最新构建和编排AI Agent是一个快速发展的领域

最新推荐文章于 2025-10-31 12:34:36 发布

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构建和编排AI Agent是一个快速发展的领域，有许多优秀的平台和开源策略可供选择。以下是一些当前全球最优的推荐，并附带开源策略：

一、Agent 编排与快速构建平台

在选择平台时，需要考虑你的具体需求，例如：是需要多Agent协作、是否需要可视化界面、对企业级部署和安全性是否有高要求等。

1. 开源框架/库 (更灵活，适合开发者)

LangChain:
- 优势: 作为LLM应用开发的首选框架，LangChain提供了模块化的工具和强大的抽象，简化了复杂工作流的处理。它易于与API、数据库和外部工具集成，非常灵活，适用于构建会话助手、自动化文档分析和摘要、个性化推荐系统等。它拥有庞大的社区支持和丰富的集成生态系统。
- 编排策略: LangChain通过其链（Chains）和代理（Agents）的概念来实现编排。链允许你将多个组件（如LLM、Prompt Template、Parsers等）串联起来形成一个序列工作流。代理则更进一步，允许LLM根据观察和工具的使用动态地决定下一步行动，实现更复杂的决策和任务执行。LangGraph是LangChain生态系统内的一个专门库，用于构建、管理和部署长运行、有状态的代理，支持可视化和结构化地映射每一步、决策和交互。
- 快速构建: 提供丰富的组件和预构建的链/代理，可以快速组装和定制Agent。
Microsoft AutoGen:
- 优势: 由微软研究院开发，是一个强大的多Agent对话框架。它支持多Agent协作，使Agent能够进行交流、委派任务并适应工作流。AutoGen以其可扩展性、分布式部署能力和强大的调试工具而闻名。
- 编排策略: AutoGen的核心是多Agent的协作式对话。你可以定义具有不同角色和能力的Agent，它们通过相互对话来解决复杂问题。它支持动态工作流和自然语言交互。
- 快速构建: 提供低代码的Agent创建方式，并支持AutoGen Studio等工具加速开发。
CrewAI:
- 优势: 一个专注于多Agent编排的开源框架，强调通过定义角色和共享目标来使AI Agent协同工作。它特别适合需要Agent团队合作的场景，例如内容创作、市场研究等。
- 编排策略: CrewAI通过定义“代理”（Agents）、“工具”（Tools）和“任务”（Tasks）来实现编排。你可以为每个Agent分配特定的角色和目标，然后它们会协作完成一系列任务。
- 快速构建: 相对LangChain而言，CrewAI的实现更为简洁，对于希望快速搭建多Agent协作系统的开发者来说，上手更快。
LlamaIndex:
- 优势: 主要设计用于简化AI Agent的复杂数据集成和检索。它提供了连接大型语言模型与私有或外部数据的工具，是RAG（检索增强生成）应用的关键组成部分。
- 编排策略: LlamaIndex虽然不是直接的Agent编排框架，但它在Agent需要访问和处理外部知识库时扮演着至关重要的角色。Agent可以利用LlamaIndex来检索相关信息，从而做出更明智的决策或生成更准确的回复。
- 快速构建: 专注于数据集成和检索，使得构建能够利用大量外部信息的Agent变得更快。

2. 商业/低代码平台 (更易用，适合非技术人员或快速原型)

Dify:
- 优势: 一个低代码的平台，用于创建AI Agent。它提供可视化界面，对非技术用户友好，同时为经验丰富的开发者提供功能。Dify支持数百种LLM，并包含RAG、函数调用和ReAct策略。
- 编排策略: 提供直观的拖放界面来设计Agent的工作流程，支持将不同的LLM、工具和自定义逻辑组合起来。
- 快速构建: 低代码特性大大降低了Agent的构建门槛，可以快速原型和部署。
Microsoft Copilot Studio:
- 优势: 对于使用Microsoft 365生态系统的团队来说，这是一个强大的无代码AI Agent构建器。它允许组织在Microsoft 365生态系统内创建自定义AI Agent。
- 编排策略: 主要用于构建聊天机器人和虚拟助手，通过对话流和主题来编排Agent的行为。
- 快速构建: 无代码界面，与Microsoft生态系统深度集成，非常适合企业内部快速构建Agent。
Google Vertex AI Agent Builder:
- 优势: 谷歌开发的强大AI Agent构建器，尽管可能学习曲线较陡峭，但功能非常强大。
- 编排策略: 提供全面的Agent构建和管理功能，包括工具集成、工作流编排等。
- 快速构建: 适合需要深度定制和企业级部署的用户。

二、开源策略

对于Agent编排和快速构建，开源策略通常围绕以下几点：

基于框架的开发:
- LangChain: 作为最流行的开源框架，它本身就是一种强大的开源策略。开发者可以利用其模块化组件，根据自己的需求进行定制和扩展。社区活跃，资源丰富。
- AutoGen: 微软的开源框架，鼓励多Agent协作和动态工作流。其开放的特性使得开发者可以自由地构建、实验和部署多Agent系统。
- CrewAI: 专注于多Agent协作，其简洁的设计使其成为快速构建协作Agent团队的理想选择。
模块化和组件化: 鼓励将Agent的功能分解为可重用的模块或组件，例如工具（Tools）、记忆（Memory）、计划（Planning）等。这样可以提高代码复用性，降低开发复杂性，并促进社区贡献。
Prompt Engineering和Agent模式: 虽然不是严格意义上的“开源软件”，但有效的Prompt Engineering实践和Agent设计模式（如ReAct、Chain-of-Thought等）是开源社区共享和迭代的关键知识。通过共享最佳实践和模板，可以加速Agent的开发和性能优化。
模型不可知性: 优秀的开源框架通常支持多种LLM，无论是闭源的（如OpenAI GPT系列、Anthropic Claude）还是开源的（如Llama系列、Mistral等）。这种模型不可知性使得开发者可以根据成本、性能和隐私需求灵活选择底层模型。
数据与RAG集成: 开放的Agent构建策略强调与各种数据源的集成，并通过RAG（Retrieval Augmented Generation）技术来增强Agent的知识能力。LlamaIndex等开源库在这方面提供了很好的支持。
监控与可观测性: 尽管许多Agent开发平台都提供内置的监控，但对于开源策略，集成如LangSmith (LangChain生态)、OpenTelemetry (AutoGen支持) 等开源监控工具，可以帮助开发者更好地理解Agent的行为、调试问题并优化性能。

总结

当前全球最优的Agent编排和快速构建平台，对于寻求灵活性和深度定制的开发者来说，LangChain 和 Microsoft AutoGen 是首选的开源框架，它们提供了强大的编排能力和丰富的生态系统。CrewAI 则专注于多Agent协作，简化了团队Agent的构建。而对于希望通过低代码/无代码快速构建和部署Agent的用户，Dify 和 Microsoft Copilot Studio 提供了更便捷的路径。

在选择开源策略时，核心是利用这些强大的开源框架和库，结合模块化设计、共享最佳实践，并注重与多样化模型的集成以及数据的有效利用，从而实现高效、可扩展且智能的Agent系统。