上下文对话帮助开发者构建复杂的交互式应用。主要特征对话状态管理精准跟踪多轮对话上下文保持连贯体验意图识别通过NLU模型理解用户意图和实体对话策略支持规则和机器学习两种对话流程管理LLM集成可接入主流大模型增强理解和生成能力多模态交互支持文本、语音、按钮等多种交互方式应用案例客户服务机器人处理产品咨询、故障排除和订单查询语音助手构建智能音箱、车载系统的语音交互界面智能导购在线商店中提供个性化产品推荐和购买引导优势对话管理能力在复杂多轮对话中表现优异保持逻辑一致性企业级应用验证被多家大型企业采用证明其稳定性和可靠性可视化开发工具提供Rasa X等界面简化对话流程设计和调试社区与生态拥有丰富的文档、教程和插件生态弱点开发复杂度构建复杂对话流程需要掌握专门的DSL和设计模式对非对话场景支持较弱主要优势在对话交互其他智能体类型支持有限模型依赖升级到LLM增强版本需要一定的技术迁移成本。GitHub链接https://github.com/RasaHQ/rasa官网https://rasa.com/10、Trigger.devTrigger.dev是一个开源的TypeScript/JavaScript后台任务与工作流框架专为长时间运行的无超时任务设计支持使用常规异步代码创建和管理复杂工作流提供完整的监控、重试和调度能力使开发者无需担心基础设施管理问题。主要特征无超时限制支持长时间运行的后台任务不受传统无服务器环境时间限制事件驱动架构支持cron定时、Webhook和自定义事件触发工作流弹性扩展自动适应不同工作负载无需手动调整资源全方位监控实时状态、详细日志、链路追踪和自定义警报开发者友好TypeScript/JavaScript原生支持无缝集成现有代码库提供CLI和SDK灵活部署支持云端托管(Trigger.dev Cloud)和自托管两种方式案例AI客服系统并行处理客户咨询和内容审核实现24/7服务响应时间缩短70%数据管道构建连接多个数据源自动清洗、转换和加载支持大规模数据处理电商订单处理自动化订单确认、库存更新、物流通知和支付对账全流程优势开发效率提升使用熟悉的TypeScript/JavaScript编写任务无需学习特定DSL可靠性增强内置自动重试、错误处理和任务持久化确保任务最终完成成本优化按使用付费模式仅为实际执行时间付费避免闲置资源浪费无缝集成与CI/CD工具、数据库和云服务原生集成简化系统架构可观测性实时仪表盘和详细监控快速诊断和解决问题弱点学习曲线对于不熟悉异步编程的开发者有一定上手门槛特定环境问题在某些自托管或特殊环境中可能出现任务卡顿或状态同步问题生态相对年轻与一些成熟的任务调度框架相比社区插件和集成方案较少。GitHub链接https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev官网https://trigger.dev/11、BotpressBotpress已从传统聊天机器人构建工具转型为全功能Agentic AI平台提供无代码/低代码界面创建具有推理、工具调用和工作流编排能力的智能体支持与API、数据库深度集成是企业快速部署智能体应用的理想选择。主要特征可视化设计通过拖放界面设计智能体流程无需编写代码多模态支持文本、语音、图像等多种交互方式AI集成无缝接入LLM、RAG等先进AI能力插件生态丰富的预建模块快速添加功能如支付、通知自定义代码支持在关键节点插入JavaScript/Python代码部署灵活性支持云部署、自托管和容器化应用案例客户服务自动化构建24/7智能客服处理常见问题和请求内部流程助手简化员工操作如请假申请、IT支持营销自动化根据用户行为提供个性化推荐和服务优势零代码门槛业务人员也能设计和维护智能体快速迭代可视化界面使修改和优化智能体流程变得简单成本效益高减少开发资源投入加速产品上市全面的监控提供详细分析和日志便于优化智能体性能弱点定制化限制复杂逻辑可能需要编写代码失去无代码优势性能考量可视化设计可能生成效率较低的执行代码生态系统相对较新与其他成熟框架相比插件和社区资源较少。GitHub链接https://github.com/botpress/botpress官网botpress.com12、SmolAgentsHugging Face开源的轻量级智能体框架设计理念是少即是多提供极简API和实现专注于代码智能体(Code Agent)的原生支持让开发者能用最少代码快速构建功能强大的智能体系统。