2025年打造AI代理的10大最佳AI框架

构建复杂的AI代理不再是一个遥不可及的梦想。在适当的框架下，开发者可以创建智能系统，自动化任务，简化工作流程，并推动业务增长。本指南探讨了2025年十大AI代理框架，为它们的特性、使用案例和独特之处提供了全面的概述。无论您是经验丰富的AI开发者还是刚刚起步，本文都将帮助您为下一个项目选择最佳框架。我们还将向您展示如何利用这些框架构建强大的AI代理，以及像Scrapeless这样的服务如何增强它们的能力。

关键要点

• LangChain：一个多功能框架，用于构建LLM驱动的应用程序，提供模块化工具和强大的抽象以支持复杂的工作流程。
• AgentFlow：Shakudo的生产就绪平台，适用于多代理系统，非常适合长期运行或具有内置可观测性的层次代理。
• AutoGen：微软的框架，用于自动化AI驱动的应用程序创建，专注于简化开发和与微软生态系统的无缝集成。
• Semantic Kernel：微软的开源SDK，将LLM与传统编程语言集成，非常适合将AI嵌入现有的企业应用程序。
• Atomic Agents：一个轻量的基于Python的框架，强调模块化和简洁，适合构建可扩展的AI代理，适合研究人员和极简主义方法。
• CrewAI：用于编排角色扮演自主AI代理，能够在多个代理之间协作以完成复杂任务。
• Rasa：一个开源对话AI框架，用于构建上下文感知的聊天机器人和语音助理，提供强大的自然语言理解和灵活的对话管理。
• Hugging Face Transformers Agents：利用Hugging Face Transformers库为以NLP为重点的AI代理提供服务，提供对各种语言任务的预训练模型的访问。
• Langflow：一个低代码的可视化构建器，简化了LangChain应用程序的创建和部署，通过拖放接口实现。
• LlamaIndex Agents：专注于增强检索生成，非常适合处理数据密集型任务，如针对私密文件的问答和大型代码库的摘要。
• OpenAI Agents SDK：一个结构化的工具集，用于构建具有OpenAI能力的代理，简化多步骤或多代理编排，并具有本地集成。
• Smolagents：一种过于简单的以代码为中心的AI代理方法，能够编写和执行代码，适合快速计算和实验性AI系统。
• Strands Agents SDK：一个模型不可知的框架，强调生产就绪，适合需要可靠性和可扩展性的企业级应用程序。
• Pydantic AI Agents：将Pydantic的数据验证与AI代理功能相结合，适合处理结构化数据和确保数据完整性的代理。

介绍

在迅速发展的人工智能领域，AI代理正在成为一种变革力量，自动化复杂任务并提供大规模定制输出。这些智能系统的基础在于强大的AI代理框架。这些框架提供了加速开发、提高效率和确保未来可扩展性所需的基本工具、库和预构建组件。选择合适的框架对任何AI项目的成功至关重要，使开发者能够构建复杂、互动且可靠的AI解决方案。本文深入探讨2025年十大AI代理框架，提供它们独特优势、理想用例及如何利用这些框架创建强大AI应用程序的见解。我们还将探讨如何与像Scrapeless这样的服务集成，进一步优化您的AI代理能力。

1. LangChain：多功能编排者

LangChain迅速成为为开发者构建由大型语言模型（LLMs）驱动的应用程序的重要基石。其模块化设计和强大的抽象使得创建复杂的工作流变得简单，因此成为许多人工智能项目的首选。LangChain在将LLMs与外部数据源和工具集成方面表现出色，为多种应用提供了无与伦比的灵活性。例如，它可以与各种API和数据库无缝集成，使得开发复杂的对话助手、自动文档分析和摘要工具及个性化推荐系统成为可能。这种适应性使LangChain适合于既有广泛自然语言处理（NLP）需求的成熟企业，也适用于开发创新AI产品的灵活初创企业。然而，框架对外部依赖的依赖有时会导致资源消耗大的应用程序，并需要持续更新以应对人工智能领域的快速变化。尽管面临这些挑战，LangChain凭借其全面的工具包和广泛的适用性，仍然是最佳AI代理框架之一。有关将AI集成入企业系统的挑战和机遇的更多见解，请参阅本文：IBM Think：最佳AI代理框架。

