2025 年最值得用的 AI Agent 框架是哪几个？

于 2025-07-10 16:20:26 发布
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文章标签： 人工智能
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AI Agent 的热度确实不减。

但真正上手搭一个？那就是另一回事。

今年年初，我打算做一个属于自己的 AI Agent，来自动处理日常工作，比如：回复邮件、生成报告、管理日程、起草内容、甚至调试代码片段。我原本以为只要一周。

结果，我错得离谱。整整花了三个月。为什么？

因为选一个合适的 AI Agent 框架，比把 Agent 做出来还难。

现在我已经试过十几个框架——从界面友好的可视化构建器，到高度可定制、以代码为核心的技术栈——我想分享一份经验指南，正是我当初希望能有人写出来的那种。

为什么 AI Agent 框架很关键？

首先明确一点：AI Agent 不是换了个名字的聊天机器人。

它是一个系统，具备以下能力：

  • 感知（通过文本、语音或工具输入）

  • 规划（决定下一步该做什么）

  • 行动（调用 API、执行工具、委派任务）

  • 学习（使用记忆、上下文和历史）

而框架就是支撑这些能力的骨架。

没有框架，就只能自己拼 API，并且祈祷 GPT 不会在生产环境里“幻觉”出个假指令删了你的数据库。

框架的价值，在于让 Agent 更可靠、模块化、具备扩展性。

下面是我踩过的坑、用过的框架。

一、No-Code / Low-Code 框架：适合快速构建和团队协作

n8n

适合场景：你想让 AI Agent 无代码接入 700+ 个真实应用

n8n 可以理解为进阶版的 Zapier，但更自由、更适合开发者。它已经集成了多个 AI 模块，可以实现以下自动化流程：

  • 响应 Slack 消息

  • 分析收件箱邮件

  • 查询数据库

  • 使用 GPT-4 或 Claude 做推理调用

它是可视化的、功能强大的、还能部署到你自己的服务器。我曾在一小时内用它搭建了一条销售流程的自动化 Agent。

官网：https://n8n.io

Flowise

适合场景：你喜欢 LangChain，但不想碰 YAML 配置文件

Flowise 是为大语言模型链式调用而设计的可视化搭建工具。你可以像拼乐高一样把下面这些模块拖拽连接起来：

  • 提示模板（Prompt Template）

  • 记忆模块（Memory Module）

  • 检索引擎（Retrieval Engine）

  • 行动工具（Action Tool，如浏览器或代码解释器）

它就像 GPT 的乐高拼装平台。

官网：https://flowiseai.com

Langflow

适合场景：你用 LangChain 做原型，但不想全程写代码

Langflow 是介于 no-code 和 low-code 之间的方案。它提供了像 Flowise 一样的可视化界面，但在需要的时候，也能深入进行自定义开发。

官网：https://www.langflow.org

Rivet

适合场景：你重视可视化调试、透明性和 AI 推理流程图

Rivet 可以看作是 AI Agent 领域的 Figma。它界面简洁，支持协作，还能让你可视化查看 Agent 在每个节点上的思考过程。我在和非技术客户沟通时，它特别有用。

