一文说清主流AI Agent工具：LangGraph、AutoGen、Dify、AutoGPT、Agentforce亮点、适合人群

最新推荐文章于 2025-10-16 11:35:01 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-16 11:35:01 发布 · 1k 阅读 · 24 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#人工智能 #学习 #程序员 #语言模型 #自然语言处理 #ai #大模型

在数字化浪潮席卷的今天，企业每天都在重复性任务中消耗大量时间和资源。这些繁琐的工作不仅拖慢了效率，还阻碍了创新的脚步。传统的自动化工具虽然能处理简单的流程，但面对复杂多变的任务时，往往显得力不从心。而AI Agents（人工智能代理）的出现，正以其强大的适应性和决策能力，彻底改变这一局面。

那么，2025年有哪些AI Agents工具和平台值得关注？如何选择适合自己的解决方案？本文将为你详细盘点，从开发框架到企业级平台，从低代码工具到开源方案，带你一览AI Agents的最新趋势，并提供实用建议，助你在智能化转型中抢占先机！

一、AI Agents是什么？与传统自动化有何不同？

在选择合适的AI Agents之前，我们先来搞清楚：AI Agents到底是什么？它与传统自动化工具相比，有什么独特之处？

简单来说，AI Agents是一种能够感知环境、分析数据、自主决策并采取行动的软件系统，无需持续的人工干预。与传统的规则驱动软件不同，AI Agents能够根据收集的信息进行适应性调整，并通过经验不断优化自身表现。它们的核心能力包括以下四个方面：

  1. 感知能力：从用户输入、传感器或数据库中获取数据。
  2. 决策能力：通过算法或大型语言模型（如Claude Sonnet 4）分析数据，制定决策。
  3. 行动能力：通过系统更新、工具调用或输出结果执行任务。
  4. 学习能力：根据反馈和结果不断优化自身表现。

更重要的是，现代AI Agents还能处理多模态输入，不仅限于文本，还包括图像、音频和视频。这种“类人”理解能力让它们在复杂场景中表现得更加灵活和智能。

应用场景：AI Agents的“超级能力”

AI Agents已经在各行各业展现出强大的应用价值，以下是几个典型场景：

  • 客户服务：像Agentforce这样的平台能7×24小时处理客户咨询，并通过持续学习提升响应质量。
  • 医疗健康：AI Agents辅助医生进行诊断，实时监控患者数据，提升诊疗效率。
  • 金融行业：通过自适应算法，AI Agents能快速检测欺诈行为，驱动算法交易。

这些案例表明，AI Agents不仅仅是自动化工具，更是通过智能决策推动业务升级的“超级助手”。

在这里插入图片描述

二、2025年最佳AI Agents开发框架与工具

对于希望打造定制化AI Agents的团队来说，选择合适的开发框架至关重要。以下是我们精选的五款顶级开发框架和工具，涵盖从代码驱动到低代码的多种选择。

1. LangGraph：掌控全局的智能编排

图片

LangGraph是LangChain生态中的一款专注构建可控、状态化AI Agents的框架。它拥有超过1.4万GitHub星标和每月420万次下载，深受企业青睐。例如，Klarna利用LangGraph将客户支持响应时间缩短了80%。

核心亮点：

  • 状态化编排：在长时间交互中保持上下文一致性。
  • 多Agent支持：支持单一、层级式、顺序式等多Agent协作。
  • LangSmith集成：内置监控和性能跟踪。
  • 人工干预机制：支持审批和手动干预。
  • 实时流式处理：提升用户体验的实时响应。
  • 长期记忆：跨会话保持上下文。

适合人群：需要构建复杂、上下文感知型Agent的团队
推荐理由：强大的状态管理和多Agent协作能力，适合需要高度定制化的企业场景。

开源地址：https://github.com/langchain-ai/langgraph

2. AutoGen：微软的协作型多Agent框架

图片

AutoGen是微软于2023年9月推出的多Agent对话框架，采用事件驱动架构，适合复杂协作任务。它拥有超过4.5万GitHub星标，在GAIA基准测试中表现优于单一Agent系统，Novo Nordisk等公司已将其用于数据科学工作流。

核心亮点：

  • 多Agent协作：支持多个AI Agent协同解决问题。
  • 事件驱动架构：处理复杂Agent间交互。
  • 广泛的LLM兼容性：支持多种大型语言模型。
  • 详尽文档：提供全面教程和迁移指南。
  • 可扩展性：适合复杂的企业任务。

