智能体框架：11个顶级AI_Agent框架！最佳AI Agent框架详解：从选择到应用
本文全面介绍了2025年11个最佳AI Agent框架，包括LangChain、AutoGen、CrewAI等，详细分析了各框架的特性、优势、劣势及适用场景。文章比较了开源与商业解决方案的差异，提供了框架评估标准和选择指南，并探讨了AI Agent领域的新兴趋势。无论开发者需要构建对话Agent、多Agent协作系统还是工作流自动化，本文都能提供适合不同技术水平的框架选择建议，帮助开发者充分利用A
本文全面介绍了2025年11个最佳AI Agent框架，包括LangChain、AutoGen、CrewAI等，详细分析了各框架的特性、优势、劣势及适用场景。文章比较了开源与商业解决方案的差异，提供了框架评估标准和选择指南，并探讨了AI Agent领域的新兴趋势。无论开发者需要构建对话Agent、多Agent协作系统还是工作流自动化，本文都能提供适合不同技术水平的框架选择建议，帮助开发者充分利用AI Agent技术构建智能应用。
人工智能 Agent（智能体）彻底改变了软件开发者构建智能应用的方式。这些 AI Agent 框架提供了所需的基础设施、工具集和方法论，用以创建能够以最少的人工干预进行推理、规划并执行复杂任务的自主系统。
进入 2025 年，AI Agent 已从简单的聊天机器人演变为能进行多步推理、工具使用和协同解决问题的复杂系统。对于希望利用这项技术的开发者来说，选择合适的框架对于项目成功至关重要。
本指南将深入探讨当前最优秀的 11 个 AI Agent 框架，比较它们的特性、优势、劣势以及理想的应用场景，帮助您为下一个项目做出明智的决定。
什么是 AI Agent 框架？
AI Agent 框架是软件平台，使开发者能够构建具备以下能力的自主人工智能系统：
- 理解和处理自然语言输入- 对复杂问题进行推理
- 基于现有信息做出决策
- 采取行动以达到特定目标
- 通过互动进行学习并不断改进
这些框架通常利用大型语言模型（LLM）作为其认知引擎，并结合专门的组件来处理记忆、工具使用、规划和执行。
11 个最佳 AI Agent 框架
1. LangChain
LangChain 是一个开源框架，已成为构建 AI 驱动应用最受欢迎的选择之一。它将语言模型与各种工具、API 和外部数据源连接起来，以创建强大的 AI Agent。LangChain 最受欢迎的特点在于它能够无缝地将多个大型语言模型（LLM）调用串联起来，并将其与外部数据源、工具和API 集成。这种模块化、可组合的方法使得开发者能够比直接使用原始 LLM API 更灵活、更轻松地构建复杂的、多步骤的 AI 应用，例如聊天机器人、Agent 和检索增强生成（RAG）系统。### 主要特性：
- 智能系统设计，处理复杂任务游刃有余
- 精细控制 Agent 工作流
- 支持多 Agent 交互
- 允许人工干预（Human-in-the-loop）
- 无缝集成外部工具和 API
优势：
- 强大且灵活的框架
- 开源且拥有强大的社区支持
- 支持处理复杂任务
- 能够实时获取信息
- 提供对 AI Agent 的精细控制
劣势：
- 需要扎实的编程功底
- 设计复杂 Agent 时复杂度较高
- 依赖底层 LLM 的能力
应用场景：
- 开发智能应用- 创建自主的任务解决系统
- 构建复杂的多步工作流 Agent
- 将 AI 能力集成到现有软件中
代码示例：
from langchain.agents import Tool, AgentExecutor, create_react_agent
from langchain.tools.ddg_search import DuckDuckGoSearchRun
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 定义 Agent 可以使用的工具
search_tool = DuckDuckGoSearchRun()
tools = [
Tool(name="Search",
func=search_tool.run,
description="Useful for searching the internet for current information"
)
]
# 初始化语言模型
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")
# 使用 React 框架创建 Agent
agent = create_react_agent(llm, tools, "You are a helpful AI assistant.")
