2025年值得入坑AI Agent智能体的五大框架 原创

1、五大 AI Agent 多智能体开发框架

在 AI 大模型新时代，AI Agent 多智能体系统（Multi-Agent）技术正日益受到众多科技巨头的瞩目。伴随着 OpenAI 的 Swarm、微软的 Magentic-One 等框架的推出，这一领域的发展变得更为错综复杂。面对众多的选项，选择一个最匹配自身需求的 Multi-Agent 框架成为了众多开发者与企业需要解决的关键问题。

本期我们将深入分析市场上最受欢迎的五款 AI Agent 多智能体框架，包括微软的 AutoGen、CrewAI、LangChain 的 LangGraph、OpenAI 的 Swarm以及微软的 Magentic-One，旨在为大家的框架选择提供指导与参考。

2、AutoGen：微软的开创性作品，专为软件工程打造

AutoGen 作为微软在多智能体领域推出的早期且广受欢迎的框架之一，旨在为软件开发提供解决方案。在该框架中，核心由两种智能体构成：用户智能体（User-Agent）和助手智能体（Assistant-Agent）。用户智能体负责传达指令和需求，而助手智能体则负责代码的生成与执行，并将成果反馈给用户或其他智能体。

AutoGen 的一大亮点在于其卓越的多智能体协调能力，尤其在应对编程任务时表现尤为突出。它还允许在智能体互动过程中进行人工干预，增加了开发流程的灵活性和可控性。

尽管如此，AutoGen 也并非完美无缺。其用户界面可能不够直观，对于非技术人员来说，可能需要一定的学习时间。另外，AutoGen 的配置过程较为繁琐，尤其是在集成本地大型语言模型（LLM）时，还需要设置代理服务器。因此，AutoGen 更适合那些对软件开发有一定了解，并且愿意投入时间和精力去掌握其使用方法的开发者。

Github 地址：

​​https://github.com/microsoft/autogen​​

3、CrewAI：打造演示的首选利器，操作简便高效

相较于 AutoGen，CrewAI 更加强调其易用性和快速搭建演示的特性。该平台直观易操作，主要通过编写提示来生成和配置智能体。在 CrewAI 平台上，智能体的创建和集成过程极为简便，用户能在短时间内轻松构建数百个智能体，因此它成为了追求快速制作 Multi-Agent 演示或原型开发者的首选工具。

不过，CrewAI 在灵活性和定制化方面有所不足，更适合处理简单的用例，而不太适合复杂的编程作业。同时，智能体间的交互可能会存在一些 Bugs，这可能会对项目的稳定性和可靠性造成影响。尽管存在这些局限，对于那些仅需迅速构建演示或原型，且对系统灵活性要求不高的开发者而言，CrewAI 依旧是个合适的选择。

Github 地址：

​​https://github.com/crewAIInc/crewAI​​

4、LangGraph：高度灵活，适合复杂任务

LangGraph 是一款基于 LangChain 打造的 Multi-Agent 框架，该框架通过引入有向循环图的理念，打造了一个极具灵活性和可定制性的解决方案。LangGraph 不仅适用于各类 Multi-Agent 任务，还能支持几乎所有的多智能体编排应用，使其成为那些面临复杂任务、追求高度灵活性和定制化能力的开发者的首选工具。

尽管如此，LangGraph 的文档资料相对较少，这可能会让新手或编程经验不足的用户在入门时遇到困难。同时，使用 LangGraph 还需要用户具备一定的编程能力，特别是对图形结构和逻辑流程的掌握。因此，LangGraph 更适宜于那些拥有丰富编程背景、愿意投入时间深入学习的高级开发者。

Github 地址：

​​https://github.com/langchain-ai/langgraph​​

5、OpenAI Swarm：新手友好，但功能有限

OpenAI Swarm 是 OpenAI 最新推出的多智能体框架，致力于简化智能体的构建过程以及智能体间的交接操作（即 Handoffs）。Swarm 框架特别适合初学者，让他们能够轻松入门多智能体技术，快速搭建演示项目。

尽管如此，Swarm 的功能范围较为狭窄，仅支持 OpenAI API，而不兼容其他语言模型提供商的 API，这在实际生产部署中可能带来限制。同时，Swarm 的灵活性不足，难以满足追求高度定制化和灵活配置的用户需求。另外，Swarm的社区支持力度较弱，用户在 GitHub 上提交问题或寻求帮助时可能会遇到困难。

Github 地址：

​​https://github.com/openai/swarm​​

6、Magentic-One：微软的又一力作，简化 AutoGen

Magnetic-One是微软继 AutoGen 之后推出的新一款多智能体框架。与OpenAI 的 Swarm 相似，Magnetic-One 同样专注于降低智能体构建和操作的复杂性。该框架预装了五个基础智能体，其中包括一个负责管理的智能体以及四个分别承担不同职能的智能体（WebSurfer、FileSurfer、Coder和ComputerTerminal），这使得 Magnetic-One 成为了一个适合非编程背景用户以及需要迅速掌握使用方法的用户的通用型平台。

尽管如此，Magnetic-One 在支持开源语言模型（LLM）方面存在一定难度，这可能给想要利用开源 LLM 的用户带来挑战。同时，Magnetic-One 在灵活性方面略显不足，更倾向于一个应用而非一个完全开放的框架。目前，Magnetic-One 的文档资料和社区支持也较为有限，这可能会对用户的体验和问题解决效率产生不利影响。

Github 地址：

​​https://github.com/microsoft/autogen/tree/main/python/packages/autogen-magentic-one​​

7、AI Agent 智能体开发框架如何选型？

第一、代码生成与多智能体工作流

在涉及代码生成和复杂多智能体编码的任务中，AutoGen 展现了其卓越的能力。它强大的代码处理和多智能体协调功能，能够应对软件开发中的种种挑战。尽管其配置过程较为复杂，但在专业的开发环境中，AutoGen 能够发挥其最大的效用。

第二、初学者友好框架

对于多智能体领域的新手来说，OpenAI Swarm 和 CrewAI 是理想的选择。OpenAI Swarm 的简易创建流程，以及 CrewAI 的高易用性和直观性，让初学者能够迅速上手，轻松构建基础的多智能体应用，避免了技术难题的困扰。

第三、应对复杂挑战

LangGraph 在处理复杂任务方面具有领先优势。其高度灵活性和定制能力，加之基于有向循环图的创新架构，使得它能够支持高级用户处理复杂的逻辑和多变的智能体编排需求。

第四、开源语言模型融合

在集成开源语言模型方面，LangGraph 展现了卓越的兼容性，能够与多种开源 LLM s和 API 无缝协作。CrewAI 也提供了不错的兼容性，选择时可根据具体需求进行权衡。

第五、社区支持的重要性

如果你看重社区支持，AutoGen 将是一个明智之选，其强大的社区资源能够为开发者提供及时的帮助和解决方案。而对于那些对社区支持依赖不高的用户，CrewAI、OpenAI Swarm 和 Magentic-One 同样具有各自的优势。

第六、成本效益分析

Magentic-One 提供的预配置设置和通用方法可能在成本方面具有一定的优势。OpenAI Swarm 和 CrewAI 在特定情况下也能提供良好的成本效益，这取决于项目的规模、需求和预算。

每个多智能体框架都有其独特的特点。在选择时，请根据你的具体需求、技术能力和预算状况进行综合评估。希望这些建议能助你挑选出最合适的多智能体框架。

本文转载自公众号玄姐聊AGI  作者：玄姐

原文链接：​​https://mp.weixin.qq.com/s/cBOPtRuR7VgRibp-iQrmPQ​​