适合人群：企业和学术团队，需处理多Agent协作场景。
推荐理由：事件驱动设计让复杂任务的协作更高效。

开源地址：https://github.com/microsoft/autogen

3. CrewAI：简单高效的角色化Agent

在这里插入图片描述

CrewAI是一个专注于简单性和快速部署的多Agent框架，2024年初发布后迅速获得3.2万GitHub星标和近百万次月下载，广泛应用于客户服务和营销自动化。

核心亮点：

  • 角色化Agent：为每个Agent分配特定职责。
  • 简单部署：最少代码即可完成设置。
  • 独立性强：无需复杂框架依赖。
  • 协作工作流：Agent围绕共同目标协作。

适合人群：客户服务、营销团队，以及追求快速部署的团队。
推荐理由：简单易用，适合快速构建多Agent系统。

开源地址：https://github.com/crewAIInc/crewAI

4. OpenAI Agents SDK：轻量灵活的多Agent框架

OpenAI Agents SDK是2025年3月发布的一款轻量级Python框架，支持超过100种LLM，拥有1.1万GitHub星标。它以轻量设计和全面的跟踪功能著称。

核心亮点：

  • 轻量设计：多Agent工作流开销低。
  • 跨模型兼容：支持100+种语言模型。
  • 全面跟踪：详细监控和调试功能。
  • 内置安全机制：确保执行安全可靠。

适合人群：需要灵活性和安全性的Python开发者。
推荐理由：与OpenAI服务无缝集成，适合快速开发。

地址：https://openai.github.io/openai-agents-js/

5. Google Agent Development Kit (ADK)：模块化高效开发

、在这里插入图片描述

Google ADK是2025年4月发布的一款模块化框架，与Google生态（如Gemini和Vertex AI）无缝集成。它支持层级式Agent组合，仅需不到100行代码即可完成高效开发。

核心亮点：

  • Google生态集成：与Gemini和Vertex AI原生连接。
  • 模块化架构：灵活的组件化开发。
  • 高效开发：少量代码实现复杂功能。
  • 定制工具支持：为特定场景构建专用工具。

适合人群：Google Cloud生态用户。
推荐理由：高效且与Google生态深度整合。

地址：https://google.github.io/adk-docs/

框架/工具核心功能适合场景代表用户/集成
LangGraph有状态代理编排、多代理协作复杂交互场景Klarna（客服响应时间减少80%）
AutoGen多代理对话、事件驱动架构企业与学术研究Novo Nordisk（数据科学）
CrewAI角色分工、简单部署客服与营销自动化广泛用于服务自动化
OpenAI Agents SDK轻量级、兼容100+ LLM灵活开发OpenAI生态
Google ADK模块化、Google生态整合快速开发Google Agentspace

三、最佳无代码与开源AI Agents

对于没有深厚编程经验的团队，或希望快速上手的用户，以下无代码和开源AI Agent工具提供了强大的功能和极低的入门门槛。

1. Dify：非技术用户的福音

图片

Dify是一个拥有9.3万GitHub星标的低代码平台，通过直观的视觉界面支持数百种LLM，内置RAG、Function Calling和ReAct策略。

核心亮点：

  • 拖拽式界面：无需编程即可开发Agent。
  • 多LLM支持：兼容数百种语言模型。
  • 内置策略：支持RAG、Function Calling等高级功能。
  • TiDB向量搜索：支持可扩展的向量数据库。

适合人群：非技术用户、初创公司和需要快速原型的团队。
推荐理由：简单易用，功能强大，适合多种业务场景。

开源地址：https://github.com/langgenius/dify

2. AutoGPT：开源Agent的先驱

图片

AutoGPT通过将复杂目标分解为可执行子任务，开创了开源AI Agent领域。它基于OpenAI的GPT模型，支持互联网访问和API交互。

核心亮点：

  • 任务分解：自动将复杂目标拆分为子任务。
  • 互联网访问：独立搜索和与Web服务交互。
  • 内存管理：跨会话保持上下文。
  • 开源自由：完全可定制化。

