开发AI Agent到底用什么框架——LangGraph VS. LlamaIndex，一文看懂！

冻感糕人~

于 2025-07-12 13:44:22 发布

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文章标签：人工智能算法大模型应用面试产品经理大模型

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在人工智能迅猛发展的当下，AI Agent 作为智能交互与任务处理的核心载体，其开发框架的选择直接关乎项目的效率与成败。LangGraph 与 LlamaIndex 作为当前备受关注的两大框架，各自凭借独特的设计理念和功能优势，在 AI Agent 开发领域占据一席之地。深入了解二者的特性、差异，并结合实际需求做出合理选择，是每一位开发者在构建 AI Agent 系统时的重要课题。

一、LangGraph 与 LlamaIndex 的定义

LangGraph

在这里插入图片描述

LangGraph 是由 LangChain 团队打造的开源框架，主要面向构建和管理智能体系统。其设计围绕着以图为基础的工作流，让开发者能够将复杂的多智能体交互流程，清晰且有条理地设计出来。在 LangGraph 中，每个智能体的行动、决策以及它们之间的协作关系，都可以通过图形化的方式直观呈现。这就好比绘制一张详细的作战地图，每个部队（智能体）的任务、行动路线以及相互支援关系一目了然。通过这种可视化、结构化的设计，开发者可以轻松构建出如企业级复杂业务流程自动化的多智能体系统，各个智能体分工明确，协同完成复杂任务。

LlamaIndex

LlamaIndex 起初专注于大模型应用程序的数据框架领域，但随着不断发展，如今已演变为功能丰富的开发平台。它最突出的特点是对数据的高效处理，尤其是在索引构建和检索方面表现卓越。想象一下，LlamaIndex 就像是一个庞大图书馆的智能索引系统，能够将各种格式的文档、文本等数据，快速转化为便于检索的索引结构。无论是企业内部海量的文档资料，还是学术研究中的大量文献，LlamaIndex 都能将其梳理得井井有条。当需要查询特定信息时，它可以凭借强大的检索算法，迅速定位到相关内容，为基于大语言模型的应用，如知识密集型聊天机器人、智能问答系统等，提供坚实的数据支持。

二、LangGraph 与 LlamaIndex 的区别

对比维度	LangGraph	LlamaIndex
功能侧重	强调构建复杂的多智能体工作流，如电商智能客服系统中协调不同职能智能体提供服务。	着重于数据的索引与检索，如为企业知识库中的各类文档建立深度索引并实现快速检索。
架构设计	采用基于图的架构，节点代表智能体或操作步骤，边表示交互关系或操作顺序。	构建层级式索引结构（树状 / 图状），自动进行文本分块和向量化处理。
应用场景	适用于企业级复杂业务流程，如金融领域的风险评估多智能体协作场景。	在知识密集型场景表现出色，如法律行业对大量法律条文、案例文档的快速检索支持。

三、如何选择合适的框架

根据项目需求

如果项目需要构建一个多智能体协同完成复杂任务的系统，比如智能物流调度系统，需要多个智能体分别负责车辆分配、路线规划、货物装卸协调等工作，那么 LangGraph 因其强大的多智能体工作流管理能力，会是更合适的选择。
若项目主要是围绕大量数据进行问答系统构建，像企业内部的技术支持问答平台，需要快速从技术文档、常见问题解答库中检索信息回答员工问题，LlamaIndex 凭借其卓越的数据索引和检索功能，则更为适用。

考虑开发团队技术栈

如果开发团队对图算法、复杂系统架构有丰富经验，熟悉如何设计和管理多智能体之间的交互，那么在使用 LangGraph 时会更加得心应手，能够充分发挥其优势，高效开发出复杂的智能体系统。
要是团队在数据处理、信息检索方面经验丰富，擅长处理大规模数据的索引和查询优化，那么 LlamaIndex 对于他们来说更容易上手，能够快速搭建起基于数据的应用。

权衡学习成本

LangGraph 由于其复杂的多智能体工作流设计和基于图的架构，学习成本相对较高。开发者需要花费一定时间去理解智能体之间的协作逻辑、图结构的设计与应用等知识。但一旦掌握，对于构建复杂系统的能力提升巨大。
LlamaIndex 的学习曲线相对较缓。其专注于数据索引和检索的功能，概念相对清晰、简单。开发者主要需要了解数据的索引方式、检索算法等知识，就能够较快地应用到实际项目中。

综上所述，LangGraph 与 LlamaIndex 在 AI Agent 开发领域各有千秋。LangGraph 在多智能体协作与复杂工作流构建上优势显著，适合处理需要多个智能体协同完成的复杂任务；LlamaIndex 则在数据处理与检索方面表现突出，是知识密集型应用的理想选择。开发者在选择时，应结合项目的具体需求、团队的技术储备以及学习成本等多方面因素综合考量，从而选出最适合自身项目的框架，助力 AI Agent 系统的高效开发与落地。

四、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

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