主要特性：

• 模块化设计： 允许开发者组合不同组件，如LLMs、提示模板和代理，以构建自定义应用程序。
• 集成能力： 可轻松连接外部API、数据库和其他工具，扩展AI代理的功能。
• 链和代理： 提供结构化的方式来定义操作序列（链）和自主决策实体（代理）。

用例：

• 对话AI： 构建能够自然与用户互动并访问外部信息的智能聊天机器人和虚拟助手。
• 文档处理： 自动分析、总结和提取大量文本中的信息。
• 数据增强： 通过提供访问实时数据和外部知识库，增强LLM的能力。

示例场景：
想象构建一个AI驱动的研究助手。使用LangChain，您可以创建一个代理，该代理接收研究查询，使用搜索工具找到相关的文章，使用LLM对其进行总结，并将关键发现存储在数据库中。整个工作流可以在LangChain中协调，展示其作为解决复杂任务的最佳AI代理框架的力量。

2. AgentFlow：适合生产的多代理系统

AgentFlow由Shakudo开发，是一个出色的适合生产的多代理系统构建和部署平台。它提供了一个低代码画布，通过封装流行库如LangChain、CrewAI和AutoGen，简化了复杂工作流的创建。这种可视化的方法允许团队勾勒工作流，集成内存存储（向量或SQL），并通过单击将整个图形部署到自托管集群。AgentFlow的一个重要优势是其基于Shakudo操作系统，这提供了固有的好处，如安全的VPC网络、基于角色的访问控制，以及200多种即插即用连接器，适用于各种工具，如Qdrant、Supabase和Weights & Biases。这使AgentFlow特别吸引那些优先考虑将数据和计算保持在自己云环境中的中型市场和企业公司，同时保持快速开发周期。AgentFlow无疑是寻求稳健、安全和可扩展的多代理解决方案的组织所选的最佳AI代理框架之一。

主要特性：

• 低代码画布： 通过可视化界面简化工作流设计和部署。
• 多代理编排： 促进创建和管理多个协作代理的系统。
• 集成安全性与连接器： 利用Shakudo操作系统实现安全网络、访问控制和广泛的工具集成。
• 内置可观测性： 提供详细的令牌使用日志、思维链迹记录和每次运行的成本，用于调试和调整。

用例：

• 收入运营助手： 读取和分析Salesforce数据以优化收入流程的代理。
• 合规审查机器人： 链接增强检索生成步骤，以进行自动化合规检查。
• 客户支持分流代理： 与知识库和工单API互动的代理，以简化支持过程。

示例场景：
考虑一个大型企业需要自动化其客户支持。使用 AgentFlow，您可以设计一个多代理系统，其中一个代理处理初始客户咨询，另一个访问知识库以获取常见解决方案，第三个则与票务系统集成以处理复杂问题。内置的可观察性功能使企业能够实时监控这些代理的性能和成本，使 AgentFlow 成为最佳 AI 代理框架的典范，适用于企业级自动化。

3. AutoGen：微软的自动化强者

AutoGen 是来自微软研究的开源框架，通过自动生成代码、模型和复杂工作流程的过程，彻底改变了 AI 驱动应用程序的创建。它利用大型语言模型（LLMs）帮助开发人员以最低的手动编码构建、微调和部署 AI 解决方案。AutoGen 在简化 AI 代理创建方面尤其有效，使即使没有广泛 AI 专业知识的人也能轻松上手。其核心优势在于专注于自动化，加速定制代理的开发，同时其用户友好的设计显著简化了开发过程。与一些优先考虑广泛自定义的框架不同，AutoGen 强调标准化，非常适合需要可靠性和与微软生态系统无缝集成的针对性明确用例。因此，它成为寻求高效和一致性的开发人员的最佳 AI 代理框架之一。有关 AutoGen 及其能力的更深入探讨，您可以查阅这篇研究论文：AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications with Multi-Agent Conversation。

主要特点：

• 自动代码生成： 利用 LLM 生成代码、模型和流程，减少手动工作量。
• 多代理对话： 促进专业代理之间的异步沟通和协作。
• 与微软生态系统的集成： 旨在与微软工具和服务无缝集成。
• 用户友好的设计： 适合不同 AI 专业知识水平的开发人员使用。

用例：

• 自动化软件开发： 生成代码片段、测试脚本和部署配置。
• 动态对话系统： 构建能够进行多轮对话和实时工具调用的代理。
• 研究和开发： 自动化实验设置和数据分析工作流程。