# 创建 Agent 执行器
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
# 运行 Agent
response = agent_executor.invoke({"input": "What are the latest developments in AI agent frameworks?"})
print(response["output"])
2. AutoGen (微软)
AutoGen Logo
AutoGen 是微软研究院开发的一个开源编程框架，专为构建和管理具有高级协作能力的 AI Agent 而设计。
AutoGen 基于 Actor 的架构和对 Agent 协作的专注经常被认为是具有变革性的，它在业务流程自动化、金融、医疗健康等领域实现了新型 AI 驱动解决方案。这种对专业化、可对话和可定制 Agent 的编排，被广泛认为是 AutoGen 最受用户赞赏的特性，因为它使得构建复杂、可扩展且可靠的 AI 应用变得更加容易。
主要特性：
- 支持多 Agent 协作（包括人工参与和完全自主模式）
- 集成大型语言模型 (LLM)
- 支持代码执行与调试
- 可扩展性与分布式计算
- 异步消息传递
- 自主和交互式工作流
优势：
- 精简了 AI Agent 系统的创建与管理流程
- 简化了协作与推理型 AI 系统的构建
- 允许 Agent 间交互以解决复杂问题
劣势：
- 框架相对较新（仍在持续开发中）
- 设置多 Agent 交互较为复杂
- 性能可能因 Agent 配置而异
应用场景：
- 软件开发
- 复杂任务求解
- 交互式 AI 系统设计
- 研究与开发环境
代码示例：
import autogen
# 定义LLM 配置
llm_config = {
"config_list": [{"model": "gpt-4", "api_key": "your-api-key"}]
}
# 创建一个 AssistantAgent
assistant = autogen.AssistantAgent(
name="assistant",
llm_config=llm_config,
system_message="You are a helpful AI assistant."
)
# 创建一个 UserProxyAgent
user_proxy =autogen.UserProxyAgent(
name="user_proxy",
human_input_mode="TERMINATE", # 任务完成后自动回复 TERMINATE
max_consecutive_auto_reply=10,is_termination_msg=lambda x: x.get("content", "").rstrip().endswith("TERMINATE"),
code_execution_config={"work_dir": "coding"}
)
# 在 Agent 之间发起对话
user_proxy.initiate_chat(
assistant,
message="Write a Python function to calculate the Fibonacci sequence."
)
3. CrewAI
CrewAI Logo
CrewAI 是一个用 Python 构建的开源多 Agent 编排框架，旨在构建像真实团队一样协同工作的协作式 AI Agent 系统。
主要特性
- Agent 协作，具有特定角色、工具和目标
- 可通过定义角色进行 Agent 定制
- 提供高级别的简易性和精确的低级别控制
- 支持跨行业的自动化工作流
- 与各种 LLM 和云平台兼容
优势
- Agent 设计灵活
- 实现简单
- 支持完成复杂的协作任务
- Agent 架构模块化且可重用
劣势
- 需要具备 Python 编程知识
- 框架相对较新（社区支持可能有限）
- 设计复杂的 Agent 交互时复杂度较高
应用场景
- 工作流自动化 -支持机器人创建
- 复杂研究与分析任务
- 专业团队模拟
- 业务流程优化
代码示例
from crewai import Agent, Task, Crew
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 初始化语言模型
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")
# 定义具有特定角色的 Agent
researcher = Agent(
role="Research Analyst",
goal="Discover and analyze the latest trends inAI technology",
backstory="You are an expert in AI research with a keen eye for emerging trends",
verbose=True,
llm=llm
)
writer = Agent(
role="TechnicalWriter",
goal="Create comprehensive reports based on research findings",
backstory="You are a skilled technical writer who can explain complex concepts clearly",
verbose=True,
llm=llm
)# 为每个 Agent 定义任务
research_task = Task(
description="Research the latest developments in AI agent frameworks",
expected_output="A comprehensive analysis of current AI agent frameworks",
agent=researcher
)writing_task = Task(
description="Write a detailed report on AI agent frameworks based on the research",