支持多种模型和工具强调简单性、安全性并提供丰富的集成选项包括与模型中心的集成、多模态输入支持以及工具的灵活性。主要特征极简架构核心代码简洁易于理解和定制避免不必要的抽象代码智能体优先特别优化了执行代码的智能体类型与Hugging Face生态集成无缝对接模型、数据集和其他工具轻量级依赖对系统资源要求低适合边缘设备和快速原型开发三行代码创建智能体极简API设计大幅降低入门门槛应用案例自动化脚本执行构建智能脚本执行器根据自然语言指令完成任务简单工具链连接多个API和工具形成自动化工作流教育工具帮助初学者理解和使用AI智能体降低学习成本优势入门门槛极低无需复杂配置几行代码即可创建可用智能体执行效率高轻量级实现减少运行开销提高响应速度代码友好对开发者友好的API设计便于阅读和维护与Hugging Face生态协同可直接利用生态中丰富的模型和工具弱点功能相对有限与全功能智能体框架相比高级特性支持不足扩展性受限复杂应用可能需要修改框架源码或迁移到其他框架文档和社区资源较少作为较新项目支持资源相对有限。GitHub链接https://github.com/huggingface/smolagents13、Agno一个高性能、注重隐私的多智能体框架、运行时和控制平面旨在快速、安全和可扩展地构建智能体、多智能体团队和工作流。它提供了丰富的工具集支持记忆、知识、会话管理和高级功能如人机交互、防护栏、动态上下文管理等。提供了完整的智能体解决方案包括快速开发框架、预构建的FastAPI应用和集成的控制平面确保数据隐私和安全。主要特征性能优化通过算法和架构优化实现极高的执行效率多模态处理原生支持文本、图像、音频等多种数据类型智能体团队支持多智能体协作有团队领导者控制全局状态异步执行支持任务并行处理提高整体系统吞吐量极简API提供简洁接口降低使用门槛和开发工作量应用案例内容审核系统快速处理大量多媒体内容识别违规信息实时协作多智能体并行处理任务如大型数据处理或分析智能客服结合视觉和语音识别提供更全面的客户服务优势卓越性能高吞吐量和低延迟适合大规模数据处理资源高效轻量级设计适合边缘设备和资源受限环境灵活的团队协作支持多种协作模式适应不同应用场景多模态支持一站式处理多种类型数据简化应用开发弱点文档有限详细文档和教程资源相对较少生态系统较新第三方集成和社区支持不如其他成熟框架与特定模型绑定性能优化可能依赖特定模型和硬件组合。GitHub链接https://github.com/agno-agi/agnoAgno 文档https://docs.agno.com14、elizaElizaOS是一个开源的多智能体人工智能开发框架旨在帮助用户构建、部署和管理自主AI Agent。具有丰富的连接性支持多种主流模型提供现代化的Web界面并且高度可扩展。适用于多种应用场景如聊天机器人、业务流程自动化和智能游戏NPC等。主要特征丰富的连接性支持Discord、Telegram、Farcaster等多种平台的开箱即用连接器。模型无关性兼容OpenAI、Gemini、Anthropic、Llama和Grok等主流模型。现代Web UI提供专业的仪表盘用于实时管理Agent、团队和对话。多智能体架构从零开始设计便于创建和协调专业智能体群。文档摄取支持轻松导入文档使Agent能够从用户数据中检索信息并回答问题RAG。高度可扩展通过强大的插件系统构建自定义功能。无缝衔接提供从第一天起就无缝衔接的设置和开发体验。案例聊天机器人可以快速创建和部署与用户进行自然语言交互的聊天机器人。业务流程自动化利用智能体自动化复杂的业务流程提高效率。智能游戏NPC为游戏开发者提供创建智能NPC的工具提升游戏体验。优势一体化平台提供从开发到部署的完整工具链降低开发门槛。高度灵活性支持多种模型和平台适应不同用户需求。快速入门提供详细的入门指南和CLI工具帮助用户快速上手。社区支持开源项目拥有活跃的社区和丰富的文档资源。弱点技术门槛对于初学者来说可能需要一定时间来熟悉CLI工具和开发流程。依赖外部模型依赖于外部模型提供商的服务可能受到其性能和可用性的影响。