本文概述了2025年涌现的多个AI Agent框架，旨在帮助开发者选择合适的工具。CrewAI以高抽象级别简化代理系统构建；AutoGen侧重于自主代理的异步协作；LangGraph通过图方法严格控制工作流程；Agno提供出色的开发者体验和简洁的文档；SmolAgents使用代码路由数据；PydanticAI基于Pydantic构建，提供类型安全和精细控制；Atomic Agents采用乐高积木模式驱动；Mastra则面向前端开发者，方便在JavaScript生态系统中构建智能体。

🧑‍💻CrewAI：高抽象级别的框架，隐藏底层细节，助力开发者快速构建代理系统，简化复杂性。

🤝AutoGen：专注于自主、异步的代理协作，强调代理之间的自由协作，更适合测试和研究。

🗺️LangGraph：采用基于图的方法，允许开发者更严格地控制工作流程，适用于需要精确控制的场景，但学习曲线较为陡峭。

💡Agno：提供非常好的开发者体验和简洁的文档，易于上手，并内置了许多组织清晰的功能。

🧱Atomic Agents：由独立开发者构建，采用类似乐高积木的模式驱动构建块，注重结构和控制，旨在弥补现有方案在实际应用中的不足。

2025-04-23 22:52 上海

CrewAI 是一个非常高抽象级别的框架，通过隐藏底层细节，允许你快速构建代理系统。AutoGen 专注于自主的、异步的代理协作，代理可以自由地进行协作——这可能使其更适合测试和研究。

LangGraph 仍然是一个相当知名的系统，但值得作为开发人员主要框架之一被强调。它使用基于图的方法，你构建节点并通过代理连接它们。与其他两个相比，它允许你更严格地控制工作流程，并且不假设代理应该拥有太多自主权。

需要注意的是，许多人认为 LangGraph 的抽象过于复杂，难以调试。其理念是它学习曲线陡峭，但一旦你掌握了基础知识，它就会更容易。

Agno（以前称为 Phi-Data），它专注于提供非常好的开发者体验。它也拥有我见过的最简洁的文档之一。它非常易于使用，可以帮助您快速上手，并具有许多内置功能，这些功能被组织成逻辑清晰、易于理解的抽象概念。

SmolAgents 是一个非常精简的框架，它引入了一个代理——CodingAgent——它通过代码而不是 JSON 来路由数据。它还允许您直接访问完整的 Hugging Face 模型库。

PydanticAI 基于 Pydantic 构建，抽象程度极低，提供了一个高度透明的精简框架。当您需要严格的类型安全性和可预测、经过验证的输出以及精细的控制时，它非常有用，从而简化了调试过程。

Atomic Agents 由一位独立的智能体构建者开发，它使用类似乐高积木的模式驱动构建块，非常注重结构和控制。它的诞生是为了弥补现有方案在实际应用中效果不佳的不足。

PydanticAI 和 Atomic Agent 的目标都是摆脱独立运行的黑盒 AI。

Mastra 由 Gatsby 团队创建，是一个面向前端开发人员的 JavaScript 框架，方便他们在其自身生态系统中轻松构建智能体。

大多数开发者发现 CrewAI 和 AutoGen 的调试比较棘手。SmolAgents 的 CodeAgent 引入了一种新颖的方法，即代理输出代码来路由数据——这是一个很酷的想法，但它并不总是按预期工作。

LangGraph，尤其是在与 LangChain 配合使用时，学习曲线陡峭，一些抽象概念令人困惑，你最终可能需要将它们分解并重建。

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