目录
- 开篇：Agent 炙手可热的背景与挑战Part1：Agent 框架入门区（面向产品/前端/运营）
- 🧱 Coze：零代码 AI 智能体平台🔧 Dify：低代码 LLM 应用开发平台🎨 LangFlow：可视化 LangChain 工作流编辑器
- 🌐 LangChain：通用级 AI 编排框架🤖 AutoGen：微软多智能体对话编排👥 CrewAI：多智能体团队+Flow 模型💼 Semantic Kernel：微软企业级 Agent SDK🧠 Letta (MemGPT)：持久记忆、多用户 Agent 环境📚 LlamaIndex：RAG 与企业私有知识 Agent 框架🚀 OpenAI Agents SDK：升级版 Swarm，简约高效
开篇：Agent 炙手可热的背景与挑战
最近，AI 智能体 (AI Agent) 是热门话题——很多大厂和创业公司都在开发实现各种 AI Agent。
OpenAI、微软、深度学习团队都纷纷推出自己的 Agent 技术，2025 年被预测为 Agent 爆发年。AI Agent 智能体被定义为“具有自主决策能力、能在特定环境中感知并通过执行动作实现目标的智能实体”。
简而言之，就是让大模型不再是孤军奋战的全能战士，而是能够调用工具、相互协作、具有专业分工的智能超级个体。
回顾历史：
2023 年初，OpenAI 在 ChatGPT-4 中率先加入了插件功能，让 ChatGPT 能自主“打电话”给计算器、浏览器等外部功能，堪称早期的 AI Agent 实现；
随后，谷歌 DeepMind 的 AlphaEvolve 走得更远一点，它能“自我进化”地设计算法和写代码；
国内也有蝴蝶效应公司的 Manus（Agent 平台）等亮相；
这些都预示着智能体时代真的来了。
然而现实中，将 Agent 用到实战却有不少挑战：
如何高效串联模型、内存、检索、插件？
如何在复杂业务场景下做流程编排？
如何协同多个 Agent 协作？
于是市面上涌现出各种 Agent 框架，帮助开发者「少造轮子」。
选择多了反而是一个幸福的烦恼。就像是选武器，不同场景不同打法：
产品同事或前端同学可能只想用低代码/可视化快搭原型；
而后端和 AI 工程师则想深度掌控、多 Agent 协同。
下面就带大家从入门到进阶，拆解主流框架的功能和适用场景，一起找出适合你的 “菜园地” ！🎯🚀
Part1：Agent 框架入门区（适合产品/前端/运营）
🧱 Coze：零代码 AI 智能体平台
Coze（国内称“扣子”，ByteDance 出品）主打零代码构建。
它的理念是“让 AI 应用开发像搭积木一样简单”：完全可视化界面，用户通过拖拽组合功能模块，无需写一行代码就能快速创建 AI 智能助手。Coze 内置了多种大模型接入（如 GPT-4、Claude 等），还有搜索、计算、网页浏览等丰富插件，让智能体能做问答、计算、外部检索等任务。同时，Coze 支持多渠道发布：一次配置，可在企业微信、钉钉、飞书、微信、网页等多平台运行。简单来说，Coze 就像“微信公众平台+AI 模型+插件”，让产品/运营同学也能轻松上手AI项目，迅速落地原型。
特点：
- 完全可视化、拖拽式配置；- 支持多模型、多语种；- 插件生态丰富（搜索、表格、第三方 API 等）；- 免费开放可用（个人限额）。适用场景： 产品经理、小白快速构建聊天机器人、知识问答助手等，追求「零代码快速验证想法」。无需后端开发经验即可启动项目。
🔧 Dify：低代码 LLM 应用开发平台
Dify 是一款开源的 LLM 应用开发平台，介于零代码和全代码之间。它融合了后端即服务（BaaS）+ LLMOps 思想，内置了从 Agent 构建到流程编排、RAG 引擎、模型管理 等全套功能。对于开发者来说，Dify 提供了低代码界面来设计 AI 工作流（可视化编辑器）、也可通过 API 进行深度定制。你可以用 Dify 快速搭建垂类问答系统、RAG 检索机器人、工具型 AI 助手等。它还支持自部署：企业可以独立部署服务，连接自己的私有模型和数据，保证数据安全和可控。
特点：
开源平台；
提供低代码工作流编辑器；
支持插入 Agent、RAG 管道、工具调用等；
内置向量检索引擎和多模型管理；
适用场景：
- 个人开发者或者 AI 项目团队想快速构建垂直领域问答、客服助手、支持知识库检索的应用，且希望自部署、对接私有数据
🎨 LangFlow：可视化 LangChain 工作流编辑器
LangFlow 是针对 LangChain 的开源 可视化前端 工具。它提供拖拽式界面，让你像搭积木一样把各种组件（LLM、Prompt、工具、Chains、Agents 等）连成图，实时测试和迭代 AI 流程。通过 LangFlow，用户可以直观地调整模型参数、切换不同的大模型、监控代理（Agent），并能将流程导出成代码部署。
