2026年十大最佳AI代理框架：特点、MCP支持与用例

TL;DR:

• 最佳的 AI 代理框架取决于谁拥有状态。 当您的团队希望显式图形状态时，LangGraph最强大；OpenAI Agents SDK 更喜欢较小的代码表面；Google ADK 适合模型无关的多语言 Google Cloud 团队。
• MCP 支持并不是整个网络数据故事。 一个框架可以发现一个工具，但仍然接收到空页面、过多内容或未验证的结果。将运行时与有限的获取层配对。
• 我们通过 LangGraph、OpenAI Agents SDK 和 Google ADK 进行了相同的本地函数工具调用。 三者都在没有模型调用的情况下返回了预期的 JSON，这证实了它们当前的工具包装正常工作——并不是说它们的生产行为是相同的。
• 许可证和托管选择可能超出核心存储库。 分别检查框架、跟踪服务、部署平面、存储适配器和企业文件夹。
• 从一个决策工作流程开始。 在标准化框架之前，衡量接受的结果、状态恢复、人类批准、跟踪实用性和部署工作量。

到 2026 年，最好的 AI 代理框架不再受限于它们是否可以调用一个函数。大多数都可以。更难的问题是状态存放的位置、失败步骤如何恢复、是否可以经过人类批准某个动作、工具如何被发现，以及在运行出错后操作员可以看到什么。

本指南比较了十个当前框架的运营问题。它将代理框架视为控制层，将网络获取视为单独的工具层。这一区分很重要：代理可以选择正确的工具，但仍然接收到错误的页面。

我们如何评估最佳 AI 代理框架

我们使用了八个标准：

1. 执行模型： 循环、图形、工作流、交接或混合。
2. 状态所有权： 瞬态消息、会话、检查点或外部存储。
3. 工具模型： 类型化函数、MCP 客户端和服务器、批准和错误表面。
4. 多代理设计： 交接、监督者、团队或显式子图。
5. 可观察性： 跟踪、状态检查、评估和 OpenTelemetry 选项。
6. 部署： 仅限库、自托管运行时或托管控制平面。
7. 语言契合： Python、TypeScript、.NET、Java、Go 或组合。
8. 许可证边界： 核心包许可证及任何单独的商业服务或文件夹。

模型上下文协议规范 定义了应用如何向模型暴露工具和上下文。它没有定义页面的正确性、源权限或允许模型接收的结果大小。OpenTelemetry 生成 AI 规范 在团队希望跟踪能够超越一个框架时非常有用。

AI 代理框架比较

框架	最佳用于	执行和状态	MCP 姿态	核心许可证姿态
LangGraph + Scrapeless	有状态的网络代理	显式图形、检查点、中断	通过工具层的 MCP	MIT 核心；托管服务独立
OpenAI Agents SDK	紧凑的 Python 代理服务	代理循环、会话、交接	内置 MCP 集成	MIT SDK
Google ADK	多语言、模型无关团队	代理、工作流、会话	支持 MCP 工具	Apache-2.0 核心
Microsoft Agent Framework	Python/.NET 企业系统	代理加图形工作流	支持 MCP 客户端和工具	MIT 核心
CrewAI	角色导向的代理团队	组、流、持久流状态	MCP 适配器	MIT 核心
Pydantic AI	类型化 Python 应用	依赖注入的代理循环和图形	支持 MCP 客户端/服务器	MIT 核心
Mastra	TypeScript 产品团队	代理和带存储的工作流	MCP 客户端/服务器特性	Apache-2.0 核心；企业文件夹独立
LlamaIndex	靠近检索管道的代理	工作流、工具、内存、数据连接器	提供 MCP 集成	MIT 核心
Strands Agents	以 AWS 为中心的工具代理	驱动模型循环、工具、钩子	支持 MCP 客户端	Apache-2.0 SDK
Agno	自托管的代理平台	代理、团队、工作流、会话	MCP 和工具包	Apache-2.0 核心

上述许可证标签描述了评审时引用的核心存储库。它们并不是法律建议。检查您部署中使用的每个依赖项和托管组件。

1. LangGraph + Scrapeless：最佳用于有状态的网络代理

LangGraph 是一个用于长期运行、有状态代理的低级编排框架。节点使转换变得明确；检查点可以保存进度；中断创建人类批准点。这使得在研究过程中必须准确显示收集、接受、拒绝或排队审核的源时，它非常适合。它的 官方概述 将低级编排库与高级代理抽象分开。

Scrapeless 更适合与 LangGraph 并存，而不是嵌入其中。LangGraph 控制控制流和状态。Scrapeless MCP Server 为代理提供了受限的搜索、抓取和浏览器功能。这一分离防止了图形变成特定源网络代码的集合。

使用 pip install -U langgraph 安装框架。然后给一个节点一个类型化的网络工具，验证其返回的架构，并将无效内容路由到明确的拒绝状态，而不是将其传递给模型。

60秒工具冒烟测试

在 2026 年 8 月 7 日，我们在 LangGraph、OpenAI Agents SDK 和 Google ADK 中包装了相同的确定性 Python 函数。输入是 {"topic":"mcp"}，预期结果是 {"topic":"mcp","records":2}。所有三个包装器都返回了精确的预期对象，而无需调用模型。