expected_output="A well-structured report on AI agent frameworks",
agent=writer,
context=[research_task] # 写作任务依赖于研究任务
)
# 创建一个包含 Agent 和任务的 Crew
crew = Crew(
agents=[researcher, writer],
tasks=[research_task, writing_task],
verbose=True
)
# 执行 Crew 的任务
result = crew.kickoff()
print(result)
4. Semantic Kernel (微软)
Semantic Kernel Logo
微软的 Semantic Kernel 允许用户使用 C#、Python 或 Java 构建 AI Agent 并集成最新的 AI 模型。
Semantic Kernel 是一个开源开发工具包，用于构建支持多种编程语言并能够集成 AI 模型和服务的 AI Agent。
主要特性
- 集成多个 AI 服务提供商（OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face）
- 支持多种 Agent 类型的 Agent 框架
- 轻量级且灵活的架构
- 企业级支持
- 多 Agent 系统能力
优势：
- 模块化架构
- 易于使用的开发方法
- 支持创建复杂的工作流
- 能够将 AI 嵌入到现有开发流程中
劣势：
- 框架相对较新
- 需要理解 AI 集成概念
- 对于不熟悉 AI框架的开发者可能存在学习曲线
应用场景：
- 企业级 AI 解决方案
- 自定义 AI Agent 开发
- 工作流自动化
- AI 驱动的应用集成
代码示例：
import semantic_kernel assk
from semantic_kernel.connectors.ai.open_ai import OpenAIChatCompletion
# 初始化内核
kernel = sk.Kernel()
# 添加 OpenAI 服务
api_key = "your-api-key"
model= "gpt-4"
kernel.add_chat_service("chat_completion", OpenAIChatCompletion(model, api_key))
# 使用自然语言创建语义函数
prompt = """
Generate a creative story about {{$input}}.
The story should be engaging and approximately 100 words.
"""
# 在内核中注册函数
story_function = kernel.create_semantic_function(prompt, max_tokens=500)# 执行函数
result = story_function("a robot learning to paint")
print(result)
# 使用 Semantic Kernel 创建简单 Agent
from semantic_kernel.planning import ActionPlanner
# 定义规划器
planner = ActionPlanner(kernel)
# 执行计划
# 注意：aiohttp 版本冲突可能导致此处需要异步运行，示例代码展示了同步方式，实际应用可能需调整
# plan = await planner.create_plan("Write a poem aboutartificial intelligence")
# result = await plan.invoke()
# print(result)
# 为了示例的同步执行，这里省略了实际的 planner 运行，仅展示创建语义函数的部分。
# 如果需要运行 planner，需配置异步环境。
5. LangGraph
LangGraph Logo
LangGraph 是 LangChain 创建的一个开源 AI Agent 框架，用于构建和管理复杂的生成式 AI 工作流。
主要特性：
- 先进的 Agentic 模式（工具调用、React 方法论、Self-Ask 方法）
- 支持节点（LLM）和边缘（工具）的可视化表示
- 对工作流流程和状态进行细粒度控制
- 构建有状态应用的灵活框架
- 支持复杂的多 Agent 场景
优势：
- 专为基于语言的 AI Agent 设计的基础架构
- 能够创建精密的、相互关联的 Agent 系统
- 支持复杂工作流的设计与管理
劣势：
-复杂度较高，可能需要高级开发者技能
- 主要专注于基于语言的工作流
应用场景：
- 对话式 Agent
- 复杂任务自动化
- 自定义 LLM 支持的工作流
- 专注于语言处理的AI Agent 开发
代码示例：
from typing import TypedDict, Annotated, Sequence
from langgraph.graph import StateGraph, END
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messagesimport HumanMessage, AIMessage
# 定义状态结构
class AgentState(TypedDict):
messages: Annotated[Sequence[HumanMessage | AIMessage], "The messages in the conversation"]
next_step: Annotated[str, "The next step to take"]
# 初始化语言模型
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")
# 定义节点（工作流中的步骤）
def research(state: AgentState) -> AgentState:messages = state["messages"]
response = llm.invoke(messages + [HumanMessage(content="Research this topic thoroughly.")])
