随着生成式人工智能（GenAI）的蓬勃发展，基于大型模型的应用已经悄然融入我们的日常工作和生活，它们在诸多领域中显著提升了生产力和工作效率。为了更便捷地构建这些基于大模型的应用程序，开源社区和产品开发者们正以前所未有的速度进行创新。
在这些创新中，面向智能体（Agent）的应用，即所谓的Agentic AI，已经崭露头角，成为近年来生成式AI系统中最具潜力的明星。众多构建智能体应用的框架如雨后春笋般涌现，它们为开发者提供了强大的工具和平台。在此，我们将重点介绍10个具有代表性的Agent应用构建框架，并对其他常见的框架进行简要概述，以期为大家提供一个相对全面的视角，了解这一领域的现状和潜在趋势。
1. LlamaIndex
LlamaIndex 最初是一个专注于大模型应用程序的数据框架，但如今它的功能已经远远超出了数据处理的范畴。它现在涵盖了AI Agent、文档解析与索引、工作流管理、基于连接器的集成、模块化设计以及高度可扩展性等多种功能，成为了一个功能丰富的开发平台。
LlamaIndex还提供了一个名为 LlamaCloud 的 SaaS 功能，这是一个专门为 AI 智能体设计的知识管理中心。通过 LlamaCloud，开发者可以更高效地管理和利用数据，为智能体提供强大的知识支持。此外，LlamaIndex 还有一个独特的产品叫 LlamaParse，它能够将复杂的指令数据转换成适合大语言模型处理的优化格式，从而提升模型的性能和准确性。
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LlamaHub 是 LlamaIndex生态系统中的一个重要组成部分，它是一个集成了搜索式智能体、大语言模型、向量存储、数据加载器等工具的中心化平台。LlamaHub 特别适合用于构建数据密集型的大语言模型应用程序，比如知识密集型的聊天机器人、问答系统等。借助 LlamaCloud的强大能力，开发者可以高效地解析和索引复杂的文档，这使得 LlamaIndex 成为那些希望快速推出产品的企业的理想选择。
尽管 LlamaIndex的核心优势在于数据索引和检索，它在复杂的智能体行为和决策方面的功能相对较少。不过，LlamaIndex正在朝着支持更智能的 Agentic 应用程序方向发展，展现出了巨大的潜力。未来，它可能会在智能体行为管理和决策支持方面提供更多创新功能，进一步扩展其应用场景。
总的来说，LlamaIndex 是一个功能强大且灵活的工具，特别适合需要处理大量数据并快速构建知识密集型 AI 系统的开发者。无论是企业还是个人开发者，都可以利用 LlamaIndex 的强大功能来加速开发进程，同时保持高度的可扩展性和模块化设计。
2. LangChain
LangChain是目前最受欢迎的大模型应用开发框架之一，几乎成为了构建大模型应用的行业标准。它在 GitHub 上拥有超过 10 万颗星，吸引了超过 100 万开发者使用，形成了一个庞大且活跃的社区。这个社区不仅提供了丰富的知识共享，还推动了 LangChain的快速发展。LangChain提供了全面的功能支持，包括与各种供应商的集成、云服务支持、第三方库的兼容性，以及多种向量数据库的选择，这些特性使得它成为开发者构建大模型应用的首选工具。
LangChain是企业构建GenAI应用程序的理想选择，它提供了基础构建模块，帮助企业快速搭建定制化的 AI 框架。由于 LangChain的广泛采用和强大的兼容性，它特别适合需要与第三方供应商或服务集成的场景。无论是云服务、数据源，还是其他 AI 工具，LangChain 都能提供前瞻性的支持，确保企业能够灵活应对未来的技术变化。
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然而，LangChain 的强大功能也带来了一定的复杂性。它的学习曲线相对陡峭，尤其是对于新手开发者来说，可能需要花费更多时间掌握其丰富的集成选项和代码结构。此外，LangChain 的快速迭代和功能更新要求开发者不断跟进，这可能会导致代码维护的挑战，比如遇到破坏性更新或库不兼容的问题。