该测试回答了一个狭窄但有用的问题：安装的框架是否可以在此机器上注册并执行一个类型化工具？它并没有比较规划质量、延迟、检查点恢复或托管跟踪。使用您自己的模型和部署目标运行这些测试。

选择它的时机： 工作流具有分支、持久状态、人类审核或证据接受规则时。

注意事项： 更多图形代码超出了一个简单聊天循环的需要，并且单独处理检查点存储、跟踪和部署的决策。

2. OpenAI Agents SDK：最佳的小型 Python 表面

OpenAI Agents SDK 以代理、工具、交接、护栏、会话和跟踪为中心。API 足够紧凑，适合希望在普通 Python 中构建服务的团队，而无需首先定义一个大型工作流图。官方 SDK 文档 是查看当前 MCP 传输和会话行为的来源。

它的 MCP 支持可以连接托管或本地服务器，并将发现的能力转换为代理工具。会话提供了对话的连续性，而交接则允许一个专家将控制权转移给另一个专家。跟踪层记录代理和工具活动，受您数据处理配置的限制。

选择它的时机： Python 是服务语言，交接符合产品设计，OpenAI 兼容的代理操作适合架构时。

注意事项： 灵活的循环可能会隐藏隐式状态转换。围绕 web 结果增加显式预算、工具批准和接受检查。

3. Google ADK：最佳多语言 Google Cloud 团队

Google 的代理开发工具包支持多个语言中的代理和工作流，具有会话服务、模型适配器、工具、MCP 连接和部署路径。对于已经在 Google Cloud 上运营的团队或希望框架保持模型无关性的团队来说，它是一个实用的候选者。

ADK 支持确定性工作流代理以及以模型驱动的代理。这使得可以将批准、路由或验证步骤保持在开放式模型行为之外。

选择它的时机： 组织需要 Python 加上其他支持的语言、Google Cloud 集成，或确定性工作流与代理推理的组合时。

注意事项： 产品表面广泛。决定哪个会话存储、部署目标、评估路径和遥测堆栈实际上在范围内。

4. Microsoft Agent Framework：最佳 Python 和 .NET 生态系统

Microsoft Agent Framework 将代理抽象和基于图形的工作流整合到一个共享框架中，供 Python 和 .NET 使用。当前文档涵盖了工具、会话、中间件、多代理模式、MCP 和工作流编排。

这对于已经使用 Microsoft Foundry、Azure OpenAI 或 .NET 服务但不愿意让每个代理成为 Azure 唯一组件的组织尤其相关。

选择它的时机： Python 和 .NET 必须共享操作模式，或团队需要靠近 Microsoft 服务的企业中间件和图形工作流时。

注意事项： 迁移期望。如果您有 AutoGen 或 Semantic Kernel 代码，请验证支持的路径，而不是假设 API 兼容性。

5. CrewAI：最佳角色导向团队

CrewAI模型将系统建模为具有角色和任务的代理，而Flows提供基于事件的控制和状态。词汇对于已经拥有可识别专家的业务流程来说是可接近的：研究员、审阅员、分析员和出版者。

MCP适配器可以使外部服务器对团队可用。重要的设计选择是“角色”是否代表真实的权限边界，还是仅仅是一个提示。生产授权必须存在于角色描述之外。

选择它的时机： 基于角色的委派与工作流程清晰地对应，并且团队重视更高层次的编排模型。

注意事项： 过度的代理与代理之间的对话。每次传输都会消耗上下文，可能会模糊最终证据的所有权。

6. Pydantic AI：最佳的类型化Python应用程序

Pydantic AI为Python代理开发带来了类型验证、依赖注入、结构化输出、工具、模型适配器和图形支持。它适合希望代理代码与其他类型化Python服务看起来相同的团队。

它的验证模型对于网络研究非常有价值：工具响应在进入下一个决定之前可以成为一个类型化对象。MCP支持使应用程序可以消费或公开协议工具，而不丢弃这些应用级合同。

选择它的时机： Pydantic已经定义了你的服务边界，并且结构化输出是不可谈判的。

注意事项： 有效的模式仍然可以包含不正确的内容。添加源身份和语义接受测试，而不仅仅是字段类型。

7. Mastra：最佳的TypeScript产品团队

Mastra是一个用于代理、工作流程、工具、内存、评估和可观察性的TypeScript框架。当代理功能与Web产品或API存在于同一个TypeScript代码库中时，它具有吸引力。

