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。

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。

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。

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。

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。

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。

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：

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。
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。
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。
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。
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。
优先验证准确性：通过架构检查错误或幻觉，确保响应准确。
以人类价值为中心：确保AI决策符合组织和社会价值。
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。
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。
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。