AI Agent开发框架的涌现，让开发者在框架选择上陷入困惑。
本文通过翻译整理项目文档，梳理了当前主流的AI Agent开发框架：LangGraph、AutoGen、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Google Agent Development Kit (ADK)、MetaGPT和PydanticAI。
研究这些框架的设计逻辑，具有极高的启发性。
例如，MetaGPT通过模拟软件公司的角色分工与标准化流程SOP，实现了复杂任务的自动化执行。
LangGraph
LangGraph 是一种底层编排框架，用于构建、管理和部署长时间运行的有状态智能体。
LangGraph 是 LangChain 团队推出的开源框架，专注于构建具备状态管理和多步骤处理能力的复杂工作流。
它解决了传统 LangChain 在动态流程控制（如循环、分支）方面的局限性，为 Agent 协作与状态管理提供了更高灵活性：
采用有向图（Graph）结构组织工作流，通过节点（Nodes）和边（Edges）划分任务
支持非线性执行逻辑（如循环、条件分支），更贴合实际业务需求
核心功能
LangGraph 作为有状态工作流与智能体的基础架构支撑，适用于所有需要长期运行的复杂场景。
其设计理念强调不干预开发者的控制权（不预设提示词模板，完全开放架构灵活性），核心价值体现在：
持久化执行 (Durable execution)
构建高容错智能体系统，支持从任意中断点精准恢复执行，确保长时间运行的稳定性。
人在回路 (Human-in-the-loop)
实现人工监督的无缝介入，允许动态调整智能体状态，实时干预执行流程。
全维度记忆管理 (Comprehensive memory)
打造具备真实状态记忆的智能体，融合短期推理记忆与跨会话的长期记忆存储能力。
基于 LangSmith 的调试 (Debugging with LangSmith)
通过可视化分析工具全面解析智能体行为：记录执行轨迹、监控状态变化、生成详细运行指标。
生产级部署 (Production-ready deployment)
依托专为有状态长流程优化的可扩展架构，可靠部署高复杂度智能体系统。
生态协同
LangGraph 既能单独使用，也可与所有LangChain 产品完美兼容，为开发者提供构建智能体的完整解决方案。
为提升LLM 应用开发效率，推荐将 LangGraph 与以下工具协同使用：
LangSmith: 专注于智能体性能评估与系统可观测性。帮助识别低效的LLM 应用运行环节、分析智能体行为路径、实现生产环境透明化，并通过持续优化改进表现。
LangGraph Platform: 为持久性有状态工作流设计的部署解决方案，支持智能体的快速部署与弹性扩展。
具备跨团队协作功能，便于智能体的发现、复用、配置与共享，同时借助LangGraph Studio 的可视化设计工具加速开发迭代。
LangChain: 通过模块化、可拼接的组件体系，降低LLM 应用开发复杂度。
AutoGen
AutoGen 是一个用于创建多智能体AI应用程序的框架，这些应用程序可以自主行动或与人类协同工作。
AutoGen 是由微软研究院开发的开源多智能体(Multi-Agent)协作框架，旨在通过大型语言模型(LLM)驱动多个 AI智能体协同解决复杂任务。
核心特性
异步消息传递: 智能体间的异步消息通信
模块化与可扩展性: 可插拔组件，轻松定制系统
可观测性与调试: 对智能体交互和工作流的跟踪、追踪和调试
分布式: 复杂、分布式的智能体网络
内置和社区的扩展模块: 允许开源开发者管理自己的扩展模块，增强了框架的功能
跨语言支持: 支持 Python 和.NET
完整类型支持: 类型检查，确保代码的健壮性和内聚.性
框架设计
AutoGen 采用分层且可扩展的设计：
Core API（核心 API）：
通过消息传递与事件驱动机制，支持智能体（agents）在本地及分布式环境下的运行时（runtime）操作，兼具灵活性与高性能。兼容.NET和Python的跨语言交互。
AgentChat API（智能体聊天 API）：
基于Core API开发，提供简化但预设范式的接口，加速原型设计流程。该API继承Core API能力，内置多智能体协作模式支持。
Extensions API（扩展 API）：
开放第一方与第三方扩展接口，动态增强框架功能。涵盖LLM客户端实现（如OpenAI、AzureOpenAI）及代码执行等扩展能力。
AutoGen 生态系统还支持两个必备的开发者工具:
AutoGen Studio: 提供无代码图形用户界面(GUI)用于构建多智能体应用。
AutoGen Bench: 提供用于评估智能体性能的基准测试套件。
CrewAI
CrewAI 是一个轻量级、高性能的 Python 框架，采用原生开发模式------不依赖 LangChain 或其他智能体框架。
它赋予开发者兼具抽象层简洁性与底层细节操控力的能力，成为打造全场景定制化自主 AI 智能体的最优解决方案。
为什么需要 CrewAI？
CrewAlCrews: 针对多个智能体的自主性与协作智能进行优化。
CrewAIFlows: 支持细粒度、事件驱动的控制，通过单次LLM调用实现精准任务编排，并原生支持Crews.