尽管如此，LangChain 的影响力已经超越了 Python 社区，激发了其他编程语言的开发者构建类似的框架。例如，Java 开发者可以使用 LangChain4J，Golang 开发者可以使用 LangChainGo，而 C# 开发者也有专门的 LangChain for C#。这些衍生框架进一步扩展了 LangChain的生态系统，为更多开发者提供了构建大模型应用的工具和可能性。
总的来说，LangChain是一个功能强大且灵活的工具，特别适合需要高度定制化和集成能力的企业级应用。但对于一些简单或特定场景的需求，开发者也可以根据实际情况选择其他更轻量级的框架，以降低复杂性和学习成本。
3. Langgraph
LangGraph 框架是由 LangChain 团队开发的一个开源工具，专门用于构建和管理智能体系统。这个框架的核心优势在于它提供了一个灵活且强大的平台，支持开发者设计和实现复杂的多智能体工作流。LangGraph Platform则是 LangGraph 的商业版本，专为将智能体应用程序部署到生产环境而设计。它提供了许多高级功能，包括有状态的设计、基于图形的工作流管理、多智能体协作、与 LangChain 的无缝集成、增强的LangSmith 监控工具、IDE 支持以及更广泛的社区资源。这些特性使得 LangGraph Platform 成为企业级应用的理想选择。
LangGraph特别适合用于开发企业级的多智能体系统。它的开源性质意味着它拥有广泛的社区支持，并且能够与各种不同的解决方案和产品进行集成。这种前瞻性的设计使得 LangGraph 能够满足企业在兼容性方面的多样化需求。此外，LangGraph 与 LangChain生态系统的紧密结合，减少了企业在使用多个框架时的冗余问题，简化了开发流程。
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对于企业用户来说，LangGraph 的商业版本提供了更多高级功能，如安全性增强、可视化开发工具和更强大的监控能力。这些特性使得企业能够更轻松地管理和维护复杂的智能体系统，同时确保系统的稳定性和安全性。
然而，与 LangChain类似，开发者在处理依赖关系和框架复杂性时可能会遇到一些挑战。这些挑战主要来自于系统的复杂性和对高性能的需求。尽管如此，LangGraph 的设计目标之一就是通过提供清晰的文档和强大的工具来帮助开发者克服这些障碍，从而更高效地构建和部署智能体应用程序。
4. AutoGen
Autogen 是由 微软 开发的一个编程框架，专门用于构建 Agentic AI和基于大模型的应用程序。它提供了一个高层次的抽象框架，支持多智能体之间的协作和会话，非常适合构建复杂的 AI 系统。Autogen 的核心特性包括：
- 异步消息传递智能体之间可以高效地异步通信，提升系统响应速度。
- 模块化和可扩展框架设计灵活，开发者可以根据需求轻松扩展功能。
- 可观察性和调试提供强大的工具，帮助开发者监控和调试智能体的行为。
- 可伸缩性和分布式支持能够处理大规模任务，并支持分布式部署。
- 内置和社区扩展除了内置功能外，还支持社区开发的插件和扩展。
- 跨语言支持和全类型支持兼容多种编程语言，并提供完整的类型安全支持。
- 增强的大模型推理 API优化大语言模型的推理性能，同时降低成本。
Autogen 特别适合与 开源系统 和 微软生态系统 结合使用，是构建 Agentic AI 和大模型应用的理想选择。它提供了一个不断发展的生态系统，能够支持各种领域和复杂度的应用需求。此外，Autogen 还提供了一个名为 Autogen Studio 的 UI 工具，开发者可以通过图形化界面进行智能体的原型设计和管理，甚至无需编写代码。
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需要注意的是，Autogen 目前仍处于 试验阶段，尚未完全成熟到可以投入生产环境。不过，如果你正在研究复杂的智能体交互、设计新的多智能体系统，或者想尝试先进的 AI 智能体架构，Autogen 是一个非常值得探索的工具。
