2025年建造AI代理的前7个框架-人工智能-PHP中文网

本文探讨了建立AI代理的七个领先框架 - 自主软件实体，这些软件实体可以感知，决定和采取行动实现目标。这些代理人超越了传统的强化学习，利用先进的计划和推理，并需要专门的框架才能有效开发。现代AI代理通常将代理AI系统结合在一起，结合了大型语言模型（LLM），工具和提示，以进行复杂的任务执行。 LLM充当“大脑”，工具促进了外部互动，并提示指导LLM的行动。

什么是AI代理框架？

AI代理框架是简化AI代理的创建，部署和管理的软件平台。它们提供了精简复杂AI系统开发的预建组件，抽象和工具。这些框架为共同开发挑战提供了标准化的解决方案，使开发人员可以专注于特定于应用程序的方面。

AI代理的核心组成部分

这些框架中的关键组件通常包括：

代理体系结构：定义代理的内部结构，包括决策过程，内存和交互功能。
环境接口：将代理连接到其环境的工具（模拟或现实世界）。
任务管理：定义，分配和跟踪任务完成的系统。
通信协议：代理到代理和代理到人类交互的方法。
学习机制：用于提高性能的机器学习算法。
集成工具：将代理连接到外部数据源和API的实用程序。
监视和调试：观察代理行为和识别问题的功能。

AI代理框架的价值

AI代理框架至关重要，原因有几个：

更快的开发：预先建立的组件和最佳实践会大大减少开发时间和精力。
标准化：框架促进一致的方法，促进协作和知识共享。
可伸缩性：许多框架支持系统，从简单的单代理应用程序到复杂的多代理环境。
可访问性：复杂性的抽象使更广泛的开发人员可以访问高级的AI技术。
创新：通过处理基础方面，框架免费的研究人员专注于突破AI边界。

2025年建造AI代理的前7个框架

Langchain

Langchain是一个强大而适应性的框架，简化了LLM驱动应用程序的开发。它的工具和抽象使AI代理具有复杂的推理，任务执行以及与外部资源的互动。 Langchain解决了诸如在长时间对话，外部数据集成和多步项目协调中的上下文保留之类的挑战。它的模块化体系结构允许灵活的组成和多样化的应用。

GitHub链接： Langchain GitHub
文档链接： https：//www.php.cn/link/d1a143e596968b69cf21ce65f888888b6159

关键的兰链特征：

复杂工作流程的链和代理抽象。
与多个LLM（OpenAI，拥抱的脸等）集成。
内存管理和上下文处理。
迅速的工程和模板支持。
用于Web刮擦，API交互和数据库查询的工具。
支持语义搜索和向量商店。
可自定义的输出解析器。
多模式代理支持。
跨域推理。

Langchain优势：

设计代理行为的灵活性。
与数据源和工具容易集成。
活跃的社区和频繁的更新。
广泛的文档和示例。
语言敏捷的设计。
从原型到生产应用的可伸缩性。
自我优化功能。
分散的代理网络。

Langchain申请：

会话人工智能助手。
自主任务完成系统。
文档分析和问答代理。
代码生成和分析工具。
个性化推荐系统。
自动研究助理。
内容摘要和发电。
协作系统。
无代码工作流程自动化。

Langgraph

Langgraph扩展了Langchain，从而实现了使用LLMS创建状态的多演员应用程序。这对于构建涉及计划，反思和多机构协调的复杂，交互式AI系统特别有用。

github链接： langgraph github
文档链接： langgraph文档

关键langgraph特征：

状态互动和工作流程。
多代理协调和沟通。
与Langchain组件和工具集成。
基于图的代理相互作用的表示。
支持循环和无环的执行流。
内置错误处理和重试机制。
可自定义的节点和边缘实现。
高级计划和反思功能。

langgraph优势：

启用更复杂，具有状态的AI应用程序。
与Langchain的无缝集成。
支持复杂的多代理系统。
提供了代理相互作用的视觉表示。
允许动态自适应工作流程。
促进了自我改善的AI系统的发展。

langgraph应用程序：

互动讲故事引擎。
复杂的决策系统。
状态聊天机器人。
协作解决问题的环境。
模拟的多代理生态系统。
自动化工作流编排。
高级游戏人工智能。
自我反射AI系统。

CREWAI

Crewai策划了角色扮演的AI代理商，使开发人员能够创建一个具有特定角色和责任的代理商的“机组人员”，以协作复杂的任务。这是建立协作AI系统的理想选择，以解决需要多样化专业知识的多方面问题。

