【Agent从入门到实践】08 主流Agent框架与平台：不用从零造轮子，快速上手开发

文章目录

- 一、Python生态：Agent开发的"主力军"，框架最多、最灵活
- - [1. LangChain：Agent开发的"瑞士军刀"，最常用、最灵活](#1. LangChain：Agent开发的“瑞士军刀”，最常用、最灵活)
  - [2. AutoGPT："开箱即用"的自主Agent，适合快速验证想法](#2. AutoGPT：“开箱即用”的自主Agent，适合快速验证想法)
  - [3. LangGraph：面向"复杂流程"的Agent框架，适合多步骤、多角色协作](#3. LangGraph：面向“复杂流程”的Agent框架，适合多步骤、多角色协作)
- 二、Java生态：企业级Agent开发的选择，稳定、兼容现有系统
- - [1. LangChain4j：Java版的LangChain，无缝对接Java生态](#1. LangChain4j：Java版的LangChain，无缝对接Java生态)
  - - 核心优势：Java生态友好、稳定可靠
    - 适合场景：
    - [快速上手：Spring Boot中集成LangChain4j](#快速上手：Spring Boot中集成LangChain4j)
  - [2. Spring AI：Spring官方推出的AI框架，整合大模型与Agent能力](#2. Spring AI：Spring官方推出的AI框架，整合大模型与Agent能力)
  - - 核心优势：Spring生态原生支持、配置简单
    - 适合场景：
    - [快速上手：用Spring AI开发一个简单的Agent](#快速上手：用Spring AI开发一个简单的Agent)
- 三、低代码/平台型工具：不用写代码，快速生成Agent
- - [1. Make.com（原Integromat）：可视化流程编排，连接多工具](#1. Make.com（原Integromat）：可视化流程编排，连接多工具)
  - - 适合场景：
  - [2. 通义千问Agent平台、文心一言Agent平台：国内大模型厂商的原生支持](#2. 通义千问Agent平台、文心一言Agent平台：国内大模型厂商的原生支持)
  - - 核心优势：
    - 适合场景：
- 四、框架选择建议：根据技术栈和场景来选，不用纠结"最好"
- 五、下一节预告：Agent的核心模块拆解

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上一节咱们聊完了Agent的核心应用领域，很多朋友可能已经跃跃欲试，想动手开发一个自己的Agent了。但从零开始写一个Agent，要处理记忆模块、决策逻辑、工具调用这些复杂功能，工作量可不小------就像你想做个网站，不用从零写HTTP服务器，直接用Spring Boot、Django这些框架一样，开发Agent也有现成的"脚手架"。

这一节咱们就盘点一下程序员最常用的主流Agent框架和平台，不用讲复杂的技术原理，重点说"这个框架能帮你做什么、适合什么场景、怎么快速上手"，不管你是Python、Java还是其他技术栈，都能找到适合自己的工具，让你少走弯路，快速落地第一个Agent项目。

一、Python生态：Agent开发的"主力军"，框架最多、最灵活

Python绝对是Agent开发的首选语言，生态最完善，相关框架和库最多，不管是新手还是老手，都能快速上手。咱们重点说3个最主流的框架：LangChain、AutoGPT、LangGraph。

1. LangChain：Agent开发的"瑞士军刀"，最常用、最灵活

LangChain应该是目前最火的Agent框架，没有之一。你可以把它理解成"Agent开发的乐高积木"，提供了各种现成的组件（比如连接大模型、调用工具、管理记忆、处理对话），你只需要像搭积木一样，把这些组件组合起来，就能快速搭建一个功能完整的Agent。

核心优势：组件丰富、兼容性强

支持几乎所有主流大模型：OpenAI、Anthropic、百度文心一言、阿里通义千问、讯飞星火等，换大模型不用改太多代码；
工具调用能力强：内置了调用数据库（MySQL、PostgreSQL）、搜索引擎（Google、Bing）、文件系统、API接口的组件，甚至能调用你自己写的Python函数；
记忆模块成熟：支持短期记忆（对话上下文）、长期记忆（存储到数据库），还能自定义记忆的存储和读取逻辑；
文档支持完善：中文文档也很全，社区活跃，遇到问题容易找到解决方案。