虽然 Autogen 是一个开源框架，但它对 微软解决方案 的依赖性可能会因组织的技术栈而有所不同。此外，基于 Autogen 的商业解决方案 Magentic-One 提供了更高级的功能，例如为企业量身定制的高性能通用智能体系统。不过，Autogen 的复杂性（尤其是在企业内部使用时）仍然是一个需要关注的问题，可能需要更多的技术支持和优化。
Autogen 是一个功能强大且灵活的框架，适合用于研究和原型设计。如果你对多智能体系统和 AI 智能体设计感兴趣，它无疑是一个值得尝试的工具。不过，对于生产环境的使用，建议等待其进一步成熟或考虑基于 Autogen 的商业解决方案。
5. Semantic Kernel
Semantic Kernel 是由 微软 提供的一个强大工具，专为构建稳定且高度集成的企业级应用程序而设计。作为一个适合生产环境的 SDK，它能够将大模型和数据存储无缝集成到应用中，帮助企业打造高质量的GenAI解决方案。Semantic Kernel 支持多种编程语言，包括 C#、Python 和 Java，并且在预览版中已经引入了智能体和流程框架，使开发者能够构建单智能体和多智能体系统。
核心功能：
- 智能体框架：这是 Semantic Kernel 的核心部分，提供了一个平台，允许开发者将 AI 智能体嵌入到任何应用程序中。无论是简单的任务自动化，还是复杂的多智能体协作，都能轻松实现。
- 流程框架：这个框架专注于优化 AI 与业务流程的集成，帮助企业将 AI 能力无缝融入现有的工作流中，提升效率和智能化水平。
Semantic Kernel 提供了多种语言的 SDK，包括 Python、C#、.NET 和 Java，满足了不同开发者的需求。特别是在 微软 Azure 环境中，微软还为开发者提供了丰富的培训和支持资源，帮助团队快速上手。
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Semantic Kernel 属于 SDK 类别，与其他提供更高层次抽象和用户界面的框架相比，它更适合需要深度定制和集成的企业级应用。不过，需要注意的是，Semantic Kernel 的智能体框架目前仍在不断演进中，尤其是对 Java 的支持还不够完善，Java 开发者可能需要等待后续更新。
如果你正在寻找一个功能强大、灵活性高的工具来构建企业级 GenAI 应用，Semantic Kernel 是一个值得考虑的选择。它特别适合那些已经在使用微软技术栈（如 Azure）的企业，能够帮助团队快速实现 AI 能力的落地。尽管它的智能体框架还在发展中，但其强大的集成能力和多语言支持已经让它成为生产环境中的有力竞争者。
6. AutoGPT
由Significant Gravitas开发的AutoGPT，是一个功能强大的平台，它让创建、部署和管理那些能够自动化处理复杂工作流的连续AI智能体变得触手可及。最初，AutoGPT是建立在OpenAI的GPT技术之上的，但随着时间的推移，它已经扩展了对更多大型模型的支持，比如Anthropic、Groq、Llama等，这使得它的应用范围更加广泛。
AutoGPT的亮点在于它的无缝集成能力和低代码工作流，这意味着即使是编程新手也能轻松上手。它的自主操作和连续智能体功能，让智能自动化成为可能，极大地提升了工作效率。此外，AutoGPT以其可靠的性能和可预测的执行结果，赢得了用户的信赖。对于那些希望在云环境中构建Agent，或者倾向于零代码或低代码方式构建Agent的用户来说，AutoGPT无疑是一个理想的选择。尽管它提供了自托管的解决方案，但设置的复杂性相对较高，这可能需要一定的技术背景。
然而，企业可能会对供应商的依赖和锁定访问高级特性感到担忧。目前，AutoGPT采用双重许可证模式，许可证支持的复杂性是一个不可忽视的考量因素。此外，如何整合额外的大模型以及获得如谷歌Gemini等社区的支持，也是AutoGPT面临的关键挑战。这些因素都可能影响企业的选择，因此在考虑采用AutoGPT时，企业需要权衡利弊，确保它能够满足自己的需求。