return {"messages": state["messages"] + [response], "next_step": "analyze"}
def analyze(state: AgentState) -> AgentState:
messages = state["messages"]
response = llm.invoke(messages + [HumanMessage(content="Analyze the research findings.")])return {"messages": state["messages"] + [response], "next_step": "conclude"}
def conclude(state: AgentState) -> AgentState:
messages = state["messages"]
response =llm.invoke(messages + [HumanMessage(content="Provide a conclusion based on the analysis.")])
return {"messages": state["messages"] + [response], "next_step": "end"}
# 创建图workflow = StateGraph(AgentState)
# 添加节点
workflow.add_node("research", research)
workflow.add_node("analyze", analyze)
workflow.add_node("conclude", conclude)# 添加边缘
workflow.add_edge("research", "analyze")
workflow.add_edge("analyze", "conclude")
workflow.add_edge("conclude", END)
# 设置入口点
workflow.set_entry_point("research")
# 编译图
agent = workflow.compile()
# 执行工作流
result = agent.invoke({
"messages": [HumanMessage(content="Tell me about AI agent frameworks")],
"next_step": "research"
})
# 打印最终消息
for message in result["messages"]:
print(f"{message.type}: {message.content}\n")
6. LlamaIndex
LlamaIndex Logo
LlamaIndex 是一个灵活的开源数据编排框架，专注于为 LLM 应用集成私有和公共数据。
主要特性：
- AI Agent 功能，可作为“自动化推理和决策引擎”
- 函数调用能力
- 与各种格式的数据交互
- 工具集成
- 支持多模态应用（文本、图像及其他数据类型）
优势：
- 框架简单灵活
- 支持集成各种数据源
- 能够进行自定义 AI Agent 开发 -开源且适应性强
劣势：
- 复杂度可能需要高级技术知识
- 需要理解 LLM 和 Agent 开发概念
应用场景：
- 企业知识助手
- 自主 AI Agent
- 复杂数据交互与分析
- 构建生产级 AI 应用
代码示例：
from llama_index.core.agent import FunctionCallingAgentWorker
from llama_index.core.tools import FunctionTool
from llama_index.llms.openai import OpenAI
# 定义一个简单的工具函数
def search_documents(query: str) -> str:
"""Search for information in the document database."""
# 在实际应用中，这里会查询文档存储
returnf"Here are the search results for: {query}"
# 创建一个函数工具
search_tool = FunctionTool.from_defaults(
name="search_documents",
fn=search_documents,
description="Search for information in the document database"
)
# 初始化语言模型
llm = OpenAI(model="gpt-4")
# 创建 Agent
agent = FunctionCallingAgentWorker.from_tools(
[search_tool],
llm=llm,
verbose=True
)
# 运行 Agent
response = agent.chat("Find information about AI agent frameworks")
print(response)
7. OpenAI Agents SDK
OpenAI Logo
OpenAI Agents SDK 是一个基于 Python 的工具包，用于构建能够推理、规划和采取行动以完成复杂任务的智能自主系统。
主要特性：
- Agent 循环功能（处理工具调用，将结果发送给 LLM）
- 工具集成（将 Python 函数转换为 Agent 可用的工具）
- 支持跟踪功能，可视化 Agent 工作流
优势：
- 精简的 Agent 开发方法
- 内置Agent 工作流可视化功能
- 步步跟踪 Agent 行动
劣势：
- 依赖 OpenAI 的基础设施
- 需要扎实的 Python 编程功底
- 可能受 OpenAI 当前技术限制
应用场景：
- 客户支持自动化
- 多步研究流程
- 内容生成
- 复杂任务管理
代码示例：
from openai import OpenAI
import json
# 初始化 OpenAI 客户端
client = OpenAI(api_key="your-api-key")
# 定义一个工具
tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "search_weather",
"description": "Get the current weather in a given location",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "The city and state, e.g., San Francisco, CA"
}
},
"required": ["location"]
}
}
}
]
# 处理天气查询工具的函数
defsearch_weather(location):
# 在实际应用中，这里会调用天气 API
returnf"The weather in {location} is currently sunny with a temperature of 72°F."