CrewAI释放了多智能体自动化的真正潜力，通过 Al智能体小组(Crews of AlAgents)或事件流程(Flows ofEvents)，提供了顶尖水平的速度、灵活性和控制组合:
1.独立框架(Standalone Framework):从零开始构建，独立于 LangChain 或任何其他智能体框架
2.高性能(High Performance):优化速度和最小资源使用，实现更快的执行。
3.灵活的低阶自定义(Flexible Low LevelCustomization):完全自由地在高阶和低阶进行自定义--从整体工作流和系统架构，到细粒度的智能体行为、内部提示和执行逻辑。
4.适用于每种用例(ldeal for Every Use Case):在简单任务和高度复杂的现实企业级场景中均被证明有效。
5.强大的社区(Robust Community):由超过 100,000名认证开发者组成的快速增长社区提供全面支持和资源。
CrewAI使开发者和企业能够自信地构建智能自动化，弥合简洁性、灵活性和性能之间的差距
OpenAl Agents SDK
OpenAl Agents SDK是 Swarm 的生产优化版本，继承Swarm 的核心设计理念(如多智能体协作、任务移交机制)，同时新增关键生产级特性。
OpenAl Agents SDK 包含一组极简的核心原语!
1.智能体(Agents)，是配备指令和工具的大语言模型(LLM)
2.交接(Handoffs): 允许智能体将特定任务委托给其他智能体
3.护栏(Guardrails):用于验证智能体的输入
4.会话(Sessions):自动维护跨智能体运行的对话历史
为什么需要 OpenAl Agents SDK
该 SDK 遵循两大设计原则:
1.功能丰富且概念精简:提供足够多的功能以体现使用价值，同时保持极简的核心原则，确保快速上手。
2.开箱即用且灵活定制:默认配置即可高效运行，同时支持精确自定义执行逻辑。
SDK 的主要特性包括:
智能体循环(Agentloop):内置的智能体循环机制，自动处理工具调用、将结果返回给大语言模型(LLM)并持续循环，直至 LLM 完成任务:
Python优先(Python-first):直接利用Python内置语言特性编排和串联智能体，无需学习新的抽象概念。
交接机制(Handoffs)支持在多个智能体间协调与:委派任务的核心功能。
安全护栏(Guardrails):与智能体并行运行输入验证及检查，若检查失败则提前中断流程。
会话管理(Sessions):自动维护跨智能体运行的对话历史，无需手动处理状态。
函数工具(Function tools):将任意 Python 函数转化为工具，支持自动生成模式及 Pydantic 驱动的验证功能。
追踪功能(Tracing):内置追踪系统，支持可视化、调试与监控工作流，并可结合 OpenAl的评估、微调及模型蒸馏工具套件
Google Agent Development Kit (ADK)
Agent Development Kit (ADK) 作为一套可扩展的模块化框架，专为AI智能体的开发与部署设计。
尽管其核心优化面向Gemini及谷歌生态体系，ADK仍通过模型无关性（model-agnostic）与部署无关性（deployment-agnostic）实现多框架兼容。
该工具链致力于将智能体开发流程标准化为类软件工程体验，显著降低开发者构建、部署及管理智能体架构的门槛------无论是单一任务还是复合型工作流均能高效支持。
核心特性
