AI 主流框架对比:langchain Llamaindaex等

目前，AI Agent 的发展日新月异，涌现出了许多优秀的框架，每个框架都有其独特的设计哲学和最佳适用场景。

下面我将对常用的 Agent 框架进行梳理和对比。

主流 Agent 框架概览

这些框架可以大致分为两类：

1. 全能型框架：提供构建Agent所需的全套工具链（模型交互、工具调用、记忆、链式编排等）。

2. 专精型框架/库：专注于解决Agent领域的某一个特定问题（如规划、工具调用协议等）。

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一、框架介绍与对比

对比总结表一

特性维度	LangChain	LlamaIndex	n8n	LangGraph
核心定位	AI应用开发框架	数据连接与RAG框架	通用工作流自动化平台	Agent与状态机框架
设计范式	组件链（Chains）、代理（Agents）、工具（Tools）	查询引擎、数据代理	可视化工作流（低代码/无代码）	有向图（Cyclic Graphs）、状态管理（State）
编程模式	代码优先（Python/JS）	代码优先（Python/JS）	界面配置优先（可写自定义代码）	代码优先（Python/JS）
核心优势	生态丰富，灵活性高，AI原型开发速度快	与私有数据交互的能力极强，RAG性能优化好	集成能力强，易于使用，连接非AI系统无敌	对复杂、有状态、多Agent的循环工作流支持最好
主要用途	构建复杂的、多步骤的AI应用和智能体	构建基于企业知识库的问答、分析和摘要应用	自动化业务流程，连接各种API和服务	构建高级、可靠、可控的Agent系统和复杂状态机
学习成本	中等（概念较多）	中等（专注于数据领域）	低（直观的可视化界面）	较高（需要理解状态图和循环）

对比总结表二

特性维度	LangChain	LlamaIndex	AutoGen	Semantic Kernel	Haystack