官网：https://rivet.ironcladapp.com

二、 代码优先框架：为开发者打造，面向规模化部署

从这里开始，就进入硬核模式了。

这些框架默认你熟悉 Python（或者某些是 .NET），目标是构建真正具备自主性、可落地的生产级 Agent 系统。

LangGraph

开发团队：LangChain

核心优势：基于图的推理逻辑 + 长期记忆管理

LangGraph 允许你清晰定义 Agent 在不同决策路径上的行为逻辑。可以把它想象成一款“多选项剧情游戏”，不过主角是 GPT，还内置了错误处理机制。

适合的使用场景包括：

  • 让 Agent 反思过往行为

  • 根据结果进行重试或分支操作

  • 在长时间会话中保持状态

非常适合用于多 Agent 协作、研究流程自动化、或客户服务等复杂场景。

官网：https://www.langchain.com

CrewAI

核心定位：Agent 团队协作

核心理念：基于角色的协同工作

CrewAI 支持你为不同角色设定“Agent 身份”，比如开发者、分析师、编辑等。你给每个角色分配任务，他们会像团队一样互相沟通协作，完成整个流程。

我用 CrewAI 搭了一个三人小队：一个负责头脑风暴，一个写初稿，一个负责自动发布博客内容。运行效果非常好。

加分项：现在还有配套的无代码 Studio，可以更方便地创建流程。

官网：https://www.crewai.com

AutoGen（微软推出）

适合场景：对稳定性和企业集成要求高的用户

AutoGen 模块化设计，支持单元测试，适用于企业级应用集成。你可以在一个框架中统一定义 Agent、工具、记忆系统和策略管理。

特别适合做对话系统、文档助手，或需要频繁调用 GPT 的任务。

官网：

https://microsoft.github.io/autogen/

SuperAGI

适合场景：你希望拥有完整的自动化 Agent 基础设施

SuperAGI 提供的不仅仅是框架，而是一整套端到端的自主 Agent 运行平台，包括：

  • 向量数据库集成

  • 可视化任务监控与控制面板

  • Agent 运行日志与追踪系统

  • Agent 应用市场（Marketplace）

它更像是一个为 Agent 生态准备的基础设施。

官网：https://superagi.com

三、面向特定场景的专业型框架

有时候你不需要一整套大系统，而是一个正好能解决手头问题的小工具。

UFO

专注领域：Windows 应用的界面自动化，非常适合与传统系统交互，例如 Excel、CRM、桌面工具等。

由微软开源，目标是成为“桌面版 Agent 操作系统”。

GitHub 地址：

https://github.com/microsoft/UFO

LiveKit

专注领域：实时语音 Agent，支持 Agent 实时语音交互、回应、参与现场沟通。

我用它结合 Whisper 和 GPT-4 Turbo 做了一个能实时接待访客的语音 AI 前台。

官网：https://livekit.io

Agent Zero

专注领域：自定义模块化 Agent


适合做研究项目或内部工具开发，框架轻量、结构开放，优先支持逻辑编排。

官网：https://agent-zero.ai

SmoLagents（Hugging Face 出品）

专注领域：用 Hugging Face 工具快速原型开发

语法简单，上手快，适合做快速实验和 Agent 原型验证。

四、框架之战：比拼的不只是功能，还有生态

现在比拼的不只是框架本身，更是围绕它的整个生态。

LangChain + LangGraph + LangSmith

  • 一整套完整的大语言模型 Agent 开发方案

  • 支持调试、监控、向量数据库和工具集成

  • 拥有庞大的开发者社区

CrewAI + CrewAI Studio

  • 结合无代码和代码界面

  • 有活跃的开发者网络和开源模板

  • 上手体验好，支持企业级部署

微软生态栈

  • AutoGen + Semantic Kernel + Azure AI

  • 与 .NET 和企业系统无缝集成，适合大型组织使用

五、2025 年值得关注的新秀框架

这个领域更新很快，下面这些虽然还在发展中，但潜力十足：

  • Julep：支持分层计划的复杂任务编排

  • MGX：具备自反式逻辑的智能 Agent 系统

  • QuantaLogic：结合 Tree-of-Thought 和 ReAct 推理机制

  • Guardrails AI：专注于 LLM 输出的安全控制和约束机制

怎么选对框架？

一条简单的原则：不要只选一个！

这是我最大的收获之一：你不需要死磕某一个框架。

实际上，我现在的组合是这样的：

  • 用 n8n 启动工作流

  • 用 CrewAI 做内容头脑风暴和写作

  • 用 LangGraph 管理逻辑分支

  • 用 LangSmith 实时监控

  • 用 UFO 自动化本地桌面应用操作

选框架不是选“阵营”，而是搭建一个彼此配合、能跑起来的技术栈。

AI Agent 已经不是科幻产物，它就是我们手里的工具。

如果说 2024 是提示词（Prompt）年，那 2025 就是 Agent 框架年。

你最近在做什么项目？准备押注哪个框架呢？评论区可以聊聊~

原文链接：

https://medium.com/generative-ai/i-tried-12-ai-agent-frameworks-in-2025-heres-the-brutally-honest-guide-you-actually-need-d68dbf6ed2ad

