大模型 | 五大热门AI Agent 框架

在人工智能领域，多 Agent 框架的出现为解决复杂问题提供了新的思路和方法。这些框架允许不同的智能体协同工作，共同完成各种任务，从而提高了系统的效率和灵活性。无论是在软件开发、数据分析、客户服务还是其他领域，多 Agent 框架都展现出了巨大的潜力。

Phidata

Phidata 是一个基于 Python 的框架，可将大型语言模型转换为 AI 产品的 Agent。它支持多种 LLM，具有数据库和向量存储连接能力，提供免费、Pro 和企业定价版本。

在多种 LLM 集成方面，Phidata 能够连接来自不同提供商的模型，如 OpenAI、Anthropic、Cohere、Ollama、Together AI 等，为开发者提供了更多的选择。同时，它还可以连接多种数据库和向量存储，如 Postgres、PgVector、Pinecone、LanceDb 等，使得数据的存储和检索更加高效。

部署监控方面，Phidata 提供了便捷的部署方式，可以将开发的 Agent 发布到 GitHub 或任何云服务，也可以连接 AWS 账户进行生产部署。同时，它还提供了监控功能，可以获取会话的快照，查看 API 调用次数、令牌使用情况等关键指标，帮助开发者及时了解 Agent 的运行状态，调整和优化 Agent 的性能。

Phidata 适用于需要将多种 LLM 集成到 AI 产品中，对部署和监控有要求的项目。例如，构建智能客服系统，结合不同的 LLM 提供更准确的回答。其强大的数据库和向量存储连接能力，以及内置的 Agent UI 和监控功能，使得它在处理复杂的多 Agent 系统时表现出色。对于需要高度定制化和灵活部署的项目，Phidata 是一个不错的选择。

https://www.phidata.com/

OpenAI Swarm

OpenAI Swarm 是一个轻量级多 Agent 编排框架，处于实验阶段。以 Agents 和 handoffs 为抽象进行 Agent 编排和协调。

对于新手来说，OpenAI Swarm 非常容易上手。它的架构简洁，易于理解和使用。新手可以快速了解多 Agent 系统的基本原理和操作方法，通过简单的代码示例就能构建出基本的多 Agent 应用。

在快速构建演示项目方面，Swarm 具有很大的优势。由于其简洁的设计和灵活的架构，创建一个简短的演示项目变得非常简单。可以在短时间内展示多 Agent 技术的基本功能和效果，适用于教学演示或概念验证等场景。

OpenAI Swarm 适合新手尝试多 Agent 技术，快速构建简短的演示项目。例如，用于教学演示或概念验证。其简洁的架构和易于上手的特点，使得新手可以快速了解多 Agent 系统的基本原理和操作方法。同时，Swarm 的任务交接机制也为简单的多 Agent 应用提供了一定的灵活性。

https://github.com/openai/swarm

CrewAI

CrewAI 是流行的 Agent 框架，可快速构建 AI 代理并与最新 LLM 和代码库集成。大公司广泛使用和信任。

CrewAI 的直观性使得非技术用户也能轻松创建 Agent。主要依赖于提示编写来创建和配置智能体，通过可视化的界面进行操作，无需编写代码即可构建出满足需求的 AI 代理。

快速创建 Agent 的能力使得它在需要快速展示多 Agent 系统功能的场景中非常有用。可以在几分钟内创建数百个智能体，适用于快速搭建一个简单的多 Agent 工作流，用于小型团队的协作。

CrewAI 适合快速构建演示或原型项目，对灵活性要求不高的场景。如快速搭建一个简单的多 Agent 工作流，用于小型团队的协作。CrewAI 的直观性和快速创建 Agent 的能力，使得它在需要快速展示多 Agent 系统功能的场景中非常有用。然而，由于其灵活性和定制能力有限，不适合处理复杂的编程任务。

https://www.crewai.com/

Autogen

Autogen 是开源框架，用于构建 Agent 系统，支持跨语言开发，可本地运行以确保隐私，采用异步消息通信，可扩展且具有可定制的插件组件。

在软件开发任务中，Autogen 表现出色。支持多种编程语言，包括 Python 和.NET，使得开发者可以根据自己的喜好和项目需求选择合适的语言进行开发，提高了开发的灵活性。

可扩展性使得它能够适应大规模的项目和复杂的应用场景。可以构建分布式网络的 Agent，跨越不同的组织，满足不同规模项目的需求。

Autogen 适用于软件开发任务，特别是涉及复杂多 Agent 编码工作流的项目。例如，构建大型软件项目的自动化测试框架。Autogen 支持多种编程语言和跨语言开发，以及可扩展性和分布式网络构建能力，使得它在软件开发领域具有很大的优势。同时，其与多种 LLM 的集成也为开发者提供了更多的选择。

https://github.com/microsoft/autogen

LangGraph

LangGraph 是基于 LangChain 生态的节点式框架，用于构建多 Agent 处理复杂任务。以节点和边表示 Agent 动作和转换。

LangGraph 的高度灵活性和可定制性使其能够适应各种复杂的任务和应用场景。采用有向循环图的结构，支持循环和可控性，可以轻松定义涉及循环的多 Agent 工作流程，并完全控制 Agent 的状态。

在处理复杂任务时，LangGraph 表现出色。提供了 token-by-token 的流式支持，能够展示 Agent 的中间步骤和思考过程，帮助开发者更好地理解 Agent 的决策过程，以及在出现问题时进行调试。同时，它可以大规模部署 Agent，并使用 LangSmith 进行性能监控。还提供了自托管的企业选项，允许完全在自己的基础设施上部署 LangGraph 代理。

LangGraph 适用于处理复杂任务，对灵活性和定制能力要求高的企业级应用。如构建复杂的智能决策系统，需要多次迭代和精细控制。LangGraph 的有向循环图架构和强大的流式支持、可控性以及持久化状态功能，使得它能够处理复杂的多 Agent 工作流程。同时，其免费开源和良好的社区支持也为企业级应用提供了保障。

https://www.langchain.com/langgraph

总结建议

AutoGen（微软）最适合涉及代码生成和复杂的多代理编码工作流程的任务。

OpenAI Swarm 和 CrewAI用户友好，非常适合那些对多Agent AI 不熟悉且没有复杂设置要求的人。

LangGraph最适合复杂任务，提供高度灵活性，专为高级用户构建，允许自定义逻辑和编排。

LangGraph 和各种 LLM 的兼容和对接最好，与其他一些框架不同，开源 LLM 集成良好，并支持各种 API。

AutoGen 拥有良好的社区支持，可帮助您解决棘手的问题。

CrewAI 设置快速且直观，适合需要快速创建代理的演示或任务。Swarm 也相当不错，但目前没有足够的社区支持。

Phidata 拥有现成的用户界面，开发者能够直观地与 Agent 进行交互，同时无需过多关注底层的会话管理细节。

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