文章解析了大语言模型与AI智能体的区别，强调智能体框架对构建实用AI系统的重要性。文章详细分析了选择框架时需考虑的技术门槛、任务复杂度、社区生态、性能等关键因素，并对主流框架进行了比较，针对不同场景提供了选择建议：入门学习推荐smolagents，简单POC推荐RelevanceAI，RAG应用推荐LlamaIndex，复杂项目推荐LangGraph。
大语言模型（LLM）虽然拥有强大的理解和生成能力，但本质上还只是一个能够处理文本的模型，并且它们无法主动获取信息、执行操作或与外部系统交互。
而AI智能体可以通过为LLM配备工具调用、环境感知和自主决策能力，将静态的语言模型转化为能够独立完成复杂任务的自治系统。AI智能体可以主动获取实时信息、执行多步骤操作、与各种API和服务交互，真正实现了从"理解"到"行动"。
如果要想构建真正实用的AI智能体，仅仅理解概念是远远不够的。选择合适的开发框架，是决定项目成败的关键因素。本文将深入解析当前主流的智能体框架，帮助你根据项目需求、技术能力和业务目标，做出最明智的技术选择。
为什么需要智能体框架
针对于简单的应用场景，一些简单的工作流就够用了（如果想简单的话只需串联几个prompt）。但是随着业务复杂度上升，专门的智能体框架变得非常必要。
框架提供的核心能力包括：工具调用解析、元数据统计（token使用量等）、结构化输出、多智能体协调、条件分支执行等。
市面上的AI智能体框架差异巨大，选择合适的框架对项目成败至关重要。
技术门槛
有些框架几乎不需要编程基础，提供可视化界面；有些需要基本的编码能力；还有些要求你熟悉类型系统、面向对象编程，甚至图算法的基础概念。
任务复杂度
简单框架适合基础场景，而复杂任务需要更精细的设计。当业务涉及决策分支、循环执行或条件检查时，最好在架构层面固化这些逻辑，而不是每次都让智能体"临场发挥"。
已知的重复性任务应该使用预定义流程。如果一开始不确定哪些环节会重复，可以先用简单框架观察运行模式，然后用高级框架将重复部分固化到工作流中。我们在Software Mansion开发早期智能体时就是这么做的。
社区生态
文档再详细也不如活跃的用户社区。社区成员往往已经踩过你即将遇到的坑，能够快速提供解决方案。成熟的社区还意味着更低的bug出现概率。
性能表现
不同框架的响应延迟差异明显。通常来说，控制力更强的框架延迟更低，而过度自治的框架容易执行冗余操作，拖慢整体速度。精心设计的工作流不仅速度快，结果也更稳定可靠。
Token消耗
简单框架往往token消耗更大，因为它们的记忆机制不够精细，而且缺乏固定流程的智能体更容易犯错，导致重复执行。
扩展性考量
高token消耗和长响应延迟是扩展的最大问题。如果你的目标不只是个人助手级别的小工具，建议直接选择更成熟的框架。这事因为当规模扩大时任务复杂度通常也会同步增长，自治程度过高的智能体在这种情况下特别容易产生冗余操作。
系统集成
框架与其他技术的集成能力各不相同。项目越复杂，集成需求越重要。
安全性
不同框架在敏感数据处理、加密传输、权限控制方面的能力差异很大。给智能体过多权限处理敏感信息，可能导致数据意外泄露。
主流智能体框架解析
以下框架按复杂度递增排列，复杂度越高意味着更强的控制力和功能性。选择哪个主要看你的具体需求和技术能力。
RelevanceAI
https://relevanceai.com
非技术用户的首选。无需写代码，完全依靠可视化界面创建智能体和工具配置。部署速度快，商业友好度高。
但它不适合复杂系统，开发者社区规模有限。如果你看重低延迟或最小资源开销，这个框架可能不够理想。另外RelevanceAI是闭源的，排查框架层面的问题会比较困难。
smolagents
https://smolagents.org
Hugging Face出品的极简框架。支持传统工具调用和代码生成两种模式，后者能动态编写并执行代码来解决问题。
因为是hf的产品，所以教程质量很高，对智能体概念的讲解特别清晰。如果你是开发者且刚开始接触智能体，smolagents是绝佳的起点。你可以快速理解智能体的工作原理，验证想法可行性，之后再升级到更强大的框架。
由于智能体的自主性很强，我们推荐把它用在简单场景或学习阶段。有Hugging Face的背书也是质量保证。
PhiData
https://docs.phidata.com/introduction
PhiData专注于构建具备记忆、工具集成、知识库访问、推理能力和多智能体编排的AI助手。它简化了LLM到实用助手的转化过程，在记忆管理、工具集成、UI构建方面比自己从头开发要省事很多。
LangChain
https://www.langchain.com
目前采用最广泛的智能体框架。开发者可以将prompt、模型、记忆、工具进行链式组合。对主流LLM供应商都有原生支持，工具生态也很丰富。