适合场景：

新手入门：组件现成，不用写复杂逻辑，快速搭建Demo；
企业级项目：灵活度高，能根据业务需求定制化开发，比如研发提效Agent、数据处理Agent、智能客服Agent。

快速上手：3行代码搭一个简单的对话Agent

python 复制代码

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chains import ConversationChain

# 初始化大模型（换成你自己的API密钥）
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", api_key="你的密钥")
# 初始化对话链（自带短期记忆）
conversation = ConversationChain(llm=llm)
# 开始对话
print(conversation.run("帮我写一个Python函数，计算两个数的最大公约数"))

就是这么简单！不用管记忆怎么存储、对话怎么流转，LangChain都帮你封装好了，你只需要关注核心功能。

2. AutoGPT："开箱即用"的自主Agent，适合快速验证想法

如果你不想写太多代码，只想快速搭建一个"能自主完成任务"的Agent，AutoGPT绝对是首选。它是一个开源项目，核心特点是"目标驱动、自主迭代"------你只需要告诉它最终目标，它会自己拆分步骤、调用工具、调整策略，直到完成任务。

核心优势：开箱即用、自主能力强

不用写代码（或少量配置）：下载项目，配置好大模型API密钥，输入目标就能运行；
自主决策能力强：比如你让它"帮我分析2024年第一季度的销售数据，生成可视化图表并写一份分析报告"，它会自己找数据、清洗数据、生成图表、写报告，全程不用你干预；
支持多工具集成：能自动调用浏览器、文件系统、数据分析工具、邮件服务等。

适合场景：

快速验证需求：比如想看看Agent能不能完成某个任务，不用花时间开发，直接用AutoGPT测试；
非技术人员也能使用：配置好之后，业务人员也能输入目标，让Agent自动完成任务。

快速上手：

从GitHub下载AutoGPT项目（https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT）；
复制配置文件，填写大模型API密钥（支持OpenAI、文心一言等）；
运行项目，输入目标（比如"帮我写一篇关于Agent技术的博客，要求1000字，包含3个实际应用场景"）；
等待Agent自主完成，中间会显示它的思考过程和执行步骤。

3. LangGraph：面向"复杂流程"的Agent框架，适合多步骤、多角色协作

LangGraph是LangChain团队推出的另一个框架，专门解决"复杂流程"的问题。如果你的Agent需要处理多步骤、有分支判断、甚至多角色协作的任务（比如V4.0的多智能体协作），LangGraph比LangChain更合适------它用"图"的结构来定义Agent的工作流程，每个节点是一个任务，边是流转条件，逻辑更清晰。

核心优势：流程可视化、支持复杂逻辑

用"图"定义流程：比如"需求分析→代码生成→测试→部署"，每个步骤是一个节点，能定义"测试通过则部署，测试失败则返回代码生成阶段修改"；
支持多智能体协作：可以给每个节点分配不同的Agent（比如需求分析Agent、代码生成Agent），节点之间能传递数据；
流程可回溯、可修改：能查看每个步骤的执行结果，修改流程也很方便。

适合场景：

多步骤任务：比如"需求转代码"全流程、复杂数据分析流程；
多智能体协作：比如多个Agent分工完成一个复杂项目。

快速上手：定义一个"需求分析→代码生成"的简单流程

python 复制代码

from langgraph.graph import Graph
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

# 初始化两个Agent：需求分析Agent和代码生成Agent
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", api_key="你的密钥")
requirements_agent = llm.bind(system="你是需求分析专家，把自然语言需求拆成技术功能点")
code_agent = llm.bind(system="你是Python开发专家，根据技术功能点生成代码")