适合人群：技术团队和研究人员。
推荐理由：灵活性强，适合多步骤工作流自动化。

开源地址：https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT

3. n8n：无代码工作流自动化

在这里插入图片描述

n8n是一个开源的工作流自动化平台，支持拖拽式界面，集成多种AI服务，适合复杂业务流程的自动化。

核心亮点：

  • 拖拽式界面：无需编程即可创建工作流。
  • AI集成：支持多种AI服务和模型。
  • 开源平台：支持自托管和社区驱动开发。

适合人群：需要自动化复杂流程的业务团队。
推荐理由：适合多服务协作的复杂场景。

开源地址：https://github.com/n8n-io/n8n

4. Rasa：企业级对话AI

图片

Rasa是一个开源对话AI框架，采用CALM架构，支持全面定制化，深受American Express等企业信赖。

核心亮点：

  • 全面定制：可修改对话系统的任何部分。
  • CALM架构：语言理解与业务逻辑分离。
  • 本地部署：确保数据隐私和安全。

适合人群：需要可扩展、私有化聊天机器人的企业。
推荐理由：适合对安全性和定制化要求高的场景。

开源地址：https://github.com/RasaHQ/rasa

5. BotPress：可视化与代码结合

图片

BotPress结合视觉流构建器和代码钩子，支持高度定制化的聊天机器人，拥有全面的性能监控功能。

核心亮点：

  • 视觉流构建器：无需编程即可设计对话。
  • 代码钩子：支持高级功能定制。
  • 多平台部署：支持多种消息渠道。

适合人群：需要多平台聊天机器人和分析的团队。
推荐理由：兼顾易用性和开发灵活性。

开源地址：https://github.com/botpress/botpress

工具核心功能适合场景代表特点/案例
Dify拖拽式构建、支持多LLM快速原型设计企业级文档生成与分析
AutoGPT目标拆解、联网操作技术团队自动化开源灵活性
n8n工作流自动化、视觉化调试复杂业务流程支持数百API
Rasa对话AI、CALM架构高合规行业American Express信任
BotPress视觉化流程、分析仪表板多平台聊天机器人可定制化与数据洞察

四、最佳预构建企业级AI Agents

以下平台是为大规模生产环境设计的预构建AI Agents，适合需要开箱即用和深度集成的企业。

1. Devin AI：真正的AI软件工程师

图片

Devin AI是Cognition Labs推出的首款全能AI软件工程师，可从规划到部署完成整个开发项目。Nubank等公司报告称，其效率提升12倍，成本节约20倍。

核心亮点：

  • 独立编码：自主编写、调试和部署应用。
  • 实时协作：支持与开发者协同工作。
  • 遗留代码迁移：擅长现代化复杂代码库。

适合人群：开发团队，遗留代码迁移场景。
推荐理由：专注开发任务，效率极高。

地址：https://devin.ai/

2. Agentforce：Salesforce的业务自动化利器

图片

Agentforce将Salesforce的CRM优势扩展到AI Agent领域，结合生成式AI和Data Cloud，提供个性化自动化。

核心亮点：

  • CRM集成：无缝连接Salesforce数据和工作流。
  • 预构建Agent：为常见业务功能提供现成解决方案。
  • 低代码构建器：无需编程即可定制自动化。

适合人群：Salesforce生态用户。
推荐理由：深度集成，适合CRM驱动的业务。

地址：https://www.salesforce.com/ap/agentforce/

3. Microsoft Copilot Studio：生产力自动化

图片

Copilot Studio为Microsoft 365用户提供低代码AI助手开发平台，ICG等公司通过其实现50万美元成本节约。

核心亮点：

  • Microsoft 365集成：跨Word、Excel等原生自动化。
  • 低代码开发：业务用户可快速创建Agent。
  • Azure AI支持：访问1800+ Azure AI模型。

适合人群：Microsoft生态用户。
推荐理由：与Microsoft 365深度整合，生产力提升显著。

地址：https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot/microsoft-copilot-studio

4. IBM Watsonx Assistant：企业级安全对话AI

图片

Watsonx Assistant结合IBM数十年AI研究经验，专注于企业级安全性和合规性，适合银行、医疗等行业。

核心亮点：

  • 企业级安全：满足严格合规要求。
  • 多渠道支持：支持文本和语音交互。
  • 无代码对话编辑器：直观创建对话流。

适合人群：对安全性和合规性要求高的行业。
推荐理由：企业级可靠性和强大的对话能力。

地址：https://www.datacamp.com/blog/best-ai-agents

平台核心功能访问模式定价适合场景主要局限
Devin AI独立编程SaaS+API20-500美元/月开发团队仅限编码任务
Agentforce业务自动化Salesforce订阅随Salesforce计划CRM用户依赖Salesforce生态
Copilot Studio生产力自动化Microsoft 365订阅随Microsoft 365Microsoft用户偏Microsoft生态
Watsonx Assistant企业对话AIIBM Cloud订阅按使用量计费高合规行业部署复杂、成本较高

