2025年最佳开源框架介绍:构建AI代理的利器

引言

AI代理的热潮真实且当之无愧。根据Markets And Markets发布的报告,全球AI代理市场预计将在2025年达到近80亿美元,到2030年复合年增长率(CAGR)将达到46%。这一快速增长得益于基础大语言模型(LLM)的不断增强,如今几乎每周都有新型号发布。

因此,选择合适的框架来构建AI代理变得至关重要,开发者需要将现有基础设施与语言模型无缝集成。本文将探讨2025年最强大且广泛采用的开源框架,分析它们的技术特性、实施要求和最佳用例。


我们的评估方法:筛选AI代理框架

为了找到最佳的AI代理框架,我们采用了清晰的指标和实际需求。我们从GitHub、PyPI下载量、文档和行业文章中收集数据,寻找能够处理推理任务、支持多代理协作并有效使用工具的框架。

我们基于以下标准对每个框架进行了评估:

  • GitHub指标:星标数、活跃贡献者和定期更新。
  • 采用率:月下载量。
  • 技术特性:推理能力、多代理协作和工具使用。
  • 文档:为开发者提供的清晰指南和教程。
  • 实际应用:在生产环境中的成功案例。
  • 行业应用:在金融、客服等不同领域的应用情况。
  • 支持组织:是否有知名公司提供持续开发支持。

我们最终选出的六个框架基于这些标准展现了真正的价值,为开发者在2025年构建AI代理提供了可靠选择。


Firecrawl:最佳数据收集代理

在介绍最佳AI代理框架之前,我们先来看看Firecrawl的FIRE-1,这是一个能够自动导航复杂网站的网页交互代理。FIRE-1在Launch Week III期间发布,扩展了传统网页抓取功能,能够处理动态内容和多步骤流程,填补了简单数据收集与复杂网页交互之间的空白。

FIRE-1的核心功能:

  • 智能导航:处理分页内容和多步骤流程。
  • 动态交互:与按钮、链接、输入框等UI元素互动。
  • 多页面数据收集:跨页面检索需要导航的信息。
  • 动作规划:规划交互序列以获取特定数据。
  • 与提取功能集成:通过/extract端点生成结构化数据。

以下是使用FIRE-1导航产品列表的简单示例:

python

python 复制代码
from firecrawl import FirecrawlApp

app = FirecrawlApp(api_key="fc-7624851950b5492d8193765f03842352")

# 使用FIRE-1导航Y Combinator公司列表
scrape_result = app.scrape_url(
    'https://www.ycombinator.com/companies',
    {
        "formats": ['markdown', 'html'],
        "agent": {
            'model': 'FIRE-1',
            'prompt': '点击W22批次按钮,然后选择Consumer类别,收集公司信息。'
        }
    }
)
print(scrape_result['markdown'])

Firecrawl还提供了其他工具来增强代理功能,例如:

  • LLMs.txt API:将网站转换为适合LLM的纯文本格式。
  • /extract端点:提取结构化数据。
  • Deep Research API:进行全面的网页研究。

这些工具可以集成到代理框架中,提供强大的数据收集能力。


2025年六大开源AI代理框架

以下是2025年六个最有效的开源AI代理框架,按照实际应用中的成功案例和开发者采用率排序。

  1. LangGraph - 11.7k

LangGraph是LangChain生态系统中的一个专业代理框架,2024年发布,拥有11,700个GitHub星标和420万月下载量。它专注于构建可控、有状态的代理,能够在交互中保持上下文,并与LangSmith集成以监控代理性能。

核心功能:

  • 有状态的代理编排,支持流式处理。
  • 支持单代理、多代理、分层和顺序控制流。
  • 长期记忆和人机交互工作流。
  • 与LangChain产品(如LangSmith)集成。

实际应用:

  • Klarna的客服机器人服务8500万用户,问题解决时间缩短80%。
  • AppFolio的Copilot Realm-X将响应准确率提升2倍。
  • Elastic用于SecOps任务中的AI威胁检测。

最佳用途:需要状态管理的复杂企业应用。


  1. OpenAI Agents SDK - 9.3k

OpenAI Agents SDK是一个轻量级Python框架,2025年3月发布,拥有约9300个GitHub星标。它专注于创建多代理工作流,提供跟踪和防护功能,支持100多种LLM。

主要功能:

  • 轻量级设计,支持多代理工作流。
  • 全面的跟踪和防护功能。
  • 支持100多种LLM,跨模型兼容。
  • Python开发者学习曲线低。

实际应用:适用于快速原型设计和通用代理开发,例如将网页内容转换为知识代理(详见《使用Firecrawl和OpenAI Agents SDK将网站转为代理》)。

最佳用途:快速原型开发和通用代理应用。


  1. AutoGen - 43.6k

AutoGen是微软研究院开发的多代理对话框架,2023年9月发布,拥有4.36万GitHub星标和25万月下载量。它采用事件驱动架构,支持AI代理之间的复杂交互,并与多种LLM集成,保持结构化对话流程。

核心功能:

  • 事件驱动的多代理对话框架。
  • 支持复杂协作任务的可扩展工作流。
  • 提供详细文档、教程和迁移指南。
  • 在GAIA基准测试中优于单代理解决方案。

实际应用:Novo Nordisk用于数据科学工作流,教育领域也有广泛应用。

最佳用途:复杂多代理系统和数据科学应用。


  1. CrewAI - 30.5k

CrewAI是一个协调角色扮演AI代理的框架,2024年初发布,拥有3.05万GitHub星标和近100万月下载量。它独立于LangChain,提供更简单的实现方式,适合快速构建多代理系统。

主要功能:

  • 角色扮演代理编排,明确职责分工。
  • 独立于LangChain,简化实现。
  • 代理设置代码量少。

实际应用:广泛用于客服机器人和营销自动化。

最佳用途:快速部署代理,无需复杂依赖。


  1. Google Agent Development Kit (ADK) - 7.5k

Google ADK于2025年4月发布,拥有7500个GitHub星标。它是一个模块化框架,与Google生态系统(包括Gemini和Vertex AI)集成,支持分层代理组合和自定义工具开发。

核心功能:

  • 模块化框架,与Google生态系统无缝集成。
  • 支持分层代理组合。
  • 提供自定义工具开发能力。
  • 开发效率高,通常少于100行代码。

实际应用:Google在其Agentspace平台和客户互动解决方案中使用ADK。

最佳用途:基于Google Cloud的应用和客户互动自动化。


  1. Dify - 93.6k

Dify是一个低代码AI代理开发平台,拥有9.36万GitHub星标。其可视化界面适合非技术用户,同时也为经验丰富的开发者提供强大功能,支持数百种LLM,并包括RAG、Function Calling和ReAct策略。

核心功能:

  • 低代码可视化界面,简化代理开发。
  • 内置RAG、Function Calling和ReAct策略。
  • 支持数百种LLM。
  • 使用TiDB的Serverless Vector Search实现可扩展性。

实际应用:企业用于LLM网关,初创公司用于快速原型开发,适用于文档生成和财务报告分析。

最佳用途:无代码/低代码代理开发。


框架对比表

框架 星标数 月下载量 核心功能 典型用例 最佳用途
LangGraph 11.7k 420万 有状态编排、多代理、人机交互 Klarna客服提速80%、AppFolio准确率翻倍 复杂企业应用
OpenAI SDK 9.3k 23.7万 轻量级、多代理、100+ LLM支持 网站转代理、文档助手 快速原型开发
AutoGen 43.6k 25万+ 事件驱动、多代理、GAIA领先 Novo Nordisk数据科学、教育工具 复杂多代理和数据科学
CrewAI 30.5k 100万 角色扮演、简单实现、少量代码 客服机器人、营销自动化 快速部署代理
Google ADK 7.5k 10.7万 Google生态集成、分层代理、自定义 Google Agentspace、客户互动 Google Cloud应用
Dify 93.6k 330万 低代码、RAG & ReAct、向量搜索 LLM网关、财务报告分析 无代码/低代码开发

企业构建AI代理的最佳实践

随着AI代理的快速普及,OpenAI、Anthropic和McKinsey等领先机构分享了企业构建代理的经验,总结为以下10个最佳实践:

  1. 选择合适的代理类型:根据用例选择副驾驶代理、工作流自动化平台、领域特定代理或AI虚拟工作者。
  2. 部署代理系统而非单一代理:通过管理代理分解任务并协调子代理完成复杂任务。
  3. 实施四步代理工作流:用户任务分配、规划与工作分配、迭代改进输出、执行动作。
  4. 构建反馈循环:代理在交付前审查和优化工作,提升输出质量。
  5. 协作审查流程:设计"批评"代理审查"创建"代理的工作并要求迭代。
  6. 优先验证准确性:通过架构检查错误或幻觉,确保响应准确。
  7. 以人类价值为中心:确保AI决策符合组织和社会价值。
  8. 应对不可预测场景:利用代理处理基于大型非结构化数据的场景。
  9. 设定清晰的性能指标:如问题解决率、处理时间和生产率提升。
  10. 挖掘超越自动化的价值:关注流程重塑和IT基础设施现代化。

这些实践帮助企业在AI代理实施中平衡技术能力和商业价值。

进一步阅读:

  • Claude Code:《代理编码最佳实践》
  • McKinsey:《什么是AI代理?》
  • OpenAI:《构建代理的实用指南》

结论

本文讨论的AI代理框架是2025年最强大的开源解决方案,每种框架针对不同开发场景提供独特优势。从LangGraph的有状态编排到Dify的低代码方法,开发者可以根据需求选择合适的工具。遵循上述最佳实践,企业能够最大化AI代理的价值,同时降低风险。

对于许多代理系统面临的网页交互和数据收集挑战,Firecrawl的FIRE-1是一个值得考虑的解决方案。它能够导航复杂网站、处理分页和提取结构化数据,满足代理开发中对可靠网页信息访问的需求。开发者可以通过Firecrawl文档了解更多集成选项,扩展代理的网页交互能力。

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