# 创建使用该工具的 Agent
messages = [{"role": "user", "content": "What's the weather like in Boston?"}]
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4",messages=messages,
tools=tools,
tool_choice="auto"
)
# 处理响应
response_message = response.choices[0].message
messages.append(response_message)
#检查模型是否想调用函数
if response_message.tool_calls:
# 处理每个工具调用
for tool_call in response_message.tool_calls:
function_name = tool_call.function.name
function_args = json.loads(tool_call.function.arguments)
# 调用函数
if function_name == "search_weather":
function_response = search_weather(function_args.get("location"))
# 将函数响应添加到消息列表
messages.append({
"tool_call_id": tool_call.id,
"role": "tool",
"name": function_name,
"content": function_response
})
# 从模型获取新响应
second_response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=messages)
print(second_response.choices[0].message.content)
else:
print(response_message.content)
8. Atomic Agents
Atomic Agents Logo
Atomic Agents 的 GitHub 仓库。
Atomic Agents 是一个轻量级、模块化的框架，用于构建 AI Agent 流水线，强调 AI Agent 开发的原子性。
主要特性：
- 模块化，允许组合小型、可重用的组件
- 使用 Pydantic 通过清晰的输入/输出模式实现可预测性
- 可扩展性，用于集成新组件
- 支持多 Agent 系统开发
优势：
- 轻量级架构
- Agent 构建灵活性高
- 对 AI Agent 组件的控制精细
- 开源且对开发者友好
劣势：
- 框架相对较新（生态系统仍在演变）
应用场景：
- 构建复杂的 AI 应用
- 开发多 Agent 系统 -创建模块化 AI 流水线
- 研究与分析任务
代码示例：
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List
import os
# 这是一个基于 Atomic Agents 方法的简化示例# 在实际实现中，你需要从 atomic_agents 包导入
# 定义输入/输出模式
class ResearchQuery(BaseModel):
topic: str = Field(description="The topic to research")
depth: int = Field(description="The depth of research required (1-5)")
class ResearchResult(BaseModel):
findings: List[str] = Field(description="Key findings from the research")
sources: List[str] =Field(description="Sources of information")
# 定义一个原子 Agent 组件
class ResearchAgent:
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
# 初始化任何必要的客户端或工具
def process(self, input_data: ResearchQuery) -> ResearchResult:
# 在实际实现中，这里会使用 LLM 执行研究
print(f"Researching {input_data.topic} at depth {input_data.depth}")
# 模拟研究结果
findings = [
f"Finding 1 about {input_data.topic}",
f"Finding 2 about {input_data.topic}",
f"Finding 3 about {input_data.topic}"
]
sources = [
"https://github.com/e2b-dev/awesome-ai-agents","https://github.com/e2b-dev/awesome-ai-agents"
]
return ResearchResult(findings=findings, sources=sources)
# 使用示例
if __name__ == "__main__":# 创建 Agent
agent = ResearchAgent(api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY", "default-key"))
# 创建输入数据
query = ResearchQuery(topic="AIagent frameworks", depth=3)
# 处理查询
result = agent.process(query)
# 显示结果
print("\nResearch Findings:")
for i, finding in enumerate(result.findings, 1):
print(f"{i}. {finding}")
print("\nSources:")
for source in result.sources:
print(f"- {source}")
9. Rasa
Rasa Logo
RASA 是一个开源机器学习框架，专注于构建对话式 AI 应用，侧重于文本和语音助手。
主要特性：
- 先进的自然语言理解 (NLU) 能力
- 提供灵活性和控制力，构建上下文感知的对话 Agent
- 机器学习能力，用于构建、测试和部署 AI 应用
优势：
- 高度可定制
- 强大的机器学习框架
- 文档完善丰富
- 支持复杂的对话场景
劣势：
- 与无代码平台相比，需要更多技术专业知识
- 对于初学者来说学习曲线较陡峭
- 可能需要大量开发资源
应用场景：
- 聊天机器人开发
- 虚拟助手
- 客户服务界面 -语音交互系统
- 企业级对话式 AI 解决方案
代码示例：
# RASA 项目结构示例
# 这通常会分布在 RASA 项目的多个文件中
# domain.yml - 定义助手的领域
"""
version: "3.1"
intents:
- greet
- goodbye
- ask_about_ai_frameworks
responses:
utter_greet:
- text: "Hello! How can I help you with AI frameworks today?"
