随着 2024-2025 年 AI Agent 技术的持续发展，业界涌现出多款功能各异的 Agent 框架。面对 LangChain、AutoGen、CrewAI 等众多选择，开发者该如何决策？本文将对当前流行的七款框架进行横向对比，包括 LangChain、LangGraph、AutoGen、CrewAI、smolagents、OpenAI Swarm 和 OpenManus，深入分析它们的核心定位、功能特性、学习成本，并给出清晰的适用场景与推荐使用者画像，为您的 AI Agent 开发选型提供一份全面的参考。
LangChain：模块化 LLM 应用开发框架
核心定位与技术栈
LangChain 是 2022 年发布的开源框架，旨在简化大语言模型（LLM）应用开发。它提供 Python 和 JavaScript 库，通过模块化封装了 LLM 集成、提示词管理、记忆与工具调用等功能，方便开发者将模型与外部数据或流程连接。作为通用接口，它支持几乎所有主流 LLM，通过组合 Prompt、Memory、Tool 等模块，可以快速构建聊天机器人、智能问答等应用。
功能特性与代码示例
传统的 LangChain Agent 多采用 ReAct（推理-行动）模式。在多 Agent 支持上，早期版本以单 Agent 执行为主，但可通过链式调用实现协作。其强项在于丰富的内置工具库和易于扩展的自定义工具接口。流程控制通常通过 Chains 实现，对于复杂逻辑可能略显局限。框架本身不提供 UI，但可通过 LangSmith 进行日志追踪。
下面是一个简单的 LangChain Agent 示例，它集成了一个天气查询工具：
from langchain.agents import create_agent
# 定义一个简单工具函数：返回给定城市的天气
def get_weather(city: str) -> str:
"""Get weather for a given city."""
return f"It's always sunny in {city}!"
# 初始化 Agent，指定模型、工具和系统提示
agent = create_agent(
model="gpt-4o-mini", # 指定模型
tools=[get_weather], # 提供工具
system_prompt="You are a helpful assistant", # 定义角色
)
# 运行Agent
response = agent.invoke({
"messages": [{"role": "user", "content": "What is the weather in SF?"}]
})
print(response)
使用成本与适用场景
LangChain 拥有极其活跃的社区和详尽文档，入门门槛低。但因其模块众多，精通和复杂场景下的调试需要一定经验，学习曲线呈“前平后陡”。它非常适合快速搭建原型和常规 LLM 应用，例如集成搜索和计算工具的问答助手。推荐给需要成熟社区支持、以单智能体工具集成场景为主的开发者和入门者。
LangGraph：基于图的高级 Agent 工作流
核心定位与技术栈
LangGraph 是 LangChain 官方推出的 Agent 编排框架，核心是以有向图结构实现复杂工作流。它建立在 Python 生态上，可与 LangChain 无缝结合。其引入了“节点”和“边”的概念，通过可循环的图结构来表示分支、循环等复杂逻辑，突破了传统链式调用线性、无环的限制。框架维护全局状态对象，实现了流程的持久化和错误恢复。
功能特性与代码示例
相较于基础 LangChain，LangGraph 提供了多项增强：从线性链升级为通用图，支持循环和条件分支；内置状态管理与持久化；支持在特定节点插入人工审核步骤，实现人机协同；可以方便地定义多个 Agent 节点进行协作。它擅长处理多轮工具调用、分布式子任务等高级场景。
以下是一个展示 LangGraph 图结构和状态流转的最小示例：
from langgraph.graph import START, StateGraph
from typing_extensions import TypedDict
# 定义全局状态结构
class State(TypedDict):
text: str
# 定义两个节点函数
def node_a(state: State) -> dict:
return {"text": state["text"] + "a"}
def node_b(state: State) -> dict:
return {"text": state["text"] + "b"}
# 构建状态图并注册节点与边
graph = StateGraph(State)
graph.add_node("node_a", node_a)
graph.add_node("node_b", node_b)
graph.add_edge(START, "node_a")
graph.add_edge("node_a", "node_b")
# 编译并执行图
result = graph.compile().invoke({"text": ""})
print(result) # 输出: {'text': 'ab'}
使用成本与适用场景
由于引入了状态机和图模型概念，LangGraph 的学习门槛高于基础 LangChain。但一旦掌握其范式，实现复杂流程反而更简单清晰。它适用于长流程自动化、复杂决策树以及需要精细流程控制（如加入人工审核环节）的场景，推荐给追求高可控性的高级开发者团队。
AutoGen：微软多智能体对话编排框架
核心定位与技术栈
AutoGen 是由微软研究院开源的多智能体对话框架，核心在于通过多个 AI Agent 之间的对话与合作来解决问题。它支持 Python 和 .NET，采用异步事件驱动架构，提供了高级抽象来定义不同类型的 Agent（如用户代理、助手代理等）及其交互模式，例如“经理-专家”模式。其设计强调灵活性和自然语言对话驱动。
功能特性与代码示例