github链接： crewai github
文档： crewai文档

关键的CREWAI功能：

基于角色的代理体系结构。
动态任务计划和授权。
复杂的代理间通信协议。
分层团队结构。
自适应任务执行机制。
冲突解决系统。
性能监视和优化工具。

CREWAI优势：

通过角色专业化促进复杂的任务完成。
可扩展到各种团队规模和任务复杂性。
促进模块化和可重复使用的代理设计。
通过代理协作使出现的问题解决。

CREWAI申请：

高级项目管理模拟。
协作创意写作系统。
在各个领域中解决复杂的问题。
业务战略开发和市场分析。
科学研究协助。
紧急响应计划和优化。

Microsoft语义内核

Microsoft语义内核桥接传统的软件开发和AI功能，重点是将LLMS集成到现有应用程序中。它提供了在没有重大代码库大修的情况下合并AI功能的工具。它的轻巧性质和多语言支持使其适应各种开发环境。

GitHub链接： Microsoft语义内核
文档链接： Microsoft语义语言内核

Microsoft语义内核的主要功能：

无缝的AI集成到应用中。
多语言支持。
管理复杂任务的编排。
内存管理和嵌入。
灵活的AI模型选择。
强大的安全性和合规性功能。

Microsoft语义内核优点：

企业级应用程序支持。
AI模型选择中的灵活性。
强大的安全性和合规能力。
与现有代码库无缝集成。

Microsoft语义内核应用程序：

企业聊天机器人和虚拟助手。
智能过程自动化。
AI增强生产力工具。
自然语言界面。

Microsoft Autogen V0.4

Microsoft Autogen是用于构建高级AI代理和多代理系统的开源框架。它强调了模块化，可扩展性和易用性，用于有效复杂的AI系统构建。

文档： https：//www.php.cn/link/8336419bf14c0d8b02748bb61f3a1dc5
GitHub链接： Microsoft Autogen

Microsoft Autogen的主要特征：

多代理对话框架。
支持LLM和常规API。
可自定义的代理角色和行为。
增强的对话记忆。
内置错误处理。
与外部工具和服务集成。

Microsoft Autogen优势：

简化了复杂多代理系统的开发。
实现专业代理商的创建。
促进不同AI模型的无缝集成。

Microsoft Autogen应用：

先进的对话AI系统。
自动编码助手。
复杂的解决问题系统。

Smolagents

Smolagents是用于构建智能，协作多代理系统的开源框架。它着重于灵活性和模块化，以创建独立或与人类监督的复杂的AI系统。

文档： https：//www.php.cn/link/c058b3ed935f6561ad6c22bbf8d57463
github链接： https：//www.php.cn/link/ffc240fc1e1b0a704682828ca0e78777777777787d9f

关键的Smolagents特征：

轻巧和模块化的多机构体系结构。
高级上下文管理。
灵活的代理角色定义。
与各种语言模型和API的无缝集成。
强大的通信协议。
动态工作流程编排。

SmolAgents的优势：

简化的复杂代理系统创建。
快速的原型制作功能。
高可扩展性。
最小的计算开销。
增强的代理互操作性。

Smolagents应用程序：

聪明的研究助理。
自动解决问题系统。
复杂的工作流管理工具。

自动

由GPT-4提供支持的AutoGPT通过语言输入执行面向目标的任务。它超越了基本反射代理，还将复杂的功能集成了各种应用程序。

github链接： https：//www.php.cn/link/3AC88C103B945977EE9085785158DAC19
文档链接： https：//www.php.cn/link/f9d826b62995d8bfe6d12ccd4d3b9ffa

钥匙自动特征：

GPT-4动力自主AI代理。
迭代任务执行。
多步目标分解。
互联网和内存访问。
自适应学习机制。

AutoGPT优势：

开源可访问性。
灵活的配置选项。
持续的自我完善。

AutoGPT应用程序：

自动化内容创建。
营销活动管理。
在线研究和数据检索。

框架比较

框架	关键重点	优势	最好的
Langchain	LLM驱动的应用程序	多功能性，外部集成	通用AI开发
Langgraph	状态多演员系统	复杂的工作流程，代理协调	互动，自适应AI应用程序
CREWAI	角色扮演的AI代理	协作解决问题，团队动态	模拟复杂的组织任务
Microsoft语义内核	企业AI集成	安全性，合规性，代码库集成	使用AI增强企业应用程序
Microsoft Autogen	多代理对话系统	鲁棒性，模块化，对话管理	高级对话AI和任务自动化
Smolagents	智能协作系统	轻巧，模块化，自定义	多元化的AI应用和工作流程
自动	自主AI代理	灵活性，自适应学习，最少的干预	自动化内容创建和任务管理