utter_goodbye:
- text: "Goodbye! Feel free to ask about AI frameworks anytime."
utter_about_frameworks:
- text: "There are several popular AI agent frameworks including LangChain, AutoGen, CrewAI, and more. Which one would you like to know about?"
entities:
- framework_name
slots:
framework_name:
type: text
mappings:
- type: from_entity
entity: framework_name
"""
# data/nlu.yml - 用于 NLU 的训练数据
"""
version: "3.1"nlu:
- intent: greet
examples: |
- hey
- hello
- hi
- hello there
- good morning
- intent: goodbye
examples: |
- bye
-goodbye
- see you around
- see you later
- intent: ask_about_ai_frameworks
examples: |
- tell me about AI frameworks
- what are the best AI agent frameworks- I need information about [LangChain](framework_name)
- How does [AutoGen](framework_name) work?
- Can you explain [CrewAI](framework_name)?
"""
# data/stories.yml - 用于对话管理的训练数据
"""
version: "3.1"
stories:
- story: greet and ask about frameworks
steps:
- intent: greet
- action: utter_greet- intent: ask_about_ai_frameworks
- action: utter_about_frameworks
- story: ask about specific framework
steps:
- intent: ask_about_ai_frameworks
entities:
- framework_name: "LangChain"
- action: action_framework_info
"""
# actions/actions.py - 自定义操作
"""
from typing import Any, Text, Dict,List
from rasa_sdk import Action, Tracker
from rasa_sdk.executor import CollectingDispatcher
class ActionFrameworkInfo(Action):
def name(self) -> Text:
return "action_framework_info"def run(self, dispatcher: CollectingDispatcher,
tracker: Tracker,
domain: Dict[Text, Any]) -> List[Dict[Text, Any]]:
framework = tracker.get_slot("framework_name")
if framework.lower() == "langchain":
dispatcher.utter_message(text="LangChain is an open-source framework for building applications using large language models.")
elif framework.lower()== "autogen":
dispatcher.utter_message(text="AutoGen is a framework from Microsoft Research that enables the development of LLM applications using multiple agents.")
elif framework.lower() == "crewai":dispatcher.utter_message(text="CrewAI is a framework for orchestrating role-playing autonomous AI agents.")
else:
dispatcher.utter_message(text=f"I don't have specific information about {framework}, but it might be one of the emerging AI agent frameworks.")