五、实施策略与最佳实践

从评估到成功部署AI Agents，需要系统化的方法，以下是一些实用建议：

1. 评估与规划

  • 分析现有工作流，识别适合Agent自动化的重复性或数据密集型任务。
  • 记录痛点，建立性能基线，便于后续评估效果。

2. 选择适合的平台

  • 根据团队技术能力和用例选择框架。技术团队可选择LangGraph，业务团队可选择Dify等低代码平台。

3. 试点测试

  • 从单一、明确的高价值用例开始，运行2-3个月的试点，评估效果并解决技术问题。

4. 构建系统而非单一工具

  • 打造协作型Agent系统，分别负责数据收集、分析和行动，提升整体效率。

5. 遵循四步工作流

  • 用户任务分配、规划与工作分配、迭代优化输出、执行行动，确保输出质量。

6. 避免常见误区

  • 不要试图立即自动化所有流程，优先选择智能决策能带来高价值的场景。

7. 关注关键指标

  • 跟踪问题解决率、用户满意度等指标，定期优化。

8. 从第一天规划扩展

  • 考虑API成本、基础设施需求，并通过培训减少对外部供应商的依赖。

六、总结：迎接AI Agents的智能未来

AI Agents正在从简单的聊天机器人进化成能够规划、行动和协作的智能系统。它们的多模态处理能力和深度集成正在重塑业务流程。然而，随着《欧盟AI法案》等法规的实施，企业在部署时需优先考虑透明性和合规性。

2025年的AI Agents市场提供了丰富的选择：开发团队可选择LangGraph、AutoGen等框架打造定制化解决方案；业务团队则可借助Dify、Agentforce等低代码平台快速上手。无论你是开发者、数据科学家还是企业领导者，选择合适的AI Agent工具，将为你打开智能化转型的大门。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

领取方式在文末

为什么要学习大模型？

目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过 30%。
在这里插入图片描述

随着AI大模型技术的迅速发展，相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业：
在这里插入图片描述

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

最后

只要你真心想学习AI大模型技术，这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你，但是想学技术去乱搞的人别来找我！

在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。

真诚无偿分享！！！
vx扫描下方二维码即可
加上后会一个个给大家发
在这里插入图片描述

大模型全套学习资料展示

自我们与MoPaaS魔泊云合作以来，我们不断打磨课程体系与技术内容，在细节上精益求精，同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容，力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。

图片

希望这份系统、实用的大模型学习路径，能够帮助你从零入门，进阶到实战，真正掌握AI时代的核心技能！

01 教学内容

图片

  • 从零到精通完整闭环：【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块，内容比传统教材更贴近企业实战！

  • 大量真实项目案例： 带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

02适学人群

应届毕业生‌： 无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌： 非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能突破瓶颈： 传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