文档完善度虽然有详细的文档但可能需要进一步优化以满足不同用户的需求。GitHub链接https://github.com/elizaOS/eliza官网https://elizaos.ai/15、Motia一个多语言后端框架将API、后台作业、队列、工作流、流式传输、AIAgent等功能集成于一个核心原语“步骤”中。Motia具备内置的可观测性和状态管理支持JavaScript、TypeScript、Python等语言旨在消除后端开发中的运行时碎片化简化开发流程提供快速启动、AI辅助开发等特性并有详细的开发指南和丰富的示例。主要特征全栈集成API、任务、事件和智能体统一管理多语言混合执行同一流程中支持TS/JS和Python代码事件驱动架构所有操作(HTTP请求、定时任务、Webhook)通过事件触发内置AI智能体无需额外集成即可使用智能体功能模块化设计可灵活添加或替换组件适应不同需求应用案例微服务架构构建分布式后端系统服务间通过事件通信实时应用开发消息推送、实时协作等需要高响应性的应用智能工作流结合AI智能体自动处理业务流程如订单处理、用户管理优势开发效率提升一站式解决方案减少集成工作量架构简洁统一运行时简化系统设计和维护灵活的语言选择根据任务特性选择最合适的编程语言内置AI能力开箱即用的智能体功能加速创新应用开发弱点学习曲线陡峭掌握整个框架需要学习多种技术生态系统较新第三方库和社区资源相对有限与现有系统集成与传统架构集成可能需要较大调整。GitHub链接https://github.com/MotiaDev/motia官网https://motia.dev/16、Mastra一个用于构建AI应用程序和代理的现代TypeScript框架。集成了前端和后端框架支持多种LLM包括OpenAI、Anthropic和Gemini等。Mastra提供模型路由、自主Agent、工作流、人机交互、上下文管理、集成、MCP服务器和生产必备功能帮助开发者从原型到生产级应用。它还提供文档、社区支持和安全维护。主要特征TypeScript原生提供类型安全增强开发体验和代码质量前端友好与React、Vue等主流前端框架无缝集成智能体生命周期管理简化智能体创建、更新和销毁过程浏览器优化针对前端环境优化减少内存占用和执行开销组件化设计智能体相关功能可作为React组件使用应用案例智能表单构建能理解用户意图的智能表单提供实时验证和建议交互式内容创建能响应用户操作的动态内容提升用户参与度浏览器插件开发具有智能功能的浏览器扩展如内容分析、信息提取优势前端开发者友好利用现有技能降低AI开发门槛无缝UI集成智能体逻辑与前端组件紧密结合简化开发流程性能优化针对浏览器环境优化确保流畅用户体验生态系统优势充分利用JavaScript丰富的库和工具链弱点后端能力有限主要专注前端复杂后端逻辑需额外集成资源限制浏览器环境下计算能力和内存受限与专用后端智能体框架相比在复杂推理和大规模数据处理方面较弱。GitHub链接https://github.com/mastra-ai/mastra17、Pydantic AI由Pydantic团队开发的Python Agent框架旨在帮助开发者快速、自信且轻松地构建生产级别的生成式人工智能应用程序和工作流。该项目借鉴了FastAPI的设计理念具有模型无关性、无缝可观察性、完全类型安全、强大的评估功能等优势还支持MCP、A2A和UI标准提供人类在循环工具审批、持久执行、流式输出和图支持等功能。主要特征数据验证利用Pydantic自动验证智能体输入输出数据类型安全提供强类型保证减少运行时错误结构化交互强制智能体使用预定义的数据模型进行交互与FastAPI集成无缝结合FastAPI构建RESTful智能体服务自定义插件支持添加自定义验证逻辑和预处理函数应用案例API数据处理构建智能API网关自动验证和处理请求数据数据清洗智能数据处理管道确保输入数据符合预期格式表单验证创建能理解用户意图的智能表单提供实时验证和纠错优势数据质量保障通过严格验证减少错误和异常情况开发效率提升自动生成文档和验证代码减少样板工作与Python生态集成无缝对接现有的Python工具和库错误处理简化清晰的错误信息和数据转换便于调试和维护弱点灵活性受限严格的数据模型可能限制智能体的创造力和适应性学习曲线掌握Pydantic和框架特性需要一定时间与专用智能体框架相比在自主决策和复杂推理方面支持较弱。