在 2025 年，构建一个智能自主的代理意味着要组装一套能够协同工作的智能工具栈——处理从推理和内存到浏览器控制和实时语音的所有功能。在过去的一年里，越来越多的基础工具推出。
以下是一份经过精心挑选、实地测试的最佳开源工具列表，可用于构建真正的 AI 代理。无论您是要自动化工作流程、创建语音优先助手，还是部署可模拟的代理，这套工具栈都能满足您的需求。
框架：代理的大脑
如果你从零开始，这里是起点。这些框架为代理提供结构、记忆和多工具能力。
1.MetaGPT
模拟一个协作软件团队（产品经理、工程师、QA等），代理遵循标准工作流程。非常适合用最少的提示构建复杂应用。2.Agno
一个极简、易用的库，用于创建具备记忆、工具、知识和推理能力的AI代理。3.CAMEL-AI
一个专注于探索AI代理如何扩展的开源项目，特别是在数据生成、世界仿真和复杂任务自动化方面。4.AutoGPT
一个强大的平台，设计用于自主运行AI助手，持续处理分配的任务，无需你频繁输入。5.AutoGen
提供统一的多代理对话管理框架，通过简洁的高级接口简化与基础模型的交互。6.SuperAGI
为开发者打造的开源框架，便于快速创建、管理和部署自主AI代理，兼具速度、可靠性和完全控制。7.LangChain
提供开箱即用的记忆模块，用于跟踪对话和用户细节，是构建上下文感知应用的基础。8.LlamaIndex
一个轻量级、适应性强的工具包，用于创建由大型语言模型（LLM）驱动的知识助手，直接连接你的业务或企业数据源。9.CrewAI
一个多代理框架，帮助你使用你选择的LLM和云工具构建和运行自动化工作流程，轻松协调跨行业的任务。10.AIOS（AI代理操作系统）
一个以大型语言模型为核心的操作系统，简化AI代理的构建和部署，解决调度、上下文切换、内存管理和工具集成等问题，目标是打造一个强大的AIOS-Agent生态系统。
计算机和浏览器操作
一旦你的代理能够规划，它需要工具将计划变为现实——点击、输入、导航、运行命令，就像人类一样。这些工具通过ReAct框架弥合了思考与执行的差距，使AI能够以真实、实际的方式与计算机和网络交互。
•Open Interpreter：将纯英语翻译成计算机可立即执行的代码。•Self-Operating Computer：让代理像真实用户一样导航和控制你的桌面环境。•Agent-S：一个开源框架，让AI代理通过智能Agent-Computer界面像人类一样与计算机交互。目标是创建不仅执行命令、还能从经验中学习并自主处理复杂任务的智能GUI代理。•LaVague：赋予代理浏览网站、填写表单、像真实用户一样在线操作的能力。•Playwright：适合自动化浏览器交互，非常适合测试或模拟用户行为。•Puppeteer：控制Chrome或Firefox，用于网页自动化、抓取和UI交互任务。
语音：实现无手持、类人交互
语音是我们最自然的沟通方式——现在你的代理也可以做到。这些工具处理语音转文本、文本转语音，甚至实时对话，使语音控制或无手持代理成为可能。非常适合构建能说、能听、交互更像人类的AI。
语音转文本
•Whisper：一个基于广泛音频数据构建的灵活语音转文本模型，适用于多种转录任务。支持多语言转录、语音翻译和语言检测，非常适合语音驱动和多语言AI应用。•Stable-ts：增强版Whisper，增加了时间戳和实时反馈。•Speaker Diarization (Pyannote)：区分对话中的不同发言者。
文本转语音
•ChatTTS：快速简单的语音生成，覆盖广泛用例，效果自然、质量高。•ElevenLabs：创建超现实的AI语音，支持情感、多语言和克隆，适合有声书、配音和逼真的对话AI。•Cartesia：提供实时、多模态AI解决方案，具备超现实的语音合成、语音克隆和设备端处理，确保低延迟、以隐私为中心，适用于各种设备。
语音封装