# 定义流程：需求输入→需求分析→代码生成
graph = Graph()
graph.add_node("需求分析", requirements_agent)
graph.add_node("代码生成", code_agent)
graph.add_edge("需求分析", "代码生成")
graph.set_entry_point("需求分析")  # 入口节点
graph.set_finish_point("代码生成")  # 结束节点

# 运行流程
result = graph.invoke("帮我写一个Python脚本，批量读取文件夹里的Excel文件，筛选出姓名列包含'张'的记录")
print(result)

这个流程会先让需求分析Agent拆分功能点，再把结果传给代码生成Agent生成代码，逻辑清晰，还能随时添加"测试"节点。

二、Java生态：企业级Agent开发的选择，稳定、兼容现有系统

虽然Python生态更火，但很多企业的现有系统是Java开发的，如果想开发Agent并集成到现有系统中，Java的框架也是不错的选择。重点说2个：LangChain4j、Spring AI。

1. LangChain4j：Java版的LangChain，无缝对接Java生态

LangChain4j是LangChain的Java实现，核心功能和LangChain差不多，只是语言换成了Java，能完美兼容Java的各种库和框架（比如Spring Boot、MyBatis、Spring Cloud）。

核心优势：Java生态友好、稳定可靠

API设计和LangChain类似：如果你用过LangChain，再用LangChain4j会很熟悉，学习成本低；
支持主流大模型：OpenAI、文心一言、通义千问等，还能集成本地化部署的大模型（比如Llama 2、Qwen）；
能无缝集成Java系统：比如在Spring Boot项目中，用LangChain4j开发一个智能客服Agent，直接调用现有数据库和API接口。

适合场景：

企业级Java项目：需要集成到现有Java系统中，比如电商平台的智能客服、金融系统的智能审批Agent；
对稳定性要求高的项目：Java的静态类型特性，能减少运行时错误，适合生产环境。

快速上手：Spring Boot中集成LangChain4j

引入依赖（Maven）：

xml 复制代码

<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-openai</artifactId>
    <version>0.24.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>dev.langchain4j</groupId>
    <artifactId>langchain4j-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.24.0</version>
</dependency>

配置application.yml：

yaml 复制代码

langchain4j:
  openai:
    api-key: 你的API密钥
    model-name: gpt-3.5-turbo

编写代码：

java 复制代码

import dev.langchain4j.service.UserMessage;
import dev.langchain4j.service.VoiceAssistant;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class AgentController {

    @Autowired
    private VoiceAssistant voiceAssistant;

    @GetMapping("/generateCode")
    public String generateCode(@RequestParam String requirement) {
        return voiceAssistant.chat(UserMessage.from(requirement));
    }
}

启动Spring Boot项目，访问/generateCode?requirement=写一个Java函数计算斐波那契数列，就能返回结果，简单高效。

2. Spring AI：Spring官方推出的AI框架，整合大模型与Agent能力

Spring AI是Spring官方推出的框架，专门用于在Spring生态中集成AI能力，包括大模型调用、Agent开发、向量数据库集成等。如果你是Spring生态的重度用户，Spring AI会是你的首选------它的设计理念和Spring Boot一致，"约定优于配置"，能让你用熟悉的方式开发Agent。

核心优势：Spring生态原生支持、配置简单

和Spring Boot无缝集成：用注解就能注入大模型、Agent等组件，不用写复杂的配置；
支持多模态能力：除了文本，还能处理图片、语音等，比如开发一个能识别图片内容并生成代码的Agent；
内置安全机制：支持API密钥管理、请求限流等，适合生产环境部署。

适合场景：

Spring生态项目：比如Spring Boot、Spring Cloud项目，想快速集成Agent能力；
企业级生产环境：官方维护，稳定性有保障，还有完善的文档和社区支持。

快速上手：用Spring AI开发一个简单的Agent

引入依赖（Maven）：

xml 复制代码

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.0.0-M1</version>
</dependency>

配置application.yml：

yaml 复制代码

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: 你的API密钥
      model: gpt-3.5-turbo