模块化设计使它很适合中等复杂度的任务。但是你需要掌握链、智能体、prompt工程、记忆机制、检索器等概念，好在社区已经很成熟，学习资源充足。集成能力和可扩展性是LangChain的最大优势。
LlamaIndex
https://www.llamaindex.ai
LlamaIndex专精于数据处理：摄取、索引、检索、查询引擎、文档处理。用它构建RAG应用非常顺手，但如果要做多智能体编排，可能不是最佳选择。
性能很大程度上取决于文档质量和嵌入模型的效果。支持自定义索引和检索器扩展。社区实力不错，但对于复杂的分支流程或精细编排需求，可能力不从心。如果你要做RAG他可能是首选。
CrewAI
https://www.crewai.com
CrewAI专门做多智能体编排，通过角色/团队概念组织智能体协作，用LLM协调整体工作流程。虽然比LangChain更新，但人气很高。
用它搭建多智能体系统的速度很快，但面对超大型任务时性能可能不够理想——因为缺乏流程控制，智能体需要自己组织一切工作。而且不支持并行执行。
LangGraph
https://www.langchain.com/langgraph
LangGraph是LangChain的扩展，也是这份列表中最推荐的框架。它让你用图结构定义智能体工作流，每个节点代表一个执行步骤，边表示可能的流转路径。
LangGraph中的智能体具备状态管理能力——除了消息历史，你可以追踪任何自定义状态，比如某个循环的执行次数。它提供条件分支、循环控制、状态持久化、调试工具、自定义工具接口、结构化输出等完整能力。
总结
如果你是入门学习阶段的话，推荐smolagents，它不仅简洁明了概念清晰而且还有不错的文档，是理解智能体工作原理的最佳起点。
如果你只想简单的做POC来验证想法，那么RelevanceAI是很好的选择，不用写代码，只用拖拉拽是它最大的优点。
RAG应用场景LlamaIndex是首选，在文档处理和检索方面能力出众。
如果已经产品化了，并且需要定制的需求，那么LangGraph是最强大的选择，图结构设计、状态管理、条件分支等功能完备，适合需要精细控制的大型项目。
最后，没有完美的框架，只有最适合当前需求的框架。随着项目复杂度提升，你可能需要逐步升级到更强大的工具。关键是先动手实践，在实际开发中发现瓶颈，然后有针对性地选择更合适的技术方案。
我们如何系统学习AI大模型？
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。
学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。
这里给大家精心整理了一份
全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
1. 成长路线图&学习规划
要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。
这里，我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。可以说是最科学最系统的学习成长路线。
第一阶段 大模型基础入门【10天】
这一阶段了解大语言模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；掌握Prompt提示工程。
第二阶段 大模型进阶提升【40天】
这一阶段学习AI大模型RAG应用开发工程和大模型Agent应用架构进阶实现。
第三阶段 大模型项目实战【40天】
这一阶段学习大模型的微调和私有化部署
2. 大模型经典PDF书籍
书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）
3. 大模型视频教程
对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。
4. 大模型行业报告
行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。
5. 大模型项目实战
学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。
6. 大模型面试题
面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。
在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。
全套的AI大模型学习资源已经整理打包，有需要的小伙伴可以微信扫描下方优快云官方认证二维码，免费领取【保证100%免费】
扫一扫
4800
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