7. CrewAI
CrewAI，这一新兴的多智能体框架，以其构建和部署工作流应用程序的能力，以及其对多种大模型和云服务提供商的广泛支持，正逐渐崭露头角。它的多智能体协作能力、结构化的工作流设计、用户友好的界面、灵活的集成选项以及积极的社区支持，共同构成了其引人注目的特点。
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CrewAI已经成为增长最快的Agentic AI生态系统，并在2024年10月成功筹集了1800万美元的资金。它简化了创建业务友好型智能体的过程，使得快速理解GenAI的价值变得轻而易举，这为缩短产品上市时间和提供即开即用的定制选项提供了便利，尤其适合构建如营销智能体这样的轻量级智能体。
然而，CrewAI在处理大型企业特有的复杂场景方面的能力，尤其是在数据集成方面，尚未经过生产环境的充分检验，这需要进一步的评估和验证。此外，对于供应商的依赖和潜在的锁定风险一直是业界考量的因素，而CrewAI未来是否会被收购，这一问题仍旧悬而未决，给其长远发展增添了一丝不确定性。
8. PydanticAI
PydanticAI 是由 PydanticAI 团队 开发的一个框架，旨在将 FastAPI 的简洁和高效带入GenAI应用开发中。它通过与 Pydantic Logfire 的集成，提供了强大的可观测性功能，帮助开发者实时监控和调试 GenAI 应用程序的运行状态。此外，PydanticAI 还支持多种大模型，并能够与丰富的生态系统无缝对接。
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PydanticAI 的核心特点包括：- 模型无关的实现方式：开发者可以自由选择不同的大模型，无需被特定模型绑定。- 实时可观测性：通过 Pydantic Logfire，开发者可以实时跟踪应用的性能和状态。- 类型安全：基于 Pydantic 的类型系统，确保代码的健壮性和可维护性。- Pydantic 图谱支持：帮助开发者更好地管理和可视化数据流。- 依赖注入：简化复杂依赖的管理，提升代码的可测试性和模块化。- 简单易用：设计上追求极简，降低开发者的学习成本。
PydanticAI 借鉴了 Pydantic 和 FastAPI 的设计理念，非常适合那些希望与企业现有技术栈保持一致，同时追求开发效率的团队。它特别适合处理简单的应用场景，尽管目前框架仍在不断发展和完善中，但已经展现出了强大的潜力。
如果你正在寻找一个既简单又灵活的 GenAI 开发框架，PydanticAI无疑是一个值得尝试的选择。
9. Spring AI
Spring AI 的灵感来源于 LangChain，但它专注于为 Java 开发者提供一个更熟悉的开发环境。通过充分利用 Spring 生态系统，Spring AI 让开发者能够轻松构建GenAI应用程序，而无需学习其他框架或编程语言。
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它的主要特点包括：
- 支持多种大语言模型：开发者可以根据需求选择不同的模型，灵活应对各种场景。
- Spring 生态的可观测性：借助 Spring 的强大工具，开发者可以轻松监控和调试 AI 应用的运行状态。
- 模型评估功能：帮助开发者评估和优化 AI 模型的性能。
- Advisors API：封装了常见的生成式 AI 模式，减少重复代码，提升开发效率。
- 聊天对话和 RAG（检索增强生成）支持：让开发者能够快速构建智能聊天系统和基于检索的问答应用。
Spring AI 的最大优势在于它与 Spring 生态系统的无缝集成。Spring 生态中丰富的库和工具（如数据连接、异步处理、系统集成等）可以直接用于 GenAI 应用的开发，极大地简化了开发流程。对于已经在使用 Spring 的企业来说，这意味着可以快速上手，无需额外学习成本，同时还能充分利用现有的技术栈。
总的来说，Spring AI是一个为 Java 开发者量身定制的 GenAI 开发框架，既降低了入门门槛，又提供了强大的功能和灵活性，非常适合企业级应用开发。
