AI代理的热潮真实存在。 但构建一个AI代理？那完全是另一回事。
今年早些时候，我着手打造一个个人AI代理，自动化我的日常工作流程——邮件回复、报告生成、日程管理、内容草稿，甚至调试代码片段。我以为这只需一周。
我错了。 耗时三个月。为什么？
因为选择合适的AI代理框架比构建代理本身还难。
在尝试了十几种框架——从流畅的视觉化构建工具到高度可定制的代码优先堆栈后，我分享了这份我希望当初就有的指南。
首先，为什么AI代理框架如此重要
让我们澄清一点：AI代理不仅仅是花哨的聊天机器人。
它是一个能够：
•感知（通过文本、语音、工具等输入）•规划（决定做什么）•行动（触发API、运行工具、委派任务）•学习（使用记忆、上下文、历史）的系统
框架为这些能力提供结构。没有它们，你就像在用胶带粘API，祈祷GPT不会在生产数据库中“幻觉”出错。
框架让代理变得可靠、模块化、可扩展。 现在来看看有哪些选择。
1. 无代码/低代码明星——适合快速构建者和团队
n8n
适用场景：想将AI代理接入700+现实应用，无需编码
n8n像是增强版的Zapier，但拥有完全的开发者自由。其AI模块不断扩展，你可以构建：
•响应Slack消息•分析收件箱邮件•查询数据库•调用GPT-4或Claude进行推理
视觉化、强大、可在自有服务器部署。我用它在一小时内自动化了一个销售代理流程。
n8n.io[1] – 强大的工作流自动化工具
n8n是一个独特结合AI能力与业务流程自动化的工作流平台，提供…
Flowise
适用场景：喜欢LangChain但讨厌YAML
这是一个专为大型语言模型链式操作的拖拽式视觉构建工具。想象一下点击组合：
•提示模板•记忆模块•检索引擎•行动工具（比如浏览或代码解释器）
就像GPT的视觉化乐高积木。
Flowise[2] – 视觉化构建AI代理
开源生成式AI开发平台，适合构建AI代理、LLM编排等。
Langflow
适用场景：用LangChain原型化代理但不想全部编码
Langflow介于无代码和低代码之间。它提供Flowise的视觉化舒适感，同时支持更深层次的定制。
停止与工具斗争
Langflow[3] 是一个低代码构建工具，简化了构建可使用任何API、模型或数据库的强大AI。
Rivet
适用场景：注重视觉化调试、透明度和AI流程图
Rivet是AI代理的Figma。界面流畅、支持协作，可视化检查代理在每个节点的思考。我发现它对向非技术客户解释流程非常有用。
Rivet[4]
开源AI编程环境，使用视觉化节点式图形编辑器。
2. 代码优先框架——为开发者设计，旨在扩展
这里开始变得严肃。
这些框架假设你熟悉Python（或某些情况下的.NET），并希望创建真正自主、生产就绪的代理。
LangGraph
开发者：LangChain团队
核心优势：基于图的推理+记忆
LangGraph允许你定义代理如何在多条路径上决策。就像一个选择你自己的冒险游戏——但由GPT掌舵，内置错误处理。
适合以下场景：
•反思过去的行为•根据结果重试或分支•处理长时间会话状态
非常适合多代理谈判、研究流程或客户服务流程。
LangGraph[5]
使用LangGraph构建可控代理，我们的低级别代理编排框架。部署和扩展…
CrewAI
适用场景：代理团队合作
核心概念：基于角色的协作
CrewAI允许你定义“角色”，如开发者、分析师、编辑——每个角色由一个代理人格驱动。然后分配任务，它们相互交流解决问题。
我用CrewAI创建了一个三代理系统，头脑风暴博客文章、起草内容并自动发布。效果惊人。
额外优势：其生态系统现包括无代码Studio。
CrewAI[6] – 领先的多代理平台
只需提供一个电子邮件地址，我们的AI将编译相关业务的详细概述。探索关键…
AutoGen（微软）
适用场景：需要企业级可靠性
AutoGen模块化、高可测试性，专为企业集成设计。你可以定义代理、工具、记忆和策略——一切尽在掌握。
非常适合对话AI、文档代理或需要多次GPT调用的任务。
AutoGen[7]
AutoGen顶级文档，一个用于开发AI代理应用的框架。
SuperAGI
适用场景：需要端到端自主代理堆栈
SuperAGI提供：
•向量数据库集成•任务监控和控制UI•代理遥测•代理市场
它不仅是一个框架，更是一个基础设施。
SuperAGI[8]
不只是进入市场，而是主宰市场。
3. 专业化框架——针对特定工作流程
有时候，你不需要全能工具。你需要适合特定任务的工具。
UFO
专注：UI自动化（Windows应用）
非常适合与传统系统交互——Excel、CRM、桌面工具。
GitHub – microsoft/UFO[9]
桌面AgentOS。为microsoft/UFO开发贡献代码。
LiveKit
专注：实时语音代理
为实时交互的语音代理提供支持。
我用Whisper和GPT-4 Turbo用它构建了一个实时语音AI接待员。
LiveKit[10] – 全能语音AI平台
构建、部署和扩展实时代理。开源，企业级。
Agent Zero
专注：定制模块化代理
适合研究项目和内部工具开发。轻量、开放、逻辑优先。
Agent Zero[11]
Agent Zero (A0) 是一个运行在虚拟计算机中的下一代AI助手。免费、开源、功能齐全…
SmoLagents（Hugging Face）
专注：使用Hugging Face工具原型化
适合快速实验。语法简单，迭代迅速。
4. 框架之战：生态系统至关重要
现在不仅仅是框架本身——而是其周围的生态系统。
LangChain + LangGraph + LangSmith
•完整的LLM代理解决方案•调试、监控、向量存储和工具支持•庞大的社区
CrewAI + CrewAI Studio
•无代码和代码接口•开发者网络和开放模板•出色的入门+企业支持
微软堆栈
•AutoGen + Semantic Kernel + Azure AI•与.NET和企业系统无缝集成
2025年值得关注的新玩家
这个领域发展很快。以下框架仍在发展但潜力巨大：
•Julep — 复杂任务编排与分层计划•MGX — 具有反思逻辑的代理系统•QuantaLogic — 基于思维树+ReAct推理•Guardrails AI — LLM输出的防护与安全
✅ 选择合适的框架：简单规则
不要只选一个
我学到的最大经验？你不必只选一个框架。
实际上，我现在的设置是这样的：
•n8n触发工作流•CrewAI头脑风暴+撰写内容•LangGraph管理逻辑分支•LangSmith监控一切•UFO自动化本地UI应用
这不是选边站的问题。而是构建一个协同工作的技术堆栈。
AI代理不再是科幻——它们是工具。如果说2024年是提示词之年，
2025年则是代理框架之年
那么，你在构建什么？你会选择哪个框架？ 在评论中分享你最喜欢的框架，尤其是如果它不在这个列表中。我会亲自尝试并更新这篇文章。
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References
[1] n8n.io:http://n8n.io[2]Flowise:http://flowiseai.com[3]Langflow:http://www.langflow.org[4]Rivet:http://rivet.ironcladapp.com[5]LangGraph:http://www.langchain.com[6]CrewAI:http://www.crewai.com[7]AutoGen:http://microsoft.github.io[8]SuperAGI:http://superagi.com[9]GitHub – microsoft/UFO:http://github.com[10]LiveKit:http://livekit.io[11]Agent Zero: http://agent-zero.ai
（文：PyTorch研习社）