示例场景：
考虑一个软件开发团队需要快速原型化新功能的场景。一个由 AutoGen 驱动的代理可以负责生成初始代码结构、编写单元测试，甚至建议部署配置。然后，这些代理可以进行模拟对话，根据反馈完善代码，展示了 AutoGen 自动化复杂开发周期的能力，巩固了它作为最佳 AI 代理框架之一的地位，以便于快速原型开发。

4. 语义内核：桥接 AI 和传统代码

语义内核是微软的一个开源 SDK，通过将大型语言模型（LLMs）与传统编程语言例如 C#、Python 和 Java 相结合，提供了一种独特的方法。这个框架使开发人员能够将 AI 的力量与现有代码库结合，便于构建利用 AI 能力与传统软件开发实践的智能应用程序。语义内核在需要将 AI 嵌入到现有应用程序或新应用程序需要结合 AI 和业务逻辑的场景中特别有价值。它的灵活性允许开发人员使用自己喜欢的编程语言，并与各种 AI 模型和服务集成，成为适用于多种用例的多功能工具。这使其成为希望在既定系统中融入 AI 的企业的最佳 AI 代理框架之一。在现有企业应用程序中直接构建智能聊天机器人、内容生成工具或数据分析解决方案等 AI 驱动功能是其理想用途。有关语义内核的更多详细信息，请访问官方文档：微软语义内核文档。

主要特点：

• 多语言支持： 与 C#、Python 和 Java 集成，使开发人员可以使用自己喜欢的语言工作。
• 基于技能的架构： 将 AI 能力组织为可重用的“技能”，可以组合形成复杂的计划。
• 企业就绪： 专注于安全性、合规性和与 Azure 服务的无缝集成。
• 智能自动化： 在企业资源规划（ERP）或客户关系管理（CRM）系统中自动化任务。
• 内容生成： 为营销、文档或内部沟通创建动态内容。
• 数据分析： 通过将AI模型与现有数据管道集成，增强数据处理和洞察生成的能力。

示例场景：
考虑一家希望自动化市场报告分析的金融机构。借助语义内核，开发人员可以创建一个AI代理，该代理读取金融新闻，提取关键信息，并生成摘要报告。该代理可以直接集成到他们现有的C#或Python应用程序中，让金融分析师能够快速访问基于AI的洞察，而无需离开他们熟悉的环境。这展示了为什么语义内核被认为是企业集成的最佳AI代理框架之一。

5. 原子代理：模块化和轻量化AI

原子代理是一个轻量级的、基于Python的框架，旨在构建模块化和可扩展的AI代理。其核心理念围绕简单性和可组合性，让开发人员通过组合较小的、独立的组件来构建代理。这种模块化的方法显著简化了复杂AI系统的开发、测试和维护。原子代理对那些偏爱极简主义AI代理开发的研究人员和开发人员特别有吸引力。其简单性降低了学习曲线，促进了快速原型制作，同时其可组合性促进了代码的可重用性和可维护性。这使其成为构建实验性AI系统或将AI能力以最小开销集成到现有Python项目中的绝佳选择。对于那些重视灵活性和对AI代理实现进行细粒度控制的人来说，原子代理无疑是最佳AI代理框架之一。

主要特性：

• 模块化： 允许从小的、独立的、可重用的组件中构建代理。
• 简单性： 设计便于使用，学习曲线低，促进快速开发。
• 基于Python： 利用Python生态系统，使之对广泛的开发人员可用。

使用案例：

• 数据处理自动化： 创建用于自动数据清理、转换和分析的代理。
• 智能决策： 开发根据特定输入和规则做出自主决策的代理。
• 资源受限环境： 非常适合在边缘设备或计算资源有限的系统上部署AI代理。

示例场景：
考虑一家小型初创公司正在开发一个AI驱动的个人财务助手。通过原子代理，他们可以构建一个模块化代理，其中一个组件处理交易分类，另一个分析消费模式，第三个提供个性化的预算建议。每个组件都可以独立开发和测试，确保其稳健性，并允许轻松更新。这种模块化和高效性使原子代理成为敏捷开发和专业任务的最佳AI代理框架之一。