image.png

vx扫描下方二维码即可
在这里插入图片描述

本教程比较珍贵，仅限大家自行学习，不要传播！更严禁商用！

03 入门到进阶学习路线图

大模型学习路线图，整体分为5个大的阶段：
图片

04 视频和书籍PDF合集

图片

从0到掌握主流大模型技术视频教程（涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向）

图片

新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路（不吹牛，真有用）
图片

05 行业报告+白皮书合集

收集70+报告与白皮书，了解行业最新动态！
图片

06 90+份面试题/经验

AI大模型岗位面试经验总结（谁学技术不是为了赚$呢，找个好的岗位很重要）图片
在这里插入图片描述

07 deepseek部署包+技巧大全

在这里插入图片描述

由于篇幅有限

只展示部分资料

并且还在持续更新中…

真诚无偿分享！！！
vx扫描下方二维码即可
加上后会一个个给大家发
在这里插入图片描述

主流Ai Agent平台分享
xsgnzb的专栏
06-21 2711
CozeDifyAutoGptGptsLLM是大语音模类似大脑，能理解用户说的话，做一些回复。但是它无法执行具体的action。Ai Agent定义是智能体，它基于LLM这个大脑，去完成大脑发出的指令。所以，从形式上Agent像是一个工作流，能完成一连串的任务。Agent会组合LLM、规划（Planning）、记忆（Memory）、工具（Tool Use）来完成一个具体的任务。规划（Planning）不同Agent在形式上会有所区别，Coze和Dify是通过可视化的方式，由用户手工组合不同工具。AutoGP
一文梳理主流热门智能体框架：Dify、Coze、n8n、AutoGen、LangChain、CrewAI
nihao2q的博客
08-15 981
智能体框架对比分析：主流平台特性与适用场景 本文对当前主流的智能体开发框架进行了系统对比，包括Dify、Coze、n8n、AutoGen、LangChain和CrewAI。分析围绕开发门槛、多Agent协作能力和工具集成等核心维度展开。结果显示：Coze和n8n凭借零代码/低代码特性最适合快速原型开发；Dify在企业级应用构建中表现突出；AutoGen和CrewAI则在复杂协作场景中优势明显；LangChain适用于多步推理任务。各框架在语言支持、协作深度和扩展性方面存在显著差异，开发者应根据具体场景需求选
四大AI Agent平台全方位对比：Coze、Dify、Manus和GPTs，小白到开发者都能选！
最新发布
2401_84494441的博客
10-16 1164
文章介绍AI Agent平台与传统聊天机器人的区别，并详细对比四款主流平台：Coze（零代码用户首选，对话体验佳）、Dify（开发者灵活工具，开源可定制）、Manus（任务执行突破，全流程自主执行）和GPTs（OpenAI生态延伸，零代码创建）。分析各平台核心优势与局限性，帮助读者根据技术背景和需求选择合适工具，实现AI从"对话型工具"向"生产力工具"的转变。
19个国内AI Agent构建平台
一休
07-15 1万+
体验地址：https://page.dingtalk.com/wow/dingtalk/default/dingtalk/I0HfYX4QStBIpLgxnZQe。16. CoLingo，一个AI应用开发一体化平台，为全栈开发人员提供了一套全面的工具，开发人员可以将AI功能无缝集成到自己的应用程序中，并创建与自己的数据进行交互的个性化AI Agent。体验地址：https://dify.ai/zh。官网：https://tyrion.ai/体验地址：https://xinghuo.xfyun.cn/
AI Agent框架技术深度指南：LangChain、AutoGen、Auto-GPT等框架全方位解析（值得收藏）
lvaolan的博客
09-03 1184
本文深入分析了LangChain、AutoGen、Auto-GPT、MetaGPT和CrewAI五大主流AI Agent框架，详细阐述了它们的技术架构、核心组件、优缺点和适用场景。文章指出，开发者应根据任务复杂性、自主性需求和工程化要求选择合适的框架。LangChain适合模块化LLM应用，AutoGen和CrewAI擅长多智能体协作，Auto-GPT提供高度自主性，MetaGPT则模拟软件工程流程。未来AI Agent框架将向更强自主性、多模态交互和智能工具调用方向发展，为各行业智能化转型提供支持。
AI Agent调研--7种Agent框架对比！盘点国内一站式Agent搭建平台，一文说清差别！大家都在用Agent做什么？
热门推荐
Python_cocola的博客
07-14 2万+
官方GPTs商店：各大平台均设有官方GPTs应用商店，汇聚了琳琅满目的插件与模型，满足多元化需求。知识库：在知识库构建上，各平台展现独特风采，内容既广泛又深入，助力用户轻松获取所需信息。流程图编排功能作为标配，让无编程基础的用户也能通过直观拖拽，迅速构建高效工作流，实现流程自动化。**多模型支持：**对于模型支持，部分平台展现开放姿态，兼容多模型选择；而有的则专注于自家大模型深度优化，但无论哪种，均能有效支撑日常工作的顺利进行。
AI Agents工具大揭秘：LangGraph、AutoGen、Dify、AutoGPT、Agentforce，一文带你轻松掌握！
2401_85390073的博客
08-19 701