GitHub链接https://github.com/pydantic/pydantic-ai官网https://ai.pydantic.dev/18、AutoAgent香港大学开源的一个全自动化、零代码的大型语言模型LLMAgent框架允许用户仅通过自然语言创建和部署Agent。其主要功能包括自然语言驱动的Agent构建、零代码框架、自我管理工作流生成、智能资源编排和自玩Agent定制。用户可通过用户模式、Agent编辑器和工作流编辑器三种方式使用。项目开源支持多种LLM并提供详细的安装和使用指南。主要特征自然语言编程通过自然语言描述创建和管理智能体自动工作流生成根据需求自动设计和执行工作流程多智能体协作支持多个专业智能体协同完成复杂任务预定义智能体类型内置网络、代码、文件等专用智能体低代码/无代码无需编程知识通过简单配置即可创建智能体应用案例数据处理用户描述分析销售数据并生成报告系统自动完成数据获取、处理和可视化内容创作根据主题描述自动生成文章、演示文稿等内容任务自动化将日常重复任务(如文件整理、报告生成)转换为智能工作流优势革命性易用性无需编程知识普通用户也能创建智能应用开发效率从需求到实现时间大幅缩短提高生产力自然交互符合人类思维习惯的交互方式降低认知负担多智能体协同自动协调多个智能体完成复杂任务提高成功率弱点理解局限性对复杂或模糊需求的理解可能不准确定制化限制难以实现高度个性化的功能和交互依赖高质量描述输出质量高度依赖用户提供的需求清晰度。GitHub链接https://github.com/HKUDS/AutoAgent论文https://arxiv.org/abs/2502.0595719、OpenHandsOpenHands V1是一款完全重构的开源多智能体框架专为软件开发和自动化任务设计。它通过模块化架构和严格的设计原则解决了V0版本单体架构的沙盒僵化、耦合过高等痛点以“主Agent子智能体”分层协作模式提供从原型到生产部署的完整多智能体解决方案成为Manus的开源平替标杆。主要特征核心设计可选隔离、默认无状态、关注点分离、双层可组合性适配多智能体协同架构亮点“主Agent子智能体”分层架构支持任务自动拆解分配集成100LLM、多工具链内置安全沙盒与浏览器交互能力。应用案例软件开发电商支付模块开发中自动分配前端、API设计、安全审计等专项智能体开发周期从7天缩至2天数据处理金融数据任务中子智能体分工完成数据获取、清洗、可视化高效生成趋势报告。优势协作效率跃升多智能体并行处理任务完成时间缩短66%LLM调用成本降低62.5%部署灵活Docker一键部署支持本地/容器化无缝集成CI/CD安全可控可选沙盒隔离高危操作适配企业级场景。弱点高级特性学习曲线陡峭需理解多智能体任务调度逻辑大规模多智能体协作对算力要求较高本地部署需资源优化生态相对年轻多智能体专用插件少于成熟框架。GitHub链接SDK核心https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands官网https://openhands.dev/20、AkkaJava/Scala平台的高性能分布式计算框架采用Actor模型简化并发编程虽然不是专门为AI智能体设计但因其强大的分布式处理、容错和消息传递能力被广泛用于构建大规模多智能体系统特别是需要高可靠性和可扩展性的企业级应用。主要特征Actor模型每个Actor是独立的计算单元通过异步消息通信分布式计算支持跨节点部署轻松构建大规模分布式系统高容错性自动处理节点故障确保系统持续运行弹性扩展能够根据负载自动调整资源使用消息驱动架构所有交互通过消息传递避免共享状态问题应用案例大规模实时处理构建股票交易、物联网设备管理等需要实时处理的系统分布式智能体系统多智能体协同工作如物流调度、智能电网管理高性能计算科学计算、数据分析等需要大量并行处理的场景优势卓越的性能高吞吐量和低延迟适合大规模数据处理强大的容错能力自动处理故障确保系统可靠性语言选择支持Java和Scala两种强大的静态类型语言成熟度经过多年发展和大规模生产环境验证弱点学习曲线陡峭掌握Actor模型和框架概念需要时间与AI集成需要额外工作与LLM和其他AI组件集成开发复杂性构建分布式系统需要考虑更多因素和边界条件GitHub链接https://github.com/akka/akka-core官网https://akka.io/后记框架选择指南选择Agentic AI框架的核心是对齐使用场景、技术栈与需求复杂度。