完善工具生态（Rich Tool Ecosystem）：借助预置工具、定制化函数、OpenAPI标准或现有工具集成，为智能体扩展多元功能，达成与谷歌生态的紧密协同。
以代码为核心的开发模式（Code-First Development）：通过Python直接构建智能体逻辑、工具及调度框架，确保极致灵活性、可测试性与版本管控支持。
可扩展的多智能体架构（Modular Multi-Agent Systems）：将专业化智能体按需组合为动态层级结构，打造高扩展性应用解决方案。
全场景部署能力（Deploy Anywhere）：支持一键容器化部署至Cloud Run，或依托Vertex AI智能体引擎实现弹性扩展。
ADK 还支持了与 Agent2Agent(A2A)协议的集成。
MetaGPT
为多个GPT分配不同角色，组成协作式软件实体以处理复杂任务。
MetaGPT 旨在通过模拟真实软件公司的角色分工与标准化流程(SOP)，实现复杂任务的自动化处理。
将多智能体系统视作一个软件公司
MetaGPT 以单行需求为输入，生成用户故事/竞品分析/需求文档/数据结构/API/文档等多样化输出成果。
MetaGPT 整合产品经理、架构师、项目经理工程师等多角色，模拟软件公司全流程，通过标准化操作程序(SOP)实现高效协作。
Code=SOP(Team) 核心理念：将标准化流程(SOP)具体化，并适配于大语言模型(LLM)组成的团队协作体系。
智能体(gent) 的定义:Agent=大语言模型(LLM)+观察(Observation)+思考(Thought)+行动(Action)+记忆(Memory)
多智能体系统(MultiAgent)的定义:MultiAgent=智能体+环境+标准操作流程(SOP)+通信 +经济模型
PydanticAl
PydanticAl是一个Python智能体框架，专注于简化生成式人工智能（Generative AI）在生产级应用开发中的复杂度。
由Pydantic核心团队打造的Python Agent框架，其目标是通过整合生成式AI（如大语言模型LLMs）与现代化开发流程，降低生产级应用的构建门槛。
设计上借鉴了FastAPI的直观性与高效性，致力于提供与FastAPI一致的开发体验，同时深度融合Pydantic的强类型校验能力，以解决当前LLM开发框架中的常见问题。
为什么需要 PydanticAl
Pydantic团队开发：由Pydantic核心团队打造（其验证层已集成至OpenAlSDK、AnthropicSDK、LangChain、Llamalndex、AutoGPT、Transformers、CrewAl、Instructor等主流框架）。
多模型兼容：全面支持OpenAl、Anthropic、Gemini、Deepseek、Ollama、Grog、Cohere及Mistral模型，并预留扩展接口以便快速接入其他模型实现。
Logfire深度集成：与Pydantic Logfire无缝结合，提供实时调试、性能监控及LLM应用全链路行为追踪能力。
强类型保障：通过严谨的类型检查机制，确保代码健壮性与开发效率。
Pythonic设计哲学：沿用Python原生控制流与智能体组合模式，使AI项目开发与非AI项目共享同一套最佳实践标准。
响应标准化：基于Pydantic的验证能力，对模型输出进行结构化处理，保障多轮次响应的稳定性。
可插拔依赖注入：内置可选依赖注入系统，为智能体系统提示、工具链及验证器提供动态数据服务，支持测试驱动开发流程。
实时流式验证：支持LLM响应流式传输与即时验证，确保用户端实时接收经过校验的有效输出。
以上是几款智能体开发框架的介绍。