return []
"""
# 要训练和运行 RASA 助手：
# rasa train
# rasa run
10. MetaGPT
MetaGPT Logo
MetaGPT 由 Chenglin Wu 创立，是最受欢迎的开源 Agent 框架之一。
MetaGPT 是一个开源的多 Agent 框架，利用 LLM 编排 AI Agent 来模拟协作解决问题。MetaGPT 由 Chenglin Wu 创立，其 GitHub仓库已获得超过 5.6 万星标，这表明开发者们非常喜爱这款灵活且易于使用的开源 Agentic 框架。
主要特性：
- 仅凭单行需求即可生成全面的项目材料- 模拟软件开发团队结构
- 为 Agent 分配不同的基于 GPT 的角色
- 能够进行复杂的协作解决问题
优势：
- 复刻人类的程序性知识
- 优化多 Agent 系统交互 -自动化全面的软件开发工作流
- 可模拟整个团队的角色
劣势：
- 设置复杂度较高
- 依赖大型语言模型的能力
- 多 Agent 交互可能存在不一致性
应用场景：
-自动化软件开发项目生成
- 复杂多 Agent 协作解决问题
- 高级 AI 驱动的研究与分析
- 模拟组织决策过程
代码示例：
from metagpt.roles import (ProjectManager,
ProductManager,
Architect,
Engineer
)
from metagpt.team import Team
import asyncio
asyncdef main():
# 定义项目需求
requirement = "Create a web application that allows usersto search for and compare AI agent frameworks"
# 创建具有不同角色的团队成员
product_manager = ProductManager()
project_manager = ProjectManager()
architect = Architect()
engineer = Engineer()# 组建一个包含这些的团队
team = Team(
name="AI Framework Explorer Team",
members=[product_manager, project_manager, architect, engineer]
)
# 让团队开始处理需求
await team.run(requirement)
# 团队将生成：
# 1. PRD (产品需求文档)
# 2. 设计文档
# 3. 架构图
# 4. 实现代码
# 5. 测试
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
11. Camel-AI (CAMEL)
CAMEL Logo
Camel-AI (CAMEL — Communicative Agents for Machine Learning) 是一个开源多 Agent 框架，使自主 Agent 能够协作、沟通并解决复杂任务。
主要特性：
- 支持多 Agent 协作
- 支持 Agent 系统的持续演进- 为多 Agent 应用提供通用基础架构
- 集成用于文本和图像任务的 AI 模型
优势：
- 开源
- 框架灵活
- 支持集成各种 AI 模型
- 能够实现自主 Agent通信
劣势：
- 作为一个较新的框架，其文档和特性可能仍在发展中
应用场景：
- autónoma 任务求解
- 数据生成与分析
- 模拟环境
- 复杂计算问题求解
代码示例：
from camel.agents import ChatAgent
from camel.messages import BaseMessage
from camel.typing import ModelType
import asyncio
asyncdef main():
# 创建两个具有不同角色的 Agent
user_agent = ChatAgent(
model_type=ModelType.GPT_4,
system_message="You are a user who needs help analyzing data about AI frameworks."
)
assistant_agent = ChatAgent(
model_type=ModelType.GPT_4,
system_message="You are an AI assistant specialized in data analysis and AI frameworks."
)
# 用户 Agent 发出的初始消息
user_message = BaseMessage.make_user_message(
role_name="User",
content="I need to compare different AI agent frameworks for my project. Can you help me analyze their features?")
# 开始对话
assistant_response = await assistant_agent.step(user_message)
print(f"Assistant: {assistant_response.content}\n")
# 继续对话for _ in range(3): # 模拟几个回合的对话
user_response = await user_agent.step(assistant_response)
print(f"User: {user_response.content}\n")assistant_response = await assistant_agent.step(user_response)
print(f"Assistant: {assistant_response.content}\n")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
