《手把手大模型应用教程》- 常用Agent开发框架

最近需要做Agent智能体开发，在经过一番比较后，得出两个较好的框架：Langchain和Qwen-Agent，两个框架都比较优秀，但是在实现上有略微差别，本文会将大体框架的优势以及劣势进行比较分析，下篇会着重进入智能体开发。

一、什么是Agent智能体

Agent智能体是人工智能领域中的一个重要概念，指的是具有智能的实体，能够感知环境、做出决策并采取行动。以下是关于Agent智能体的几个关键特性和应用场景：

关键特性

1. 感知能力：Agent能够理解环境，包括语言交互、处理和解释来自不同感官的信息（如视觉、听觉、触觉等）。
2. 推理能力：Agent具备推理能力，能够进行复杂的逻辑推理，如在大语言模型（LLM）的帮助下，其表现得到了显著提升。
3. 行动能力：Agent能够通过语言输出参与社会交流，如谈判、冲突解决或教学活动，同时也能通过物理层面的交互执行具体的物理操作。

Agent的技术框架涉及多个层面，包括规划、记忆、工具和行动。规划包括子目标的分解、连续的思考、自我反思和批评，以及对表征行动的反思。记忆包括短期记忆和长期记忆，短期记忆与上下文学习有关，长期记忆则涉及信息的长时间保留和检索。工具包括Agent可能调用的各种工具，如日历、计算器、代码解释器和搜索功能等，这些工具扩展了Agent的行动能力，使其能够执行更复杂的任务。

智能体流程：

随着任务复杂度增加，单一智能体需要理解的语境和工具使用面临上下文窗口限制，导致性能下降。

多智能体协作通过动态任务分解、专业化分工和协同工作克服这一挑战。

在处理复杂任务时，系统会将任务分解为多个子任务。每个子任务由专门的智能体处理，这些智能体在特定领域具有专长。

智能体之间通过持续的信息交换和任务协调来实现整体目标，这种协作方法可能产生智能涌现，即系统整体表现超越单个智能体能力之和。

多智能体：

 二、常见智能体框架

框架名称	核心特性	适用场景	不足
Langchain	1. 模块化设计（Chains, Agents, Memory） 2. 支持多模型集成（如OpenAI、HuggingFace） 3. 灵活构建LLM应用流程（如RAG、工具调用）	1. 复杂链式任务（文档问答、数据分析） 2. 多工具协作场景（如搜索引擎+数据库查询） 3. 需要长期记忆的对话机器人开发	1. 学习曲线陡峭（需理解抽象概念） 2. 复杂任务调试困难 3. 性能依赖底层LLM，大规模应用可能需优化
Qwen-Agent	1. 深度集成千问模型（通义千问系列优化） 2. 简化Agent开发流程（预设模板/API） 3. 支持多模态交互（文本、图像等）	1. 快速部署千问模型应用（如智能客服） 2. 中文场景任务（本土化优化） 3. 企业级自动化流程（需与阿里云服务集成）	1. 依赖阿里云生态（灵活性受限） 2. 社区生态较小（工具库有限） 3. 多模态功能需特定硬件支持
Swarm	非常简单，核心源码300行左右、轻量级 简化"代理创建"和代理之间的上下文切 适合快速开始多智能体系统的新手	快速原型设计和实验	不支持除OpenAI API之外的LLM 不适合生产部署，灵活性不足
AutoGen	统一接口、可定制、可人工交互 可定制、可交互的Multi-Agent框架 专注于多代理协调用于编码任务	代码生成和执行任务 群聊多智能体场景 各类多智能体场景	设置相对复杂 目前还是实验到生产环境使用的过度阶段
Magic-One	编排者模式，适合解决复杂任务的场景 预设5个专业智能体(协调器+4个功能智能体) 基于AutoGen构建 内置性能评估工具 支持多种LLM模型	Web浏览和文件处理任务相关 快速搭建通用的多智能体系统	技术社区目前案例比较少
CrewAI	自主决策、人工介入、无缝协作、复杂任务 用于协调角色扮演和自主AI代理 灵活的任务委派和管理，支持多个智能体协同工作 写起来非常直观阶段，支持快速构建Demo。	能想到的多智能体场景，看起来都支持； 自动化协作 团队协作 生成代码 已经集成了一些监控工具	自定义流程缺乏，当前还是以ReACT的指挥官模式为主
MetaGPT	SOP，支持命令行使用 使GPT能够以软件公司的形式工作,协作处理更复杂的任务 包括产品经理、架构师、项目经理、工程师等角色	有标准SOP的流程 相对明确的场景	不适合灵活的场景 大模型调用次数过多，比较慢，耗费token多

个人总结：

 个人感觉上来说，langchain是一个开源的基于 LLM 的上层应用开发框架，LangChain 提供了一系列的工具和接口，让开发者可以轻松地构建和部署基于 LLM 的应用，LangChain 能解决大模型的两个痛点，包括模型接口复杂、输入长度受限离不开自己精心设计的模块。根据LangChain 的最新文档，目前在 LangChain 中一共有六大核心组件，分别是模型的输入输出 (Model I/O)、数据连接 (Data Connection)、内存记忆（Memory）、链（Chains）、代理（Agent）、回调（Callbacks）。

但如果只单纯的做Agent，相对来说，比较重，里面包含的内容非常多，Qwen-Agent框架提供了大模型（LLM，继承自class BaseChatModel，并提供了Function Calling功能）和工具（Tool，继承自class BaseTool）等原子组件，也提供了智能体（Agent）等高级抽象组件（继承自class Agent），可以快速上手开发，里面该有的功能也都有，较为轻量，至于如何选型需要根据自己的项目本身的业务和功能共同决定

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