•Vocode：一个开源库，用于构建实时语音驱动的LLM应用——从电话到Zoom聊天再到语音驱动游戏，集成简洁，适合你的下一个语音助手。•Voice Lab：通过优化提示、调整语音风格和提升整体交互质量，增强语音代理的开发。
文档理解：处理杂乱数据
非结构化文件无处不在。这些工具帮助代理解码和提取有用的信息。
•Qwen2-VL：阿里巴巴的视觉-语言模型，擅长处理结合图像和文本的文档，非常适合处理表单、报告和扫描文档等视觉丰富文件。•DocOwl2：一个轻量级模型，设计用于理解文档并直接提取结构，无需传统OCR方法。
记忆：之前发生了什么？
要超越一次性交互，代理需要记忆。这些库赋予代理记住过去对话、用户偏好和上下文的能力，将它们从反应式工具转变为不断进化、个性化的助手。没有记忆，每次任务都得从头开始。
•Mem0：随时间改进，适应用户。•Letta (MemGPT)：支持长期回忆、工具使用和上下文记忆。•LangChain Memory Modules：即插即用的解决方案，用于跟踪对话。
测试：别让它在生产中崩溃
这些开源工具让你在代理上线前测试其行为——通过模拟任务、交互和边缘情况。随着代理变得更复杂，这些工具帮助尽早发现错误，确保一切顺利运行。把它想象成一个为复杂代理的安全网。
•eeVoice Lab：用于分析语音代理。•AgentOps：跟踪代理行为并比较结果。•AgentBench：在多种场景下对代理进行压力测试。•Helix：通过声明式管道构建和测试AI应用，提供私有GenAI栈进行全面评估。•RAGAS：评估检索增强生成（RAG）管道，提供专门为LLM应用性能设计的工具。
监控：我的代理现在在做什么？
一旦代理上线，可视化至关重要。这些工具让你监控性能、跟踪资源使用、调试问题，并了解成本或延迟——确保你的AI高效运行，不会在扩展时给你惊喜。
•openllmetry：使用OpenTelemetry跟踪应用和代理行为。•AgentOps：还处理成本、性能和活动日志。
仿真：在部署前测试
在部署代理之前，在沙盒环境中安全测试。这些开源工具创建虚拟世界，让代理探索、学习和决策——帮助你在影响真实用户之前优化逻辑并发现问题。
•AgentVerse：支持在多种应用中部署基于LLM的多个代理，提供任务解决和仿真的框架。•Tau-Bench：一个评估工具-代理-用户交互的基准，专注于现实世界的动态对话和领域特定规则。•ChatArena：提供基于语言的仿真环境，多个AI代理互动，旨在动态、游戏化环境中提升沟通和团队合作技能。•AI Town：一个虚拟小镇，AI角色生活、聊天和社交，用于测试社交仿真中的决策。•Generative Agents：斯坦福的项目，引入能够模拟可信人类行为的计算代理，适用于各种交互应用。
垂直代理：针对特定任务的预建大脑
你不总是需要从头开始。垂直代理是为特定任务（如编码、研究或客户支持）设计的预建工具，开箱即用。它们针对某个细分领域优化，可以直接使用或轻松定制到你的工作流程。
编码代理
•OpenHands：通过AI驱动的开发代理自动化编码工作流程。•Aider：一个命令行编码助手，直接在终端帮助你编码。•GPT Engineer：将你的想法通过自然语言提示转化为完整应用代码。•screenshot-to-code：将截图转化为使用React、Vue和Tailwind等框架的干净前端代码。
研究代理
•GPT Researcher：一个自主代理，研究主题、分析数据并编译详细报告。
SQL助手
•Vanna：让你用纯英语查询SQL数据库——无需代码、无需查询，只有答案。
最终思考：保持精简，保持运行
你不需要采用GitHub上的每一个新代理框架。专注于那些运行良好、集成顺畅、服务于你特定目标的少数工具。
AI代理开发的成功在于清晰，而非复杂。用这个技术栈作为你的备忘单。混合、匹配，构建一个今天就能运行的东西——不是理论上，而是生产中。
（文：PyTorch研习社）