题图来源：Photo by New Material on Unsplash

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豆瓣9.5，深度学习入门神作，“鱼书”系列第 5 部生成模型来了！
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怎么说呢，读完这本书确实不能保证让你立刻成为 AI 专家，但它会给你两样更珍贵的东西，一是看清生成模型的技术本质，二是作者把所有的代码都设计成模块化，让你拥有想改就改的掌控感。从正态分布、最大似然估计，到 VAE、DDPM，一步步搭起生成模型的理论基座，对那些想真正吃透这门技术的人来说，它不是一本普通的参考书，更像是下一关的通关秘籍。作为真正意义上的深度学习入门书，它也得到了超多读者的推荐，日本读者对这个系列给出的评价是：“出奇的好懂，连文科生都能看懂 ”。” 的问答下，最高赞的回答就四个字：“
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我，数学编辑，馋作者流量，从不发疯
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其实，图灵新知的数学科普书都挺硬的，倒不是真的每本都那么难读，但文字阅读的难度，加上数学知识、逻辑理解的难度，数学书阅读本身，就有门槛。我承认，我手里也有不少因为流量不够而卖不好的好书，但市场上大咖把书做砸，几千册都难出手，最后作者和编辑闹得“打离婚官司”，你当没有吗！我跟设计师商量：咱们这次不弄什么一堆小孩摆姿势、小动物乱跑的，搞得跟课本的插图风格一样，小读者们上学看课本，下课看还是这套，烦不烦。我是觉得，孩子们没真的理解这其中的算理，一道题只能学一个套路，没有学会举一反三，没有理解这背后的学问？
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2025 年 6 月，人工智能行业再次进入一个关键爆发期——不论是 Google、OpenAI、阿里、xAI，还是 Mistral、Sakana AI，所有顶级实验室都在集体发力。而今天，无论是自动写报告、智能搜索、代码生成，还是问答助手、文档分析、企业流程自动化，，旨在打造一个专注于大模型技术的学习型社群，帮助每一位成员从零开始，逐步深入，最终成为大模型领域的实践者和创新者。它不是一门枯燥的视频课，也不会甩给你一堆看不完的 PDF，而是老老实实给到实用内容，而且都准确“砸在。
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达尔文 - 哥德尔机（Darwin-Gödel Machine）：首个自我改进的 AI 系统诞生
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如果上述公式让你感到困惑，那么简单来说，这种父代选择机制的核心思想是：一方面倾向于选择性能表现较好的 Agent （“利用”），另一方面也给予那些子代较少、尚未充分探索的 Agent 一定的机会（“探索”），通过新颖性奖励来鼓励多样化。上图展示了 DGM Agent 的进步过程，其中浅蓝色线表示所有仍能编辑代码的 Agent 的平均表现，蓝色线表示每次迭代中表现最好的 Agent ，而深色线则标出了最终最佳 Agent 的进化路径。类似的性能下降也出现在缺乏开放式探索机制的 DGM 中。
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原定3年写成，结果用了7年，没想到却成就了这部全球销量第一的微积分神作！
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一年365天，他在教学和科研任务的间隙中穿插写作，有时每天会花上十几个小时，飞机起飞、火箭发射，他和助手搜寻了大量适合引入微积分概念的生活实例，本以为 3 年足矣打造一本他理想中的微积分教材，但令他也没有想到的是，7 年之后这本书才正式出版。伟大的发现解决伟大的问题，但在解决任何问题的过程中都会有所发现．你要解决的问题可能并不难，但如果它挑战了你的好奇心、让你发挥了你的创造力，并且你用自己的方法解决了它，你可能会体验到兴奋感，也会享受发现所带来的胜利感．。长销40年，影响全球超800万学生的经典！