6. CrewAI：协作多代理编排

CrewAI是一个强大的框架，旨在编排角色扮演的自主AI代理。它使开发人员能够创建复杂的多代理系统，其中每个代理被分配特定的角色、目标和一组工具，使他们能够有效合作以实现共同目标。这种方法特别有效于将复杂任务拆分为较小、可管理的子任务，每个代理贡献其专业知识。CrewAI在需要多个AI实体之间复杂协作和协调的场景中表现出色。其优势在于能够清晰地定义每个代理的角色和责任，简化复杂工作流程的开发，并支持自主决策，使代理能够适应变化的条件。这使CrewAI成为构建智能自动化解决方案的理想选择，例如先进的客户支持系统、动态内容创建管道或全面的研究助手。对于希望构建高度协作AI系统的开发人员来说，CrewAI无疑是最佳AI代理框架之一。

主要特性：

• 基于角色的代理： 为各个代理分配独特的角色、目标和工具以执行专业任务。
• 协作工作流程： 促进多个代理之间的无缝互动和合作。
• 自主决策： 使代理能够做出独立决策并适应动态环境。
• 内置记忆模块： 支持先进的记忆管理，使代理能够保留上下文并随时间学习。

使用案例：

• 自动化内容创建： 一组代理（例如，研究员、撰稿人和编辑）协作生成文章或报告。
• 复杂问题解决： 将大型、多方面的问题拆分成更小的部分，每个代理处理特定的方面。
• 业务流程自动化： 自动化需要多个步骤和不同专业知识的端到端业务工作流程。

示例场景： 想象一个营销机构需要就特定主题生成一系列博客文章。使用CrewAI，您可以设置一个代理团队：一个“研究代理”用于收集信息，一个“撰稿代理”用于起草内容，以及一个“编辑代理”用于精炼和校对。这种由CrewAI管理的协作方法确保了高质量的输出，并显著加快了内容生成过程，使其成为最佳AI代理框架之一，适用于基于团队的AI应用。

7. Rasa：对话AI专家

Rasa是一个开源对话AI框架，赋予开发者构建高度智能和上下文感知的聊天机器人和语音助手的能力。它提供了一整套自然语言理解（NLU）、对话管理和与各种消息传递渠道无缝集成的工具。Rasa的模块化架构允许广泛的定制和扩展，使其成为多样化对话AI应用的灵活选择。它在需要深刻理解用户意图和上下文以实现有效互动的场景中表现出色。其强大的NLU能力确保对用户输入的准确解释，而其灵活的对话管理系统能够处理复杂及多轮对话。这使得Rasa成为构建用于客户服务、虚拟助手或交互式语音响应（IVR）系统的复杂聊天机器人的理想解决方案。对于具有特定数据隐私和安全要求的企业或希望进行本地部署的企业，Rasa在对话AI方面脱颖而出，成为最佳AI代理框架之一。

主要特点：

• 自然语言理解（NLU）： 准确解释用户输入并提取实体和意图。
• 对话管理： 管理复杂交互的对话流程、上下文和状态。
• 开源及可扩展： 允许完全定制和与其他系统集成。
• 多渠道支持： 在网站、消息应用和语音界面等多个平台上部署聊天机器人。

用例：

• 客户服务自动化： 构建智能聊天机器人以处理客户咨询、提供支持和解决问题。
• 虚拟助手： 为各个领域创建个性化助手，从医疗到金融。
• 交互式语音响应（IVR）： 开发可语音交互的自动电话系统。

示例场景： 一家医疗提供者希望构建一个可以回答患者关于症状的问题、安排预约并提供医疗状况信息的聊天机器人。使用Rasa，他们可以训练NLU模型以理解医学术语和患者查询，并设计对话流程引导患者完成预约过程。这确保了顺畅高效的患者体验，突显了Rasa作为构建特定领域对话AI的最佳AI代理框架之一。

8. Hugging Face Transformers代理：以NLP为核心

Hugging Face Transformers代理是一个框架，利用广受欢迎的Hugging Face Transformers库构建专注于自然语言处理（NLP）任务的AI代理。它提供了一个高级API，简化了能够执行各种NLP功能的代理的创建，包括文本生成、摘要和问答。该框架无缝集成了预训练的Transformer模型，使开发者可以快速构建强大的AI代理，而无需广泛的机器学习专长。这使得它特别适合那些旨在创建专注于语言相关任务的AI代理的开发者。其主要优势在于直接访问Hugging Face生态系统中大量预训练模型，显著简化了NLP驱动的AI代理的开发。因此，它被认为是最佳AI代理框架之一，适用于需要理解和生成自然语言的应用，如内容创建工具、情感分析系统或翻译服务。

主要特点：

• Transformer模型集成： 直接访问各种NLP任务的预训练Transformer模型的庞大库。
• 高级API： 简化NLP聚焦的AI代理开发。
• 任务特定代理： 轻松创建用于文本生成、摘要、问答等的代理。