10. Haystack
Haystack 是由 deepset 开发的一个开源框架，专门帮助企业构建生产级的 大模型应用、RAG（检索增强生成）流水线以及复杂的搜索应用。它采用了模块化设计，能够灵活集成多种技术，比如 OpenAI 的模型、Chroma 的向量数据库、Marqo的搜索工具，以及其他开源项目如 HuggingFace 的 Transformers 和 Elasticsearch。
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如果你正在寻找一个强大的平台来构建基于大语言模型的应用，Haystack 可以很好地与 deepsetCloud 结合使用。deepsetCloud 是一个专为大模型应用设计的 AI 平台，支持在任何云环境中部署，并且内置了 LLMOps功能，能够帮助你高效管理和优化模型。此外，Haystack 还提供了一个基于Jinja 模板 的自定义 RAG 流水线，让开发者能够根据需求灵活调整数据处理流程。
为了进一步简化开发流程，deepset 还推出了 Deepset Studio，这是一个免费的 AI 应用开发环境。它不仅支持从开发到部署的全生命周期管理，还提供了丰富的工具和资源，帮助开发者更快地构建和迭代智能应用。
不过，目前 Haystack 在多智能体（Multi-Agent）方面的能力还处于探索阶段，尚未经过大规模实践验证。关于未来的发展路线图，官方也还没有明确发布，因此我们暂时无法了解它在多智能体领域的更大愿景。如果你对这方面感兴趣，可以持续关注它的更新动态。
其他框架
此外，还有一些新兴的框架正在快速崛起，它们提供了更多灵活的选择，值得关注。以下是几个比较有代表性的框架：
- AgentBuilder百度推出的智能体开发工具，支持零代码和低代码开发，适合不同行业和应用场景，能低成本实现Prompt编排。
- Agno一个轻量级框架，专门用于构建多模态Agent。
- Bee Agent Framework一个开源的TypeScript库，适合构建生产级的多智能体系统。
- CAMEL-AI.org开源的多智能体框架，灵感来自研究论文CAMEL，支持高度定制化的Agent开发。
- Coze字节跳动推出的AI Bot开发平台，以智能体编排工具的成熟度、插件丰富性和大模型兼容性著称。
- Dify开源的低代码/无代码平台，通过可视化界面和模块化设计，帮助开发者快速构建具备任务分解和推理能力的智能体。
- GLMagent除了基础智能体生成能力外，智谱推出的GLMAgent还支持通过API调用实现文本对话、文生图、联网搜索等多样化功能。
- Firebase Genkit由Google Firebase开发的开源框架，用于构建基于AI的Node.js和Go应用。
- Flowise开源的拖放式UI框架，支持自定义大模型工作流的智能体构建。
- HF Smolagents：Hugging Face开发的开源库，以简洁性和对代码智能体的强大支持为特色。
- Langflow被Datatax收购的开源框架，支持交互式构建基于Flow的GenAI应用。
- Modelscope阿里云的多模态AI Agent框架，结合低/零代码设计，提供丰富的预设模板，支持灵活定义智能体行为。
- OpenAGI由AI Planet构建的简单框架，用于开发类人智能体。
- OpenAI Swarm一个轻量级的多智能体编排框架，目前主要用于教育探索。
- MetaGPT支持元编程思想的多智能体构建框架。
由于目前对“Agent”这一概念的理解还不够清晰，甚至存在滥用（比如把简单的Bot当成Agent），导致市面上的Agent框架良莠不齐。如果你有其他喜欢的Agent框架，欢迎留言补充！
小结
虽然每个Agent应用框架都具备强大的功能，但由于生成式人工智能领域的快速发展，这些框架也在不断更新和改进。选择哪个框架，主要取决于企业的具体需求，比如业务场景、应用类型、安全性要求、性能表现以及其他技术细节。