它的核心主要是Apache-2.0，而指定的企业目录使用不同的条款。将该映射视为架构审查的一部分，尤其是当身份验证、策略或托管操作进入设计时。

选择它的时机： TypeScript是主要应用语言，团队希望使用一个框架来处理代理和确定性工作流程。

注意事项： 在单体仓库中包和许可证的边界，以及用于有状态生产运行的存储选择。

8. LlamaIndex：最佳的检索中心代理

LlamaIndex从数据连接器和索引发展为代理、工作流程、工具、内存和部署选项。当主要代理任务是查询、转换和推理受管数据集时，它仍然是一个强有力的候选者。

它的数据抽象可以减少检索和代理工具之间的管道量。然而，对于开放网络工作，索引不能替代当前的获取和源验证。

选择它的时机： 当检索质量和数据连接器主导项目时，并且代理在这些管道附近运行。

注意事项： 将集合、索引、检索和推理混合为一个不透明的步骤。在每个边界保持来源。

9. Strands Agents：最佳的以AWS为中心的工具代理

Strands Agents是AWS提供的一个开源SDK，用于具有工具、挂钩、多代理模式和MCP客户端的模型驱动代理。它可以与AWS服务一起工作，但并不局限于一个模型提供者。

该框架是故意面向工具的。当应用程序可以用一小组良好描述的能力来表达时，这一点特别有用，操作人员希望在执行周围有挂钩。

选择它的时机： 工作负载已经在AWS上运行，团队希望围绕模型和工具选择构建一个轻量级SDK。

注意事项： 部署和可观察性是超出核心循环的架构选择。测试你计划操作的确切托管模式。

10. Agno：最佳的自托管代理平台

Agno结合了代理、团队、工作流程、会话、存储、集成、审批和一个面向已部署代理产品的API接口。它适合希望开箱即用更多平台行为同时保留自托管选项的团队。

它的MCP和工具集成为代理提供了多种方式来访问外部系统。根据任务缩小工具集，以便发现元数据和权限保持可管理。

选择它的时机： 需求是具备会话、API、存储和操作的代理平台，而不仅仅是一个Python循环。

注意事项： 在工作流程稳定之前采纳一个广泛的平台。先验证一个有边界的用例。

如何选择AI代理框架

使用工作流程，而不是演示，作为决策单位。

根据状态和失败恢复进行选择

如果每个步骤都必须可检查和可恢复，请从LangGraph、微软代理框架或确定性ADK工作流程开始。如果流程较短且对话式，则OpenAI Agents SDK或Pydantic AI可能需要更少的编排代码。

根据团队语言进行选择

Python优先的团队可以选择范围最广。TypeScript团队应检查Mastra和相关框架的JavaScript变体。混合Python/.NET的组织有明确的理由评估Microsoft代理框架。多语言的组织应该在测试中包含ADK。

按部署所有权选择

提出五个具体问题：

• 检查点和会话数据存储在哪里？
• 在工作者停止后，运行时可以恢复吗？
• 哪些痕迹离开了你的环境？
• 人类可以在执行前批准工具调用吗？
• 哪些核心和托管组件有独立的条款？

NIST AI风险管理框架提供了一个有用的治理词汇，用于映射、测量和管理AI风险。将其应用于整个系统，而不仅仅是模型。

添加实时Web数据，而不与某一框架耦合

代理框架应该调用一个稳定的能力，例如search_public_sources或extract_product_fields。它不应该知道代理端点、浏览器指纹、页面选择器或凭证细节。

Scrapeless可以通过MCP和托管浏览器或抓取产品提供该工具层。定义一个允许列表、请求模式、结果模式、页面预算和接受条件。通过每个接受的记录保留源URL和收集上下文。Scrapeless AI代理产品页面描述了当前面向代理的产品表面。

查看Scrapeless文档以获取当前集成细节和Scrapeless定价，以已接受结果的成本为基准，而不是原始工具调用计数。

实用评估计划

给每个决赛选手相同的任务、模型、工具、源集和停止条件。记录：

• 已接受结果率和源完整性；
• 工具调用计数和返回的字符数；
• 中断工作者后的检查点恢复；
• 人工审批行为；
• 故意失败运行中的痕迹有用性；
• 部署时间和持续的运营所有权。

不要从一个hello-world代理中评选出获胜者。一个框架在团队能够解释一个失败的生产运行并安全恢复时，才赢得其地位。

建立与您的状态模型匹配的控制循环框架，然后连接一个有限的Web数据层。从Scrapeless开始，并测试一个授权工作流的端到端。

常见问题解答

问：2026年最好的AI代理框架是什么？

没有普遍的赢家。LangGraph是显式有状态工作流的强默认；OpenAI代理SDK适合紧凑的Python服务；Google ADK适合多语言和Google Cloud团队。最佳选择是通过您的工作流、恢复、审批和部署测试的框架。

问：所有AI代理框架都支持MCP吗？

许多当前框架直接或通过适配器支持MCP，但深度各不相同。检查传输支持、工具过滤、身份验证、审批以及错误如何进入代理状态。

问：代理框架和代理平台是一样的吗？

不是。框架通常是用于构建控制流的库。平台还可以提供托管、存储、身份验证、痕迹、评估和操作。一些产品跨越两个类别。

问：多代理系统应该取代工作流吗？

通常不应该。对于固定路由、验证和审批，使用确定性的工作流步骤。在任务确实需要解释或计划的地方添加代理决策。

问：Scrapeless如何与代理框架协同工作？

Scrapeless将网络搜索、抓取和浏览器能力作为单独的工具层暴露，包括MCP选项。框架保留对规划和状态的所有权；Scrapeless处理授权的网络获取，并返回内容以供验证。