AIAgents作为一种能够感知环境、自主决策的智能系统，正在重塑企业业务流程。本文梳理了2025年值得关注的AIAgents工具和平台，包括：1）开发框架（如LangGraph、AutoGen等）；2）无代码/开源工具（Dify、AutoGPT等）；3）企业级解决方案（DevinAI、Agentforce等）。文章还提供了实施策略建议，强调从单一高价值用例开始试点，构建协作型Agent系统，并关注关键绩效指标。随着多模态处理能力的提升，AIAgents正从简单聊天机器人进化为智能决策系统，企业需在部署时平
5个顶级Agent框架-之二：前3个比较常见，后两个很好用但大多数人不知道
m0_59235245的博客
09-18 2584
AI Agent是自主程序，旨在感知其环境并采取行动以实现特定目标。由于强大的构建和部署这些代理的平台的普及，现在各种规模的企业都可以访问这些Agent。这些平台正在使人工智能民主化，使组织能够利用尖端技术，而无需深入了解机器学习或神经网络架构。这些平台的重要性不言而喻。它们不仅仅是工具；它们是创新的催化剂，使企业能够达成以下目的：快速原型和部署人工智能解决方案为特定行业需求定制代理在整个组织中扩展人工智能能力将先进的人工智能功能集成到现有系统中。
你应该知道的 5 大 AI Agent平台
ms44的专栏
02-19 1975
AI Agent是自主程序，旨在感知环境并采取行动实现特定目标。由于用于构建和部署这些代理的强大平台的普及，各种规模的企业现在都可以使用这些代理。这些平台正在使 AI 变得民主化，使组织能够利用尖端技术，而无需在机器学习或神经网络架构方面拥有深厚的专业知识。这些平台的重要性怎么强调都不为过。当我们深入研究构建 AI 代理的顶级平台时，我们将探索每个平台如何使您的企业始终处于 AI 开发的前沿。
一文了解AI智能体，进入autoGen
weixin_42277454的博客
08-09 738
比如如果我们在本地部署了Luma、通义千问等都可以链接，如果自己不想部署模型，可以直接对接商业模型，对接open AI或是其他的国内Sass提供的大模型接口。为了让AI更好的为我们提供服务，AI Agent应运而生，AI Agent也越来越多，例如GPTS、扣子、语聚、Dify.AI等。AutoGen 是一个框架，可以使用多个代理进行对话，解决任务，从而实现 LLM 应用的开发。这里的操作就类似于AI Agent平台了，我们可以在这里配置它的技能、工作流，通过这些实现一个AI Agent应用。
深入浅出LangChain AI Agent智能体开发教程（一）—认识LangChain&LangGraph
weixin_42782643的博客
07-15 922
本篇分享从LangChain&LangGraph的核心概念、核心特性、与其它框架的对比以及热门项目四个方面带大家详细了解了LangChain和LangGraph框架特性，为后期系列分享奠定理论基础。
【AI知识】一文初识AI Agent（人工智能体）
趣谈AI栈
10-25 778
2024年关于AI Agent（人工智能体）的信息漫天飞，急切需要形成初步认知。
一文了解AI开发技术
金赛全栈开发
05-10 759
在数字化与智能化浪潮的推动下，人工智能（AI）已成为当今科技领域最具影响力的力量之一，深刻变革着各个行业与人们的生活方式。从智能语音助手到自动驾驶汽车，从精准医疗诊断到个性化推荐系统，AI 技术不断推陈出新。本文将围绕 AI 核心技术与应用，从基础概念延伸至前沿实践，全面解析人工智能的技术体系与应用场景，助力读者深入理解这一蓬勃发展的技术领域。​。
国内已有至少9家AI Agent平台，你用过几家？
猫头虎技术团队：授渔优于赠鱼，兴趣引领智慧，探索之乐尤显珍贵。商务合作+：Libin9iOak ，万粉变现+：优快云WF，猫头虎承诺每年免费为100名C站创作者做账号流量诊断服务！全网搜：猫头虎技术团队，点击文章底部名片或直接私信我一切皆可谈，快找虎哥！
04-28 1万+
国内已有至少9家AI Agent平台，你用过几家？ 随着人工智能（AI）技术的不断进步，越来越多的国内AI Agent平台应运而生。AI智能体（AI Agent）作为生成式AI的重要应用，正在帮助企业、开发者和各类机构快速构建、部署和管理智能化应用。无论是在对话型AI、智能客服、还是自动化任务处理等领域，AI智能体都显示出了巨大的应用潜力。 在这篇文章中，我们将盘点国内9大主流AI Agent平台，包括文心智能体平台、智谱清言、Kimi+ 等，看看它们如何帮助开发者提升效率、降低开发门槛，实现更高效的智能
2025年Agent智能体平台有哪些？AI智能体平台哪个更好？看完这篇文章你就懂了！
2401_85373691的博客
05-14 3538
国内AI智能体（Agent）生态爆发式增长，从商业巨头到开源社区，各类产品正重塑工作与生活。智能体平台有哪些？AI智能体平台哪个更好？本文带你梳理主流智能体商业产品、5大智能体开发框架，助你找到最适合的智能体解决方案。
2025年最火Agent智能体搭建工具，你选对了吗？
qq_46094651的博客
02-27 979
在如今这个信息化快速发展的时代，选择一个合适的Agent智能体搭建平台，对于提升业务流程效率和智能化水平至关重要。本文将带你详细了解2025年市面上最受欢迎的六大Agent智能体搭建工具，并给出选型建议。首选工具是Mint Agent，以其强大的数据整合能力和简洁的用户界面著称。无论是大数据分析还是小型企业资源管理，Mint Agent都能提供灵活且高效的解决方案。它的另一个亮点是高度的定制化，可以根据用户的具体需求调整功能模块。接下来是Nexus Logic，这个平台的最大优势是它的人工智能算法。