以下按核心场景分类兼顾新手友好度与企业级诉求的简单指南可以帮你快速选择适配方案。多智能体协作与编排推荐框架AutoGen、CrewAI、LangGraph、MetaGPT、OpenHands适配场景团队式任务分工如软件开发、数据分析、复杂流程拆解选型建议新手优先CrewAI角色定义直观企业级选AutoGen/OpenHands可扩展性强软件开发专项选MetaGPT复杂流程用LangGraph图结构工作流开发模式适配低代码/无代码Botpress、AutoAgent适合业务人员快速落地轻量级快速原型SmolAgents、Agno几行代码启动资源消耗低企业级部署Semantic Kernel微软生态、Akka分布式高可靠、RASA对话系统功能侧重匹配RAG与私有数据交互LlamaIndex专用RAG、LangChain灵活集成对话式智能体RASA复杂多轮对话、elizaOS多平台适配前端AI应用MastraTypeScriptReact/Vue无缝集成分布式/去中心化Atomic Agents、Akka大规模高容错场景任务流自动化Trigger.dev无超时后台任务、LangChain工具链丰富技术栈适配Python生态CrewAI、AutoGen、LlamaIndex、MetaGPT生态成熟资源丰富JavaScript/TypeScriptMastra、Trigger.dev、Botpress前端/全栈优先多语言支持Semantic KernelC#/Python/JS、MotiaTS/JS/PythonJava/ScalaAkka分布式企业级应用。最后记住选择时优先明确核心诉求。新手看入门门槛企业级看可靠性与集成性专项场景如RAG、对话选垂直优化框架。在大模型时代我们如何有效的去学习大模型现如今大模型岗位需求越来越大但是相关岗位人才难求薪资持续走高AI运营薪资平均值约18457元AI工程师薪资平均值约37336元大模型算法薪资平均值约39607元。掌握大模型技术你还能拥有更多可能性• 成为一名全栈大模型工程师包括PromptLangChainLoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程• 能够拥有模型二次训练和微调能力带领大家完成智能对话、文生图等热门应用• 薪资上浮10%-20%覆盖更多高薪岗位这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。《AI大模型从0到精通全套学习包》如果你想要提升自己的能力却又没有方向想学大模型技术去帮助就业和转行又不知道怎么开始那么这一套**《AI大模型零基础入门到实战全套学习大礼包》以及《大模型应用开发视频教程》**一定可以帮助到你限免0元1全套AI大模型应用开发视频教程包含深度学习、提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点2大模型入门到实战全套学习大礼包01大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通02大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。03AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。04大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。05大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。*这些资料真的有用吗*这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。06以上全套大模型资料如何领取用微信加上就会给你发无偿分享遇到扫码问题可以私信或评论区找我