AutoGen 最核心的能力是多 Agent 协同对话。开发者可以创建任意数量的 Agent，让它们在一个对话频道中交流以推进任务。框架内置多种典型角色，并支持将真人作为特殊 Agent 插入对话。其工具调用特色是“对话驱动”，即 Agent 在对话中请求使用工具，结果再反馈回对话流。新版本还加强了可观测性，集成了 OpenTelemetry。
下面的示例创建了两个对话智能体，并模拟它们之间的互动：
import os
from autogen import ConversableAgent
# 创建第一个Agent，名为 Cathy
cathy = ConversableAgent(
"cathy",
system_message="Your name is Cathy and you are a part of a duo of comedians.",
llm_config={"config_list": [
{"model": "gpt-4o-mini", "temperature": 0.9, "api_key": os.environ.get("OPENAI_API_KEY")}
]},
human_input_mode="NEVER"
)
# 创建第二个Agent，名为 Joe
joe = ConversableAgent(
"joe",
system_message="Your name is Joe and you are a part of a duo of comedians.",
llm_config={"config_list": [
{"model": "gpt-4o-mini", "temperature": 0.7, "api_key": os.environ.get("OPENAI_API_KEY")}
]},
human_input_mode="NEVER"
)
# 让 Joe 主动向 Cathy 发起对话，限制2个回合
result = joe.initiate_chat(cathy, message="Cathy, tell me a joke.", max_turns=2)
print(result)
使用成本与适用场景
AutoGen 抽象层次高，学习曲线偏陡，需要理解其事件驱动和异步编程模型，调试多 Agent 对话也较有挑战。它非常适合需要反复讨论、逐步细化方案的场景，如多智能体协同编程、研究型 Agent 系统共同撰写报告等。推荐给科研人员、探索前沿 Agent 协作模式的开发者，或有 .NET 平台需求的企业用户。
CrewAI：类团队协作的多 Agent 编排
核心定位与技术栈
CrewAI 是一个强调角色分工的多智能体编排框架。它将每个 Agent 视为团队中的成员，赋予明确的角色、目标和背景，并通过框架协调它们协作。它基于 Python，采用 YAML 配置与装饰器相结合的方式定义团队，既支持顺序流程，也支持自动生成“经理”Agent 的层次化流程。它内置丰富工具库，并宣称是独立轻量的方案。
功能特性与代码示例
CrewAI 的核心是模拟人类团队工作。Agent 具备角色、目标、背景三大属性，可以自主发起交互。框架注重自治，同时也支持用精确的 Flow 定义执行顺序。它集成了记忆管理，并支持引入人类输入作为流程环节。以下示例展示了如何定义一个具备搜索工具的研究员 Agent：
from crewai import Agent
from crewai_tools import SerperDevTool
# 创建一个Researcher智能体，具备搜索工具
research_agent = Agent(
role="Research Analyst",
goal="Find and summarize information about specific topics",
backstory="You are an experienced researcher with attention to detail.",
tools=[SerperDevTool()], # 集成谷歌搜索工具
verbose=True
)
# 直接与智能体交互提问
result = research_agent.kickoff("What are the latest developments in AI for 2025?")
print(result)
使用成本与适用场景
CrewAI 通过配置驱动和命令行工具降低了上手门槛，学习曲线中等。但要设计复杂自定义流程，仍需理解其装饰器与流程机制。它适合流程明确的多角色任务协作场景，如客户支持团队（客服、专家协作）、文档分析流水线（检索、总结、撰稿）等。推荐给希望快速构建自治 Agent 团队、自动化复杂任务的开发者。
smolagents：工具即代码的极简 Agent
核心定位与技术栈
smolagents（Hugging Face Agents）是 Hugging Face 推出的轻量级框架，其最大特点是“工具即代码”。它让 LLM 直接生成可执行的 Python 代码片段来调用工具，而非传统的 JSON 格式，充分利用了大模型的编程能力。整个库设计极简，与 Hugging Face Hub 深度集成，支持多种模型后端。
功能特性与代码示例
smolagents 聚焦于单 Agent 工具调用，也支持简单的层次化多 Agent 结构。其“Code as Actions”模式使得 Agent 可以进行复杂的逻辑控制（如循环、条件判断）。框架提供了多模态工具集成和代码沙箱安全机制。它偏向短对话单任务，未内置复杂对话管理功能。
以下示例展示了 CodeAgent 如何通过生成代码来使用搜索工具解决问题：
from smolagents import CodeAgent, DuckDuckGoSearchTool, HfApiModel
# 初始化 Agent，配置搜索工具和模型
agent = CodeAgent(
tools=[DuckDuckGoSearchTool()], # 工具：DuckDuckGo 搜索引擎
model=HfApiModel() # 使用HuggingFace API模型
)
# 提出问题，Agent将自主生成代码调用工具并计算
query = "How many seconds would it take for a leopard at full speed to run through Pont des Arts?"