智能体开发加速！国内AI Agent平台大盘点，126个宝藏工具，建议收藏！
2401_85343303的博客
07-28 2129
【中国AI智能体平台发展全景：126家平台深度盘点】当前国内AI智能体开发平台呈现爆发式增长，已统计126家，覆盖互联网巨头、AI企业、传统软件商及垂直领域。阿里、腾讯等云厂商加速布局，低代码/RPA平台向智能体转型，金融、工业等垂直领域涌现专业平台。IDC预测2024年中国Agent市场规模将破50亿，年增速超60%。核心趋势包括：开发平台全面Agent化、业务流程向智能体集群演进、企业多平台战略明显。本文分类梳理各平台特点，展现中国智能体生态全景，为行业应用提供参考。（注：数据统计截至2025年7月）
autogen 和langgraph 和dify 区别是啥
08-13
<think>我们被要求比较三个软件工具：Autogen、LangGraph 和 Dify 的功能和区别。根据引用[1]和引用[2]，我们可以总结如下： 引用[1]指出： - AutoGen 更侧重于多智能体协作和复杂任务处理，适合需要高度定制和复杂业务逻辑的应用。 - Dify 更注重简化开发和部署过程，适合希望快速构建和管理 AI 应用的开发者。 引用[2]指出： - AutoGen 是由微软推出的框架，支持创建和管理多个自主Agent，协同完成复杂的任务。它提供了极高的灵活性，可以定义不同类型的Agent（如专家、通用助手、策略制定者等），并提供一个虚拟的对话空间让Agent之间沟通协作，支持多方对话（文本、音频或视频形式）。 关于 LangGraph，引用[2]提到： - LangGraph 是基于 LangChain 的扩展，用于构建具有状态的多步骤工作流。它使用图结构来表示和管理任务流程，每个节点代表一个操作或决策点，边表示状态转换。适合需要复杂状态管理和多步骤推理的应用。 此外，我们还需要补充 Dify 的信息（尽管引用中没有详细描述，但根据已知知识）： - Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台，提供可视化界面，允许用户通过拖拽方式构建基于大语言模型的应用程序，如聊天机器人、知识库问答等。它强调易用性和快速部署，支持多种模型后端，并内置了提示词工程、数据集管理等功能。 因此，我们可以从以下几个方面进行对比： 1. **核心功能**： - Autogen：多智能体（Multi-Agent）协作框架，支持多个Agent之间通过对话协同解决复杂任务。 - LangGraph：基于图的工作流引擎，用于构建有状态的多步骤应用程序，特别适合任务分解和状态管理。 - Dify：低代码/无代码的LLM应用开发平台，提供可视化界面，简化应用开发和部署。 2. **适用场景**： - Autogen：适用于需要多个智能体协作的场景，如复杂决策、模拟多角色对话、分布式任务处理等。 - LangGraph：适用于需要明确状态转换和步骤控制的任务，例如复杂的业务流程、多步骤推理等。 - Dify：适用于快速构建和部署AI应用，特别是当开发者希望减少编码工作，通过界面配置实现应用时。 3. **使用方式**： - Autogen：主要通过Python代码进行配置，定义Agent的角色、能力和交互方式。 - LangGraph：也是通过代码（Python）定义图结构（节点和边）以及状态转换逻辑。 - Dify：通过Web界面进行可视化操作，配置数据源、提示词、工作流等，无需编写代码。 4. **灵活性**： - Autogen 和 LangGraph 都提供了较高的灵活性，但Autogen侧重于多智能体间的动态交互，而LangGraph侧重于工作流的状态管理。 - Dify 牺牲了一定的灵活性以换取易用性，适合标准化应用的快速搭建。 5. **技术基础**： - Autogen：由微软开发，基于Python。 - LangGraph：由LangChain团队开发，与LangChain生态紧密集成。 - Dify：开源项目，提供Web界面和API。 6. **多模态支持**： - Autogen明确支持文本、音频或视频形式（引用[2]）。 - LangGraph 主要处理文本，但可以通过扩展支持其他类型。 - Dify 主要针对文本应用，但最新版本可能也支持多模态（需查证，但引用未提及）。 7. **部署和管理**： - Dify 提供了完整的应用部署和管理功能，包括监控、版本控制等。 - Autogen 和 LangGraph 则需要用户自行处理部署，通常需要结合其他工具。 根据以上分析，我们可以制作一个对比表格： | 特性 | Autogen | LangGraph | Dify | |--------------|-----------------------------|-------------------------------|-------------------------------| | **核心功能** | 多智能体协作框架 | 基于图的有状态工作流引擎 | 低代码LLM应用开发平台 | | **适用场景** | 复杂任务的多智能体协作 | 多步骤、状态驱动的任务 | 快速构建和部署AI应用 | | **使用方式** | 编程（Python） | 编程（Python） | 可视化界面 | | **灵活性** | 高（可自定义Agent类型和交互）| 高（可定义复杂工作流） | 中等（受限于可视化配置） | | **多模态支持**| 支持（文本、音频、视频） | 主要文本，可扩展 | 主要文本 | | **部署难度** | 较高（需自行搭建） | 较高（需自行搭建） | 低（提供部署管理） | | **典型应用** | 多Agent对话系统、复杂决策 | 业务流程自动化、复杂推理链 | 聊天机器人、知识库问答 | 注意：由于引用[3]是关于大模型技术岗位的内容，与问题无关，因此忽略。 