大模型Agent开发框架哪家强？12项Agent开发框架入门与选型

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原创最新推荐文章于 2026-05-23 11:31:13 发布 639 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

大模型应用开发框架 LangChain 学习笔记一时间大模型如百花齐放，百鸟争鸣，并在向各个行业领域渗透，让人感觉通用人工智能仿佛就在眼前。基于大模型开发的应用和产品也如雨后春笋，让人目不暇接，每天都有很多新奇的应用和产品问世，有的可以充当你的朋友配你聊天解闷，有的可以充当你的老师帮你学习答疑，有的可以帮你写文章编故事，有的可以帮你写代码改 BUG，大模型的崛起正影响着我们生活中的方方面面。正是在这样的背景下，为了方便和统一基于大模型的应用开发，一批大模型应用开发框架横空出世，LangChain 就是其中最流行的一个。正如前文所述，LangChain 是阅读详情

科技界永远不乏新概念，但真正能掀起变革浪潮的却屈指可数——2025年，这个角色属于 “大模型智能体（AI Agent）” 。如果说大模型的诞生让机器学会了“思考”，那么Agent就是让AI真正“行动”起来的钥匙，是从对话式问答走向具身智能与自主决策的必经之路。

如今，我们已经能看到通义、豆包等通用Agent进一步拓展了大模型的能力边界，让AI不再停留于回答问题，而是真正融入工作流、改变生活方式。对于开发者而言，大模型Agent应用开发已成为不可忽视的技术方向。然而，面对市面上层出不穷的开发框架——从LangChain到LlamaIndex，从AutoGPT到Semantic Kernel——很多开发者陷入了“选择困难”：哪个框架更易上手？哪个更适合复杂任务？哪个生态更成熟？

本篇分享笔者将深入对比当前最流行的10大Agent开发框架，从核心特性到适用场景，为大家梳理清晰的学习路径和选型指南！

一、大模型Agent开发框架概览

构建一个大模型智能体（Agent），其核心原理可以精炼为四个基础模块的协同工作：

记忆（Memory）

负责智能体的“持久化”，存储和管理对话历史、执行结果等上下文信息，使其具备连续对话和从历史中进一步决策回答的能力。
工具（Tools）

扩展智能体的“能力边界”，传入可的调用外部函数或API（如查询天气、操作浏览器）来突破大模型自身的知识与时序限制。
规划（Planning）

充当智能体的“大脑”，将复杂任务分解为清晰的步骤。例如，面对“查询天气”的指令，它能规划出“调用天气工具 → 获取结果 → 总结反馈”的逻辑链条。
行动（Action）

智能体的“执行之手”，根据规划好的流程，准确地调用工具、传入参数，并将执行结果返回给大模型以生成最终答案。

正是为了高效地集成这四个模块，各种各样的Agent开发框架才应运而生。它们致力于简化开发流程，但在设计哲学、抽象层次和上手难度上各有千秋。总体来看，我们可以将这些框架由易到难地归为四大流派：

低代码/无代码平台：通过图形化界面拖拉拽，无需或仅需少量代码即可快速构建Agent。

热门框架

Coze (扣子)、Dify、RAGFlow

基础编程范式：直接利用大模型原生的底层能力（如 Function Calling）进行开发，提供最高的灵活性，但需要开发者从零开始搭建所有环节。

核心方式

基于大模型提供的Function Calling功能自行封装。

高级代码框架：提供封装好的高层次API与组件，通过编写代码来结构化地构建复杂Agent，在灵活性和开发效率之间取得了良好平衡。

热门框架

LangChain、LangGraph、LlamaIndex

多智能体框架：专为协调多个Agent协同工作而设计，能够处理需要角色分工、任务分解和集体决策的复杂场景。

热门框架

CrewAI、Swarm、Assistant API

这四大类框架面向截然不同的应用场景和用户群体。接下来将详细描述这四类框架的典型代表和应用场景

二、低代码/无代码开发框架：快速构建智能体的可视化路径

对于没有编程背景的开发者或业务人员而言，低代码/无代码平台提供了一条构建AI智能体的“快速通道”。这类框架通常提供直观的网页界面，通过提示词生成、模块拖拽与图形化配置，让用户在无需编写代码的情况下，也能组装出功能完整的智能体。