用例：

• 自动内容生成： 根据提示生成文章、营销文案或创意写作。
• 信息提取： 从非结构化文本中提取关键信息，如新闻文章或法律文件。
• 语言翻译： 构建能够在不同语言之间翻译文本的代理。

示例场景：
一家媒体公司希望自动化摘要日常新闻文章的过程。借助Hugging Face Transformers Agents，他们可以开发一个代理，获取新闻源，使用预训练的摘要模型对文章进行压缩，然后将摘要发布到内部仪表板。这大大减少了手动工作量，并确保了新闻摘要的及时交付，使其成为媒体和内容驱动型企业的最佳AI代理框架之一。

9. Langflow：可视化和构建LangChain应用

Langflow是专为LangChain应用设计的低代码可视化构建器。它使开发人员能够通过简单的拖放组件到直观的画布上来创建和部署复杂的LangChain工作流，从而有效地消除了大量编码的需求。这种可视化的方法使开发过程民主化，使其对更广泛的受众可及，包括编程经验有限的个人。Langflow特别适合快速原型开发和LangChain应用的迭代开发。其优势在于用户友好的可视化界面，简化了复杂工作流的设计和配置，以及低代码的方法论，大大加快了开发周期。因此，它成为构建智能应用（如聊天机器人、数据分析工具或自动化解决方案）的理想选择，以显著的速度和效率利用LangChain的能力。对于那些优先考虑快速部署和易用性的人来说，Langflow无疑是最佳AI代理框架之一。

主要特点：

• 可视化开发环境： 拖放接口，构建LangChain应用而无需编写代码。
• 快速原型开发： 加快AI代理解决方案的开发和迭代。
• 组件可重用性： 鼓励使用预构建组件以高效创建工作流。

用例：

• 聊天机器人开发： 快速设计和部署具有复杂对话流程的对话AI代理。
• 数据管道自动化： 直观地构建AI代理的数据处理工作流。
• 概念验证开发： 快速构建和测试AI代理想法，然后再进行全面实施。

示例场景：
一名编码经验有限的产品经理希望建立一个简单的内部工具，将来自各个来源的客户反馈进行总结。使用Langflow，他们可以直观地连接数据获取、文本摘要（使用LangChain模型）和输出生成的组件。这使他们能够快速创建一个功能原型，展示Langflow作为最佳AI代理框架之一的强大功能，适合非开发人员和快速实验。

10. OpenAI Agents SDK：OpenAI模型的官方工具包

OpenAI Agents SDK是AI代理框架领域的最近新增成员，提供了一套结构化的工具集，用于构建利用OpenAI强大能力的代理。它简化了创建能够推理、规划和与外部API或函数互动的代理的过程。通过提供专业的代理运行时和简明的API用于分配角色、工具和触发器，OpenAI旨在简化多步或多代理的编排。尽管仍在发展中，开发者欣赏其熟悉的提示风格和与OpenAI模型端点的原生集成。如果您已经深入投入OpenAI生态系统，并寻求一个官方支持的解决方案来部署利用像GPT-4o或GPT-3这样的模型的代理，OpenAI Agents SDK是一个极好的起点。这使其成为那些致力于OpenAI技术的人的最佳AI代理框架之一。

主要特点：

• 原生OpenAI集成： 与OpenAI的语言模型和API无缝连接。
• 结构化代理开发： 提供清晰框架以定义代理角色、工具和触发器。
• 简化编排： 精简多步和多代理工作流的管理。

用例：

• 自动内容生成： 创建能够使用OpenAI模型生成高质量文本、代码或创意内容的代理。
• 智能助手： 构建能够通过与各种工具互动来执行复杂任务的精密虚拟助手。
• 数据分析和解读： 利用OpenAI的能力分析数据、提取见解并生成报告。

示例场景：
内容创作机构希望自动化生成各种营销文案。借助OpenAI Agents SDK，他们可以构建一个代理，接收简报，使用GPT-4o生成多个文案变体，然后根据预定义的标准进行细化。该代理还可以与外部工具互动，以检查抄袭或优化SEO。这展示了SDK在自动化创意任务中的强大能力，巩固了其在内容驱动应用中最佳AI代理框架的地位。