开源框架与商业解决方案
开源框架：
- 公开且免费使用
- 可定制性强
- 社区驱动开发
- 示例：LangChain、CrewAI、AutoGen、LangGraph
商业框架：
- 通常提供更完善的企业级功能
- 提供专门的技术支持
- 可能具备更强大的基础设施
- 示例：Salesforce Agentforce、Einstein GPT、OpenAI Agents SDK 的部分功能
AI Agent 框架的关键评估标准
评估 AI Agent 框架时，请考虑以下重要因素：
- 易用性
- 灵活性
- 社区支持
- 集成能力
- 性能- 可扩展性
AI Agent 框架的新兴趋势
AI Agent 领域正在快速发展，呈现出以下几个显著趋势：
- 越来越侧重于多 Agent 系统
- 更复杂的推理能力
- 工具和记忆集成得到增强
- 开发接口更加简化
- 对低代码和简化 AI Agent 开发的关注日益增长
如何选择合适的 AI Agent 框架
为您的项目选择 AI Agent 框架时，请考虑：- 您的特定项目需求
- 首选的编程语言
- 可扩展性需求
- 集成能力
- 社区支持和文档
- 需要对 Agent 行为控制的程度
- 实现的复杂性
- 所需特性
- 预算
- 长期可扩展性
结论
AI Agent 框架格局正在快速演变，其中开源解决方案在创新性和灵活性方面遥遥领先。对于希望构建复杂 AI 应用的开发者来说，这些框架提供了创建智能、自主系统所需的工具和基础设施。
无论您需要用于构建对话 Agent、多 Agent 协作系统，还是复杂工作流自动化的框架，本指南介绍的 11 个框架都提供了多种选择，以满足不同的需求和技术专业水平。
nt: {assistant_response.content}\n")
if name == “main”:
asyncio.run(main())
开源框架与商业解决方案
开源框架：
- 公开且免费使用
- 可定制性强
- 社区驱动开发
- 示例：LangChain、CrewAI、AutoGen、LangGraph
商业框架：
- 通常提供更完善的企业级功能
- 提供专门的技术支持
- 可能具备更强大的基础设施
- 示例：Salesforce Agentforce、Einstein GPT、OpenAI Agents SDK 的部分功能
AI Agent 框架的关键评估标准
评估 AI Agent 框架时，请考虑以下重要因素：
- 易用性
- 灵活性
- 社区支持
- 集成能力
- 性能- 可扩展性
AI Agent 框架的新兴趋势
AI Agent 领域正在快速发展，呈现出以下几个显著趋势：
- 越来越侧重于多 Agent 系统
- 更复杂的推理能力
- 工具和记忆集成得到增强
- 开发接口更加简化
- 对低代码和简化 AI Agent 开发的关注日益增长
如何选择合适的 AI Agent 框架
为您的项目选择 AI Agent 框架时，请考虑：- 您的特定项目需求
- 首选的编程语言
- 可扩展性需求
- 集成能力
- 社区支持和文档
- 需要对 Agent 行为控制的程度
- 实现的复杂性
- 所需特性
- 预算
- 长期可扩展性
结论
AI Agent 框架格局正在快速演变，其中开源解决方案在创新性和灵活性方面遥遥领先。对于希望构建复杂 AI 应用的开发者来说，这些框架提供了创建智能、自主系统所需的工具和基础设施。
无论您需要用于构建对话 Agent、多 Agent 协作系统，还是复杂工作流自动化的框架，本指南介绍的 11 个框架都提供了多种选择，以满足不同的需求和技术专业水平。
随着 AI Agent 技术的不断发展，了解这些框架的能力和局限性对于希望在应用中充分发挥 AI 潜力的开发者来说至关重要。
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科技行业正处于深刻变革之中。英特尔等巨头近期进行结构性调整，缩减部分传统岗位，同时AI相关技术岗位（尤其是大模型方向）需求激增，已成为不争的事实。具备相关技能的人才在就业市场上正变得炙手可热。
行业趋势洞察：
- 转型加速： 传统IT岗位面临转型压力，拥抱AI技术成为关键。
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与其观望，不如行动！
面对变革，主动学习、提升技能才是应对之道。掌握AI大模型核心原理、主流应用技术与项目实战经验，是抓住时代机遇、实现职业跃迁的关键一步。
01 为什么分享这份学习资料？
当前，我国在AI大模型领域的高质量人才供给仍显不足，行业亟需更多有志于此的专业力量加入。
因此，我们决定将这份精心整理的AI大模型学习资料，无偿分享给每一位真心渴望进入这个领域、愿意投入学习的伙伴！
我们希望能为你的学习之路提供一份助力。如果在学习过程中遇到技术问题，也欢迎交流探讨，我们乐于分享所知。
*02 这份资料的价值在哪里？*
专业背书，系统构建：
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本资料由我与鲁为民博士共同整理。鲁博士拥有清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在人工智能领域造诣深厚：
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- 在IEEE Transactions等顶级学术期刊及国际会议发表论文超过50篇。
- 拥有多项中美发明专利。
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目前，我有幸与鲁博士共同进行人工智能相关研究。
内容实用，循序渐进：
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