编写代码：

java 复制代码

import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class SpringAiAgentController {

    @Autowired
    private OpenAiChatClient chatClient;

    @GetMapping("/agent/chat")
    public String chat(@RequestParam String message) {
        return chatClient.call(message);
    }
}

启动项目后，访问/agent/chat?message=帮我写一个Spring Boot接口，查询用户信息，就能得到对应的代码，和Spring Boot的开发体验完全一致。

三、低代码/平台型工具：不用写代码，快速生成Agent

如果你的需求比较简单，或者不想写代码，也可以用低代码或平台型工具，拖拽配置就能生成Agent，适合非技术人员或快速验证需求。

1. Make.com（原Integromat）：可视化流程编排，连接多工具

Make.com是一个可视化的流程编排工具，能连接各种应用和工具（比如数据库、API、邮件、Slack），你可以通过拖拽的方式，定义Agent的工作流程，不用写一行代码。

适合场景：

简单的自动化流程：比如"当收到用户的邮件咨询→提取关键词→查询数据库→自动回复邮件"；
非技术人员使用：产品经理、运营人员也能自己配置Agent，满足业务需求。

2. 通义千问Agent平台、文心一言Agent平台：国内大模型厂商的原生支持

国内的大模型厂商（阿里、百度、讯飞等）都推出了自己的Agent平台，你可以直接在平台上配置Agent的角色、功能、工具调用规则，不用关心底层的大模型和框架，配置好之后就能直接使用或集成到自己的系统中。

核心优势：

不用关心大模型部署：直接使用厂商的大模型，稳定性有保障；
工具集成方便：内置了厂商生态的工具（比如阿里的钉钉、百度的搜索），还能调用自己的API；
支持快速发布：配置好之后，能生成网页链接、API接口，方便嵌入到自己的产品中。

适合场景：

快速落地国内合规需求：比如需要使用国产大模型、数据本地化的场景；
非技术人员快速生成Agent：比如运营人员想做一个智能问答Agent，用于活动咨询。

四、框架选择建议：根据技术栈和场景来选，不用纠结"最好"

聊了这么多框架，可能有朋友会问："哪个框架最好？"其实没有最好的框架，只有最适合自己的。这里给大家一个清晰的选择建议，帮你快速做决定：

你的情况	推荐框架/平台	核心原因
Python技术栈，想快速开发Demo或企业级项目	LangChain	组件丰富、灵活度高、社区活跃
Python技术栈，想快速验证复杂任务，不用写太多代码	AutoGPT	开箱即用、自主能力强
Python技术栈，需要处理多步骤、多智能体协作	LangGraph	流程可视化、支持复杂逻辑
Java技术栈，要集成到现有Spring项目	Spring AI / LangChain4j	原生支持Spring生态、配置简单
非技术人员，或不想写代码，需求简单	Make.com / 通义千问Agent平台	低代码/无代码、快速配置
需要使用国产大模型，合规要求高	文心一言Agent平台 / 通义千问Agent平台	国产大模型原生支持、数据安全有保障

其实还有一个小技巧：先从最简单的框架入手，快速做出第一个Demo，再根据需求迭代。比如你是Python技术栈，先用水LangChain搭一个简单的代码生成Agent，跑通"输入需求→生成代码"的流程，再慢慢添加记忆模块、工具调用、多步骤协作等功能。

五、下一节预告：Agent的核心模块拆解

这一节咱们盘点了主流的Agent框架和平台，知道了开发Agent不用从零开始，有很多现成的工具可以用。接下来，咱们会深入Agent的内部，拆解它的核心模块------感知模块、记忆模块、决策模块、工具调用模块，让你知道Agent的"五脏六腑"是怎么工作的，为后面的实战开发打下基础。

目前国内还是很缺AI人才的，希望更多人能真正加入到AI行业，共同促进行业进步。想要系统学习AI知识的朋友可以看看我的教程http://blog.csdn.net/jiangjunshow，从深度学习基础原理到各领域实战应用都有讲解。