最后，我们生成相关问题。</think>### Autogen、LangGraph、Dify 功能对比与区别 以下是三个主流AI应用开发框架的核心对比，基于其设计理念、核心功能和适用场景[^1][^2]： | **特性** | **Autogen** | **LangGraph** | **Dify** | |------------------|--------------------------------------|-----------------------------------|----------------------------------| | **核心定位** | 多智能体协作框架 | 状态驱动工作流引擎 | 低代码AI应用平台 | | **开发模式** | 代码优先（Python SDK） | 代码优先（基于LangChain） | 可视化配置（Web界面） | | **核心能力** | 多Agent协同对话<br>动态角色分配 | 有状态工作流编排<br>循环/分支控制 | 快速应用部署<br>统一模型管理 | | **协作机制** | Agent间消息传递<br>群组聊天管理[^2] | 图节点状态转移<br>条件触发 | 预设任务链<br>API流水线 | | **适用场景** | 复杂决策系统<br>多角色模拟 | 多步骤推理任务<br>业务流程自动化 | 标准化AI应用<br>快速原型开发 | | **技术栈** | 独立框架（微软） | LangChain生态扩展 | 一体化平台 | | **灵活性** | ★★★★★<br>高度可编程 | ★★★★☆<br>需LangChain基础 | ★★★☆☆<br>受限于可视化组件 | | **部署复杂度** | 中高（需编码） | 中（依赖LangChain） | 低（一键部署） | --- ### 关键区别解析 1. **架构设计差异** - **Autogen**：采用**分布式智能体架构**，Agent可动态加入/退出对话，通过$G=(V,E)$定义协作网络（$V$=智能体，$E$=通信链路）[^2] - **LangGraph**：基于**状态图模型**，工作流表示为$S_{t+1}=f(S_t, I_t)$（$S$=状态，$I$=输入）[^1] - **Dify**：**管道式架构**，通过可视化节点$N_i$串联任务流，如：$Input \to LLM \to Output$ 2. **协作机制对比** ```mermaid graph LR A[Autogen] -->|动态消息路由| B[Agent1] A -->|协商机制| C[Agent2] D[LangGraph] -->|状态转移| E[Node1] E -->|条件分支| F[Node2] G[Dify] -->|预设流水线| H[LLM API] ``` 3. **适用场景建议** - 选**Autogen**若需： - 构建多专家协作系统（如金融分析团队） - 实现自我修正的AI系统（Agent互相验证） - 选**LangGraph**若需： - 处理循环依赖任务（如实时数据监控） - 实现复杂业务规则引擎 - 选**Dify**若需： - 15分钟内部署客服机器人 - 非技术用户管理AI应用[^1] --- ### 典型应用案例 1. **Autogen** ```python # 医疗诊断多Agent系统 doctor_agent = AssistantAgent("医生", expertise="症状分析") lab_agent = AssistantAgent("检验科", tools=[test_data_parser]) user_proxy.initiate_group_chat( agents=[doctor_agent, lab_agent], problem="患者发热3天伴咳嗽" ) ``` ▸ 实现角色分工与结果交叉验证[^2] 2. **LangGraph** ```python workflow = StateGraph(AgentState) workflow.add_node("research", web_researcher) workflow.add_node("analyze", data_analyzer) workflow.add_edge("research", "analyze") ``` ▸ 构建研报自动生成流水线（研究→分析→生成） 3. **Dify** ```mermaid graph TB A[用户输入] --> B{意图识别} B -->|咨询| C[知识库检索] B -->|投诉| D[工单系统] ``` ▸ 通过拖拽组件构建客服系统（无需编码）[^1] --- ### 总结建议 - **选择Autogen**：当需求涉及**动态多角色协作**且需要高度定制化时 - **选择LangGraph**：当业务需要**精细控制状态流转**（如金融风控工作流） - **选择Dify**：追求**极速交付**标准化AI应用（如营销文案生成器） 三者可组合使用：用Dify快速原型 → LangGraph构建核心工作流 → Autogen实现复杂决策模块[^1]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值