AI智能时代，五个常用agent框架你该了解一下

AI Agent目前我见到的最多的翻译是“智能体”，但是直译过来是“智能代理它是一种能够感知环境、自主决策并执行任务以实现特定目标的智能系统。它以大型语言模型（LLM）为核心，赋予机器自主性、适应性和交互性，使其能在复杂多变的环境中独立运作。简单来说，AI Agent 就像是一个拥有独立思考和行动能力的智能助手，能够理解你的需求，并通过调用各种工具和资源，为你完成一系列复杂的任务。就像一位能干的私

AI技术老狗（QA）

1517人浏览 · 2025-03-03 16:18:14

AI技术老狗（QA） · 2025-03-03 16:18:14 发布

一、什么是AI Agen

AI Agent目前我见到的最多的翻译是“智能体”，但是直译过来是“智能代理”。

它是一种能够感知环境、自主决策并执行任务以实现特定目标的智能系统。它以大型语言模型（LLM）为核心，赋予机器自主性、适应性和交互性，使其能在复杂多变的环境中独立运作。简单来说，AI Agent 就像是一个拥有独立思考和行动能力的智能助手，能够理解你的需求，并通过调用各种工具和资源，为你完成一系列复杂的任务。

就像一位能干的私人助理，它不仅能执行指令，更重要的是能够理解任务背景、制定执行计划，并在遇到问题时灵活调整策略。

AI Agent 的核心在于其自主学习和决策能力，它能够通过不断积累经验来优化自己的行为模式。

AI Agent智能体，通常具备以下特点：

自主性： AI Agent能够自主决策和执行任务，无需人类干预。
适应性： 能够根据环境变化调整自己的行为。
交互性： 能够与人类或其他AI Agent进行交流与合作。
学习能力： 通过学习不断优化自己的行为和决策。

AI Agent 正逐渐成为推动各行业发展的重要力量。它广泛应用于客户服务、医疗诊断、股市交易、教育辅导等多个领域，为我们的生活和工作带来了极大的便利和效率提升。

而 AI Agent 框架，则是构建和开发这些智能代理的关键工具，它为 AI Agent 的创建、部署和管理提供了全方位的支持。下面我们一起深入了解 2025 年值得入坑的五个常用的 AI Agent 框架。

二、5个常用Agent框架深度对比

1. CrewAI：团队协作的Agent框架

CrewAI以"crew"（团队）抽象为核心，定义为"一组协作的Agent共同工作以完成一系列任务"。它既可作为开源库使用，也可作为CrewAI提供的平台使用。

优势：

出色的Agent协作能力，支持共享内存和消息传递
易于上手，组件可快速组合
非技术人员也能通过配置文件进行系统修改
任务规划和执行能力表现稳定

不足：

可扩展性有限，自定义工具开发困难
日志记录功能不完善，难以输出到文件
企业级安全特性主要在付费平台版本提供

CrewAI非常适合简单Agent应用的快速开发，或者需要由非技术用户配置的应用场景。但如果你需要高度自定义功能，可能需要考虑其他选择。

框架地址：

Introduction - CrewAI

安装配置环境：

安装CrewAi:

新建一个项目：

2. LangGraph

LangGraph是LangChain生态系统的一部分，通过图抽象将Agent与工具和其他Agent连接起来。它的核心是一系列代表Agent和工具的节点，以及决定节点调用时机的边。

优势：

极高的灵活性和可定制性
强大的接口设计，支持在任何节点引入自定义行为
可处理复杂的工具使用和Agent层次结构
任务规划和执行能力非常可靠

不足：

学习曲线陡峭，上手难度大
预构建组件较少，需要开发者自行实现许多功能
企业级能力（安全性、日志记录等）需要额外开发

LangGraph适合已熟悉Agent开发的场景，或需要高度定制化Agent系统的场景。如果你的应用需要复杂的Agent交互和工具使用模式，LangGraph是理想选择。

框架地址：

Learn the basics

安装框架：

3. OpenAI Swarm

OpenAI Swarm围绕"swarm"（蜂群）抽象组织，代表松散耦合和分散的Agent组。这种设计对Agent交互方式做出很少假设，理论上提供了较高灵活性。

安装框架：

代码示例：

from swarm import Swarm, Agent

client = Swarm()

def transfer_to_agent_b():
    return agent_b


agent_a = Agent(
    name="Agent A",
    instructions="You are a helpful agent.",
    functions=[transfer_to_agent_b],
)

agent_b = Agent(
    name="Agent B",
    instructions="Only speak in Haikus.",
)

response = client.run(
    agent=agent_a,
    messages=[{"role": "user", "content": "I want to talk to agent B."}],
)

print(response.messages[-1]["content"])

优势：