11. Smolagents: 以代码为中心的极简主义者

Hugging Face的Smolagents提供了一种极为简单且以代码为中心的构建AI代理的方法。Smolagents不是依赖复杂的多步骤提示或精细的编排，而是设置了一个最小化的循环，在这个循环中，代理编写并执行代码以实现给定目标。这个框架非常适合需要小型、自包含的代理调用Python库或进行快速计算的场景，而无需构建整个有向无环图（DAG）或多代理对话流程。Smolagents的主要卖点是其极简主义：开发者可以定义几行配置，让模型自行决定如何与所选工具或库进行互动。如果你重视快速设置，并喜欢观察你的AI实时生成Python代码，Smolagents提供了一个优雅的解决方案。它在后台处理“ReAct”风格的提示，允许开发者专注于代理的目标，而非其推理步骤的复杂性。这使其成为偏爱动手、以代码驱动方法的开发者的最佳AI代理框架之一。

主要特性：

• 代码生成与执行： 代理可以编写并执行Python代码以完成任务。
• 极简设计： 简单的设置和配置以实现快速开发。
• ReAct风格提示： 在内部处理推理和行动生成。

使用案例：

• 自动化脚本： 生成和运行数据处理、系统管理或网络爬虫的脚本。
• 快速计算： 实时进行复杂计算或数据分析任务。
• 实验性AI系统： 快速原型设计和测试新的AI代理想法。

示例场景：
一位数据科学家需要快速分析一个新数据集。他们可以使用Smolagents创建一个AI代理，生成并执行必要的代码来加载数据、进行统计分析并可视化结果。这样会显著加快探索性数据分析的过程，展示了为何Smolagents被认为是最佳AI代理框架之一，适合需要代码密集型任务的场合。

12. LlamaIndex代理：面向知识检索的数据中心AI

LlamaIndex最初以其检索增强生成（RAG）解决方案而闻名，现已发展为包含强大的代理能力，用于链接查询并整合外部知识源。当主要需求是从本地或外部存储中检索数据并将该信息综合成连贯的答案或行动时，LlamaIndex代理表现出色。该框架为数据索引、文本切分以及将大型语言模型（LLM）与知识库连接提供了顶级工具，将其以数据为中心的方法扩展到代理层。如果你的任务严重依赖数据，例如在私人文档上进行问答、大型数据库的摘要或构建专业搜索代理，LlamaIndex代理可能正是你所需要的。开发体验直观，尤其是对于那些已经熟悉LlamaIndex进行检索的用户，并且它与其他专注于编排的框架有效配对。这使其成为最佳AI代理框架之一，适合数据密集型应用。

主要特性：

• 检索增强生成（RAG）： 专注于获取和整合外部数据到LLM响应中。
• 数据索引与切分： 高效组织和处理大数据集以便快速检索。
• 知识库集成： 无缝连接LLM与各种知识源。

使用案例：

• 企业搜索： 构建可以查询内部文档和数据库的智能搜索代理。
• 客户支持： 创建能够通过检索产品手册或常见问题解答提供准确答案的代理。
• 研究与分析： 自动化从大量文本中收集和综合信息的过程。

示例场景：
一家法律事务所需要一个能够快速从其庞大的内部文档库中找到相关先例和案例法的 AI 代理。通过使用 LlamaIndex 代理，他们可以对法律文档进行索引，使 AI 代理能够基于自然语言查询高效检索特定信息。这显著减少了研究时间并提高了准确性，使 LlamaIndex 代理成为知识密集型职业的 最佳 AI 代理框架 之一。

13. Strands Agents SDK：具备生产准备和模型不可知性

Strands Agents SDK 是一个设计为生产准备的模型不可知代理框架，支持包括 Amazon Bedrock、Anthropic、OpenAI、Ollama 等多种模型提供者，采用 LiteLLM。它强调强大的推理和工具使用能力，适合在现实环境中部署代理。该框架优先考虑一流的可观测性、跟踪和评估工具，这对于监控和调试生产中的代理至关重要。这种对可靠性、可扩展性和可观测性的关注使 Strands Agents SDK 成为企业级应用的有力竞争者。如果您的组织需要一个灵活的框架，能够与各种模型提供者集成并确保在生产中的一致表现，那么 Strands Agents SDK 是一个很好的选择。它是 最佳 AI 代理框架 之一，适用于在稳定性和性能至关重要的关键任务应用。

主要特性：

• 模型不可知： 支持广泛的 LLM 提供者，提供模型选择的灵活性。
• 生产准备： 具备监控、跟踪和评估等功能，以确保可靠的部署。
• 推理与工具使用： 使代理能够进行复杂的推理并与外部工具交互。