response = agent.run(query)
print(response)
使用成本与适用场景
smolagents API 极简，学习曲线平缓，熟悉 HuggingFace 生态的开发者可零门槛上手。但功能相对单一，复杂场景需自行扩展。它适合快速打造轻量级AI助手原型、需要高度定制工具调用逻辑的场景，以及对本地模型和隐私有要求的应用。推荐给黑客、研究人员及偏好 Hugging Face 生态的开发者。
OpenAI Swarm：轻量级多智能体编排实验框架
核心定位与技术栈
Swarm 是 OpenAI 发布的实验性多 Agent 框架，旨在提供一种轻量、透明的方式来协调多个智能体。它采用无状态架构，通过“上下文变量”手动维护跨步骤信息，并通过显式的函数调用在 Agent 间移交控制权。OpenAI 明确将其定位为教育研究用途，并非生产级框架。
功能特性与代码示例
Swarm 的核心是显式的控制权交接机制。开发者需在 Agent 的函数中指定切换到哪个其他 Agent。它支持将 Python 函数作为工具，并提供流式响应。框架本身非常简约，不提供内置工具库、记忆管理等高级功能，将复杂性交给了开发者。
下面的例子演示了两个 Agent 如何通过交接函数进行协作：
from swarm import Swarm, Agent
client = Swarm() # 初始化Swarm客户端
# 定义一个交接函数
def transfer_to_agent_b():
return agent_b
# 创建 Agent A，具备交接函数
agent_a = Agent(
name="Agent A",
instructions="You are a helpful agent.",
functions=[transfer_to_agent_b]
)
# 创建 Agent B，只能说俳句
agent_b = Agent(
name="Agent B",
instructions="Only speak in haikus."
)
# 用户向 Agent A 发送消息
response = client.run(
agent=agent_a,
messages=[{"role": "user", "content": "I want to talk to agent B."}]
)
print(response.messages[-1]["content"]) # 输出 Agent B 的俳句回复
使用成本与适用场景
Swarm 本身易于理解，但学习成本主要体现在多 Agent 协作模式的设计上，对开发者规划能力要求高。它目前主要用于演示和教学，适合流程相对固定、可预设切换条件的场景（如多角色客服、游戏NPC对话）。推荐给研究多 Agent 机制、希望从底层理解交互的开发者或学者。
OpenManus：通用任务执行型 Agent
核心定位与技术栈
OpenManus 是一个社区推出的开源通用任务执行型 Agent 实现。它强调通过上下文学习（In-Context Learning）和提示工程，让 Agent 具备自主规划并执行复杂任务的能力，而非依赖模型微调。它采用模块化设计，支持多种大模型后端，内置了完整的工具集。
功能特性与代码示例
OpenManus 支持多 Agent 协同，通过 Flow 机制组合专用 Agent。其采用类 ReAct 循环，内置了网络搜索、网页浏览、代码执行等丰富工具。框架注重状态管理与上下文缓存优化，并提供规划-执行模式及可视化调试支持。以下示例展示了如何使用其通用智能体：
from app.agent.manus import Manus
from app.llm import LLM
# 初始化LLM和Manus智能体
llm = LLM()
agent = Manus(llm=llm)
# 提出复杂查询，Agent将自主规划步骤并调用工具
user_query = “2020年以来有哪些女性科学家获得了诺贝尔奖？请简要说明她们的主要成就。”
result = agent.run(user_query)
print(result)
使用成本与适用场景
OpenManus 部署简单，代码结构清晰，是学习 Agent 原理的良好起点。运行成本取决于所选模型。它适合处理需要多步骤推理与多工具协作的复杂任务，如信息调研报告生成、数据分析、流程自动化等。适用于个人开发者学习、研究人员实验以及企业探索流程自动化场景。
关键维度对比
为了更直观地进行选型，以下是各框架在核心维度的对比摘要：
总结与选型建议
AI Agent 框架生态丰富，选择的关键在于匹配项目需求与团队能力：
- 追求快速原型与成熟生态：从 LangChain 或极简的 smolagents 入手。
- 需要强流程控制与人机协同：考虑 LangGraph、CrewAI 或 OpenManus。
- 专注于多智能体对话与协作研究：可以尝试 AutoGen 或 CrewAI。
- 希望深入理解多 Agent 交互机制：可将 OpenAI Swarm 作为参考实现。
对于希望深入探索 人工智能 与 深度学习 前沿应用的开发者，持续关注和比较这些框架的演进至关重要。选择合适的工具，方能高效地构建出真正解决问题的智能体应用。
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发表于 前天 20:56
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