推荐当前流行的12个AI智能体框架

关于AI智能体的炒作确实火热。

但真要构建一个?那完全是另一回事了。

今年早些时候,我着手构建一个个人AI助手,想用它自动化处理日常工作流------邮件回复、报告生成、日程管理、内容草拟,甚至调试代码片段。我原以为一周就能搞定。

结果我错了。

实际花了三个月。为什么?

因为选对AI智能体框架,比构建智能体本身还要难。

如今我已试用了十几款框架------从流畅的可视化构建工具到高度可定制的代码优先方案------现在分享这份指南,正是我当初希望有人能写给我的。

首先,为什么AI智能体框架如此重要?

先说清楚:AI智能体不只是花哨的聊天机器人。

它是一个能实现以下功能的系统:

  • 感知(通过文本、语音、工具等输入)
  • 规划(决定执行什么操作)
  • 行动(触发API、运行工具、分配任务)
  • 学习(利用记忆、上下文和历史记录)

框架为这些能力提供结构化支持。没有框架,你就得像用胶带粘合API一样勉强拼凑,还得祈祷GPT不会胡言乱语地入侵生产数据库。

框架是让智能体变得可靠、模块化和可扩展的关键。现在来看看市面上的选择。

1.无代码/低代码明星框架------适合快速构建者和团队

n8n

1. n8n

适用场景:想在不写代码的情况下,将AI智能体接入700多个现实应用

把n8n想象成强化版的Zapier------但拥有完全的开发者自由度。借助其日益丰富的AI模块,你可以构建能实现以下功能的智能体:

实时响应Slack消息
智能分析收件箱邮件自主查询数据库调用GPT-4或Claude进行逻辑推理

这款可视化工具功能强大,支持自主服务器部署。我曾用它在一小时内就搭建出自动化销售助手流程。

2.Flowise

flowise

适用场景:喜欢LangChain但讨厌写YAML配置文件

这款可视化拖拽构建工具专为串联大语言模型而生。想象一下只需鼠标点击就能实现:

一套提示词模板
记忆存储模块检索增强引擎执行工具(如网页浏览或代码解释器)

这简直就是GPT的可视化乐高积木。

适用场景:想基于LangChain快速原型设计AI智能体,但不愿编写全部代码

3.Rivet

适用场景:注重可视化调试、流程透明度和AI工作流图谱的开发需求

rivet

Rivet 堪称AI智能体界的Figma------设计优雅、支持协作,还能可视化追踪智能体在每个决策节点的"思考过程"。我发现用它向非技术客户解释工作流特别高效。

2.代码优先框架------为开发者而生,为规模化而建

这里开始进入专业领域。

这类框架假定你熟悉Python(或某些情况下的.NET),且希望构建真正自主、生产就绪的智能体。

LangGraph

开发团队 :LangChain
核心优势:基于图的推理 + 记忆系统

LangGraph让你定义智能体如何在多路径中做决策,就像一部"自主选择剧情"的游戏------只不过由GPT驱动,并内置错误处理机制。

适合需要以下功能的场景:

  • 复盘历史操作
  • 根据结果重试或分支
  • 维持长会话状态

完美适用于多智能体协商、研究流水线或客服流程。

langgraph


CrewAI

定位 :智能体团队协作
核心理念:基于角色的合作

CrewAI允许定义"角色"(如开发者、分析师、编辑),每个角色由特定智能体驱动。只需分配任务,它们会相互协作解决问题。

我曾用它搭建三智能体系统:一个头脑风暴博客主题,一个撰写初稿,最后一个自动发布,效果惊人。

彩蛋:现在其生态已包含无代码版Studio工具。

crewai


AutoGen(微软出品)

适用场景:需要企业级可靠性

模块化设计、高可测试性,专为企业集成打造。可在一套体系中定义智能体、工具、记忆模块和策略。

特别适合对话AI、文档处理智能体或多轮GPT调用的任务。

autogen


SuperAGI

适用场景:需要端到端自主智能体堆栈

提供:

  • 向量数据库集成
  • 任务监控UI
  • 智能体遥测系统
  • 智能体市场

这不仅是框架,更是一套基础设施。

sugar AI

3.垂直领域专用框架

有时你不需要大而全,只要精准的工具。

UFO

专注领域 :Windows应用界面自动化
核心价值:无缝对接传统系统------轻松操控Excel表格、CRM软件及各类桌面工具

LiveKit

专注领域 :实时语音智能体开发
核心能力:打造具备实时对话、响应与互动能力的语音智能体

LiveKit

我曾基于该框架,结合Whisper语音识别与GPT-4 Turbo大模型,成功开发出具备实时交互能力的AI语音前台系统。

Agent Zero

核心定位 :可定制模块化智能体开发
最佳场景

  • 学术研究项目快速原型验证
  • 企业内部工具智能化改造

框架特性

▸ 轻量化架构(低资源占用)▸ 开放式设计(支持任意功能扩展)▸ 逻辑优先范式(强化决策可解释性)

SmoLagents (Hugging Face)

核心定位 :基于Hugging Face工具的智能体原型开发
核心优势

  • 极速实验验证(分钟级搭建测试环境)
  • 语法简洁直观(学习曲线平缓)
  • 敏捷迭代能力(支持实时交互调试)

4.生态战争:框架背后的竞争力

这已不再仅仅是框架本身的问题------关键在于其周边的生态系统。

LangChain + LangGraph + LangSmith

面向LLM智能体的全栈解决方案涵盖调试、监控、向量存储及工具支持拥有庞大开发者社区

CrewAI + CrewAI Studio

支持无代码与代码双界面开发者网络与开源模板库卓越的入门体验+企业级支持

微软技术栈

AutoGen + Semantic Kernel + Azure AI与.NET及企业系统无缝集成

2025年值得关注的新锐力量

这个领域发展迅猛。以下框架虽尚在崛起阶段,但已展现出真正潜力:

Julep --- 支持分层规划的任务编排系统

MGX --- 具备反射逻辑的智能体系统QuantaLogic --- 基于思维树与ReAct的推理框架Guardrails AI --- 为LLM输出提供安全护栏

你的目标 框架(Frameworks)
自动化业务流程 n8n,Langflow
构建生产级应用 LangGraph,SuperAGI,AutoGen
快速原型开发 Flowise,SmoLAgents
语音界面 LiveKit
桌面控制 UFO
团队代理 CrewAI
调试和监控代理 LangSmith
安全性与对齐实验 Guardrails AI

拒绝单一选择

我领悟到最重要的经验是什么?你无需局限于单一框架

实际上,我当前的配置方案如下:

  • n8n:工作流触发器
  • CrewAI:内容创意生成与撰写
  • LangGraph:逻辑分支管理
  • LangSmith:全流程监控
  • UFO:本地应用界面自动化

这无关站队,而在于构建协同运作的技术生态

AI智能体已不再是科幻概念------它们已成为实用工具。如果说2024年是提示词工程之年,

那么2025年将是智能体框架的爆发纪元

那么,你正在构建什么?又看好哪个框架?

欢迎在评论区分享你推荐的框架------特别是未列入本文的选项。

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