使用案例：

• 企业自动化： 部署 AI 代理用于需要高可靠性的关键业务流程。
• 多云部署： 构建能够在不同云环境中运行的代理，并利用各种 AI 服务。
• 性能监控： 利用内置的可观测性工具实时跟踪代理性能并调试问题。

示例场景：
一家大型金融服务公司需要部署一个能够监控市场情绪并根据预定义规则执行交易的 AI 代理。该代理必须具备高可靠性和可审计性。通过 Strands Agents SDK，公司可以构建一个与各种金融数据提供者和 LLM 集成的代理，确保它在不同环境中始终如一地运行。该 SDK 的生产准备功能允许进行持续监控和快速调试，使其成为 最佳 AI 代理框架 之一，适用于高风险金融应用。

14. Pydantic AI Agents：确保 AI 工作流程中的数据完整性

Pydantic AI Agents 将 Pydantic 的强大数据验证和序列化能力与 AI 代理功能结合在一起。该框架特别适合需要构建处理结构化数据并在代理工作流程中确保数据完整性的开发人员。通过利用 Pydantic 强大的数据建模功能，开发人员可以为代理的输入、输出和内部状态定义清晰的数据模式，这对于保持数据质量和一致性至关重要。如果您的 AI 代理需要处理、生成或验证结构化数据，Pydantic AI Agents 将是一个宝贵的工具。它在数据质量和一致性至关重要的场景中特别有用，例如构建用于财务分析、法律文档处理或科学数据管理的代理。这使其成为 最佳 AI 代理框架 之一，适用于数据敏感的应用程序。

主要特性：

• 数据验证： 确保数据符合预定义模式，防止错误和不一致性。
• 数据序列化： 便于不同格式之间的数据转换。
• 结构化数据处理： 优化 AI 工作流程中结构化信息的处理和生成。

使用案例：

• 财务数据分析： 构建处理和验证财务报告的代理，以确保准确性。
• 法律文档处理： 创建提取和验证法律合同中特定信息的代理。
• 科学数据管理： 自动处理和验证研究中的实验数据。

示例场景：
一个研究机构正在从各种传感器收集大量实验数据。为了确保在数据用于分析之前的完整性和一致性，他们可以部署一个 Pydantic AI 代理。这个代理将自动验证传入数据是否符合预定义的架构，标记任何不一致之处，然后处理干净的数据以进行进一步分析。这确保了下游人工智能模型接收可靠的输入，使 Pydantic AI 代理成为数据密集型科学研究的最佳 AI 代理框架之一。

比较总结

框架	核心哲学	最适合	关键特性	学习曲线	使用案例
LangChain	基于图的工作流程	复杂、多步骤任务，精确控制分支和错误处理	有向无环图（DAG）架构，集成 LangChain 工具	中等	任务分解、并行分支、自定义逻辑注入
OpenAI Agents SDK	针对 OpenAI 模型的结构化工具集	对 OpenAI 堆栈有深入了解并希望获得官方支持解决方案的开发者	专门的代理运行时，角色、工具、触发器的简单 API	低	与 OpenAI 模型进行多步或多代理编排
Smolagents	极简主义、以代码为中心的方式	编写和执行代码的小型自包含代理	极简循环、ReAct 风格提示、快速设置	低	快速计算、调用 Python 库、实验性 AI 系统
CrewAI	多代理间的基于角色的协作	需要协作和协调的多代理系统	更高层次的抽象（Crew）、内置记忆模块、流畅的用户体验	中等	自动化商业流程、内容创作、研究助理
AutoGen	专门代理之间的异步对话	多轮对话、实时工具调用、动态对话	事件驱动方法、自由形式聊天、研究驱动社区	中等	客户支持、互动助理、动态工作流程
Semantic Kernel	用传统编程语言编排 AI “技能”	将 AI 集成到现有企业应用中，将 AI 与业务逻辑结合	首先考虑 .NET，支持多种语言，企业就绪	中等	智能聊天机器人、内容生成、数据分析解决方案
LlamaIndex Agents	具有代理能力的检索增强生成	数据密集型任务、对私有文档的问答、总结大型存储库	数据索引、文本分块、将 LLM 与知识库连接的工具	中等	财务分析、法律文档处理、科学数据管理
Strands Agents	模型无关的、生产就绪	需要可靠性、可扩展性和可观察性的企业级应用	可在任何地方运行，支持多个模型提供商，第一类可观察性	中等	关键任务企业应用、与各种模型提供商的集成
Pydantic AI Agents	具有 AI 代理能力的数据验证和序列化	处理结构化数据并确保数据完整性的代理	利用 Pydantic 进行数据建模，清晰的数据架构	低	财务分析、法律文档处理、科学数据管理