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干货 | 掌握小学数学计算中最重要的一个技巧，比补课效果强100倍！
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当大模型遇到“健忘症”，我为什么要写这本 RAG 的书！
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我曾经测试过一个医疗 AI，问它一种 2024 年新发现的罕见疾病的治疗方法，大模型能够煞有介事地给出了一套“标准治疗方案”——而这种疾病根本不在它的训练数据，所谓的标准治疗方案，也只是统计结果上最类似疾病的治疗方案的抄袭。如果你也曾经因为 AI 的“胡言乱语”而苦恼，如果你也想让自己的 AI 应用更加智能和可靠，那么希望这本书能成为你探索路上的一个小小指南针。你不可能记住所有的法条和判例，这是事实，但你知道去哪里查找你要的法条和判例，这是你的专业素养，然后结合你的专业知识，为客户制定最佳的辩护策略。
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重磅上市 | 全球微积分教材销量第一，全彩中译，《斯图尔特微积分》终于上市！
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对于很多学生来说，微积分是一门让人又爱又怕的课程，如果没遇到合适的老师，上课一脸懵，下课翻教材又如看天书，为了不挂科，很多学生不得不跑到“B站大学”自学。
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宇树王兴兴给高考生的报考建议火了！网友：说得很实在！
06-24 111
后续上学时，请大家也不要局限于书本和论文，具身智能是物理世界的智能，一定要多动手，拧螺丝、调电路、写程序、debug，马上自己动手编程，进入实验室、参与机器人比赛等等，在实战中迅速提升自己。我自己至今，也还会自己直接上手拆装零部件，敲敲代码等。具体的专业细分名字很多，请注意区分，对于自己感兴趣的学校和专业，大家最好直接去对应学院的官网，直接看看具体的详细介绍，看看老师们在做什么课题或项目。最后，我想说，在未来的学业中，你们或许会感到迷茫，不知前进的方向，但不要担心，每个人都会迷茫，我也一样。
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干货 | 提高中小学数学成绩的一个方法(建议家长永久保存)
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原复旦大学附属中学实验班数学名师、现百万粉丝教育博主、数学科普作者、视频号“胡小群讲数学“创始人胡小群老师的《巧算大学问》这本书借由15道经典、简单的巧算问题及15道相关拓展题，介绍了等差数列求和、等比数列求和、最值问题、和差问题等15种知识，展现了从特殊到一般、举一反三、逆向思维、数形结合、有序调整、换元法等思维方式，阐释了题目背后蕴藏的算理知识和数学思想。在最优的拆法中，一定不会有 5 这个数，因为 5 可以拆成 3 + 2，而。如果不能一步到位，那就不要心急，逐步调整、思考，直到调到“最优”的情形。
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哈尔莫斯：如何做数学研究？
06-23 39
尽管我从未担任过研究生院院长，但我似乎每天只拥有三四小时做研究的精神能量，我是说“实实在在的做研究”，其余的时间，我写作、教学、评论、商议、评审、讲座、编辑、旅行，以及用我能想到的一切方式“削铅笔”。我认为（至今也认为），事情远不止如此，我们在价值观上的差异是由我们在观念上的差异造成的。每个做研究的人都会遇到“休耕期”，在我的“休耕期”里，其他的职业活动——甚至“堕落”到讲授三角学，都成了我谋生的一种借口：是的，是的，我今天可能没有证明任何新定理，但至少我很好地解释了正弦定理，我挣得了我的生活费。
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