适用场景：非常适合非技术背景的用户、入门级开发者，或用于快速验证想法、构建原型。但其灵活性与功能深度通常受限于平台自身的设计，难以应对高度定制化的复杂专业场景。

主流框架概览：

Coze（扣子） ：当前最热门的低代码平台之一，尤其在国内拥有广泛的用户群。对于希望“零代码”快速打造一个可用智能体的用户来说，它是笔者的首要推荐。用户可通过可视化手段为大模型绑定插件或设置工作流，同时构造好的智能体可方便发布到豆包和微信应用平台。
Dify：相较于Coze，Dify需要用户具备一定的开发与部署经验。它通常需要借助Docker等工具在代码环境中先行部署，再在其基础上进行可视化开发，在易用性和灵活性之间取得了较好平衡。用户同样可以使用Dify快速构建工作流。
RAGFlow：一款专注于知识库应用的智能体构建工具。它核心优势在于基于文档和知识库快速构建问答与应用，同时提供了可视化的组件拖拽功能来组装智能体。但RAGFlow可用于搭建智能体的组件和工具数目远小于Coze和Dify。

三、基础编程范式

当现成框架无法满足特定需求时，回归基础编程范式是许多资深开发者的选择。这种方式不依赖任何外部Agent框架，而是直接利用大模型原生的Function Calling能力，从零开始搭建记忆、规划与行动等所有模块。

适用场景：非常适合程序员构建轻量级、定制化程度极高的智能体，或用于深入理解Agent底层工作原理。但由于所有环节均需自行实现，开发复杂度和维护成本较高，不适用于快速构建大规模复杂应用。

技术背景：Function Calling功能由OpenAI于2023年7月为GPT-4模型首次引入，它使大模型能够结构化地调用外部工具和API，堪称推动大模型从“对话”走向“行动”的关键里程碑。大家想深入了解Function Calling技术可阅读笔者文章从0到1开发DeepSeek天气助手智能体——你以为大模型只会聊天？Function Calling让它“上天入地”

四、高级代码框架

高级代码框架在基础编程范式之上，对Function Calling、提示词工程等底层能力进行了高层次的封装，提供了一整套标准化的类库和API。开发者通过编程调用这些组件，能显著提升复杂Agent应用的开发效率与代码可维护性。

适用场景：这是当前Agent开发无可争议的主流模式，适用于构建大型、复杂的生产级智能体应用。事实上，许多低代码平台其底层也正是对这类高级代码框架的二次封装。

主流框架对比：

LangChain：提供了对Memory、Tools、Planning等核心模块的标准化类封装，开发者可以通过链式调用快速构建智能体。其执行模式多为顺序的线性流程。
LangGraph：在LangChain基础上衍生，引入了图计算思想。它不仅能构建线性流程，更能设计出带循环、分支和状态传递的复杂工作流，适用于开发逻辑更缜密的智能体，同时上手门槛也更高。
LlamaIndex：作为老牌的Agent开发工具，其定位与LangChain有重叠之处，尤其在数据检索方面表现强悍。但其整体架构和概念体系相对复杂，目前在社区的普及度和易用性上略逊于LangChain。

五、Multi-Agent架构

当单一智能体难以胜任复杂任务时，Multi-Agent（多智能体）架构应运而生。这一概念由微软等机构推动，核心思想是通过多个具备不同角色和能力的Agent分工协作，共同解决复杂问题。例如，在一个软件开发流程中，可以部署“产品经理Agent”梳理需求、“程序员Agent”编写代码、“测试Agent”验证质量，它们通过协同工作完成整个项目。

适用场景：被广泛认为是Agent技术发展的未来方向，适用于需要角色分工、并行处理和多轮协商的复杂业务场景。这类框架既能集成您已有的单个智能体，也能快速生成一套多智能体系统。

主流框架盘点：

CrewAI：一个基于LangChain构建的上层框架，专门为定义、编排和管理多智能体协作而设计，概念清晰，易于上手。
Swarm：OpenAI开源的轻量级多智能体框架，目前仍带实验性质，适合开发者快速入门并体验多智能体协作的基本原理。
Assistant API：OpenAI推出的官方解决方案，功能强大且集成度高，但必须绑定其GPT模型。由于网络访问等限制，其在境内的流行度受到一定影响。