用 Scrapeless 增强您的 AI 代理

在使用这些前沿框架构建和部署强大的 AI 代理时，您经常会遇到需要可靠和高效的数据提取的情况。AI 代理依赖数据，从网络访问干净、结构化的信息对它们的性能至关重要。这就是 Scrapeless 的用武之地。Scrapeless 是一个强大的服务，旨在简化网络抓取和数据提取，为你的 AI 代理提供所需的高质量数据，以有效运作。无论您的代理是否需要实时市场数据、竞争情报还是分析内容，Scrapeless 都提供无缝解决方案，以准确和最新的信息来喂养它们。通过将 Scrapeless 集成到您的 AI 代理工作流程中，您可以显著增强它们的能力，使它们能够做出更明智的决策并交付更优秀的结果。想象一下，一个 LangChain 代理如何使用 Scrapeless 收集产品评论进行情感分析，或者一个 AutoGen 代理如何拉取财务报告以进行自动市场洞察。Scrapeless 赋予您的 AI 代理最大潜力，提供它们所需的数据，恰好在它们需要的时候。

要了解更多关于 Scrapeless 如何超级增强您的 AI 代理的信息，请访问 Scrapeless。

结论

选择合适的 AI 代理框架是一个关键决策，它对您 AI 项目的成功和可扩展性产生重大影响。正如我们所探讨的，每个框架都提供独特的优势，以满足不同的需求——从复杂的多代理协作和深度 NLP 任务，到强大的数据验证和与现有系统的无缝集成。AI 代理开发的领域是动态的，持续的进步推动着可能性的边界。通过仔细评估项目的具体需求、团队的技术专长以及 AI 计划的长期目标，您可以选择与愿景最一致的框架。要记住考虑易用性、可扩展性、集成能力、社区支持以及您旨在解决的具体问题等因素。本指南中讨论的框架——LangChain、AgentFlow、AutoGen、Semantic Kernel、Atomic Agents、CrewAI、Rasa、Hugging Face Transformers Agents、Langflow、OpenAI Agents SDK、Smolagents、LlamaIndex Agents、Strands Agents SDK 和 Pydantic AI Agents——为构建下一代智能应用程序提供了坚实的基础。通过利用这些强大的工具，您可以加快开发过程，创建更强大、更智能的 AI 代理，并最终推动组织内的创新。以自信拥抱 AI 的未来，掌握选择 最佳 AI 代理框架 的知识以满足您的需求。

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常见问题 (FAQs)

问：什么是 AI 代理框架？

答：AI 代理框架是一个软件库或平台，提供工具、组件和抽象，以简化 AI 代理的开发、部署和管理。这些框架帮助开发人员构建能够自主推理、规划和执行任务的代理。

问：为什么我应该使用 AI 代理框架？

答：AI 代理框架通过提供针对常见任务（如提示工程、工具集成、内存管理和编排）的预构建组件来简化开发过程。它们帮助减少开发时间，提高代码质量，并使构建可扩展和可维护的 AI 应用程序变得更加容易。

问：在选择 AI 代理框架时有哪些关键考虑因素？

答：在选择 AI 代理框架时，请考虑以下因素：项目的具体用例和需求、框架的核心理念和架构方法、易用性和学习曲线、与其他工具和服务的集成能力、社区支持和文档，以及可扩展性和性能特征。

问：我可以结合不同的 AI 代理框架吗？

答：是的，在许多情况下，您可以结合不同的 AI 代理框架或与其他库一起使用。例如，LangGraph 扩展了 LangChain，而 LlamaIndex 代理可以与其他编排框架一起使用。许多框架的模块化特性允许在构建混合解决方案时提供灵活性。

问：我该如何调试和评估使用这些框架构建的 AI 代理？

答：由于 AI 代理的自主特性，调试和评估可能会很具挑战性。像 Langfuse 这样的工具提供可观察性和跟踪功能，帮助您监视代理行为、跟踪令牌使用情况并调试生产中的问题。许多框架还提供内置的日志记录和调试功能，以协助开发过程。