简单来说，LangFlow 是 前后端联调神器：产品/前端同学可以用它快速搭建原型，后端工程师可以直接复用它导出的 JSON 并用在 LangChain 项目里。它也非常适合可视化演示和教学，让复杂的链式调用一目了然。
特点：
- 可视化工作流编辑器，拖拽生成复杂链路；集成丰富节点（LLM、Memory、Toolkits、VectorDB 等）；支持导出和即时运行；可帮助团队更直观地设计和调试智能体流程。
适用场景： 产品/前端和后端联动开发 AI 应用时，快速原型迭代；想可视化展示 LangChain 架构原理的场景。喜欢“画流程图编写机器人”风格的同学。
Part2：进阶/研究区（适合后端/AI 工程师/科研）
🌐 LangChain：通用级 AI 编排框架
LangChain 是当前最火的 AI 交互框架之一，由哈佛大四学霸 Harrison Chase 在 2022 年底创建。它为开发者提供了一整套模块化组件（LLM、Prompt、Memory、Chains、Agents 等）来组合大型语言模型的能力。
LangChain 可以将 LLM 嵌入到任意应用中，让模型不仅能聊天，还能调用外部工具和执行逻辑。比如，你可以在 LangChain 中定义一个代理（Agent），让 LLM 根据用户目标自主选择行动序列（比如先查询数据库、再调用API）。相对于传统硬编码流程的 Chain，Agent 最大的特点是自治性：它能通过内置推理能力自主决定做什么、用哪个工具，直到完成最终任务。
LangChain 开源社区活跃、生态完善，目前已经拥有 10 万+ GitHub Stars，支持 Python/TypeScript 等多语言，几乎可以对接任何现有大模型和工具。它也是很多其它框架（如 LangGraph）和平台（如 LangSmith、LangFlow）的基础。对于后端和 AI 工程师而言，LangChain 是“全能型 AI 编排框架”的代表——从简单的对话机器人到复杂的多 Agent 系统，都能用 LangChain 来搭建和扩展。
特点：
- 开源，语言无关；提供丰富接口将 LLM 与数据库、搜索引擎、API、其他 AI 模块连接；原生支持记忆（Memory）、检索（VectorDB）、多轮会话；Agent 架构成熟。
适用场景：
- 后端开发者、AI 工程师构建复杂场景下的智能体系统；如自动化客服、数据分析助手、流程自动化等。想要最大自由度地定制 Agent 流程的场景。
🤖 AutoGen：微软多智能体对话编排
AutoGen 是微软研究院推出的多智能体对话框架，被誉为“聊天指挥官”。它允许开发者创建多个智能体同时对话、分工，以完成复杂任务。这些智能体可以有不同角色、使用不同的大模型（LLM）、甚至同时整合人类输入和工具 API。
AutoGen 提供高层抽象，帮助开发者编排 Agent 之间的对话模式和行为：比如可以预定义协作流程，让某个 Agent 先进行分析，另一个 Agent 接管工具调用，再由第三方 Agent 总结报告。目前，AutoGen 在数学、编码、QA、供应链优化等领域都有成功应用。
简而言之，AutoGen 就像微软版的“多 Agent 总指挥平台”。你只需要用几行配置就能开启多 Agent 协作实验，不用关心底层细节。它是研究人员和工程师进行多智能体实验的利器，让不同智能体像开团队会议一样协同工作。
特点：
- 开源框架，支持多 agent 会话协作；Agent 可定制（可指定行为提示模板、工具接口）；可处理人机混合流程；支持灵活的对话模式与行为（natural language + code）。
**
**适用场景： AI 研究人员或工程师尝试构建多 Agent 系统（如专家团队对答、复杂决策支持）；需要智能体之间对话、工作分配的高级应用。
👥 CrewAI：多智能体团队 + Flow 模型
CrewAI 是一个面向“团队协作”的多 Agent 平台，主打角色扮演式智能体团队。
每个 Agent 扮演不同角色（如经理、设计师、工程师等），它们自主分配任务、互相提问，共同完成目标。用公司组织来比喻，CrewAI 就像给每个 AI 智能体一个职位，它们协同工作。
CrewAI 框架基于 Python，Agent 可以连接任何开源模型或 API。而它的Flow 工作流功能，可以让开发者定义“事件驱动流程”，将多个任务和 Crew 串联起来。Flow 简化了状态管理、任务间联动、条件分支和迭代循环等，让你能轻松设计多步骤自动化流程。
特点：
- 开源多 Agent 协作框架，强调“团队”理念；Agent 团队采用角色分工，自主调度；提供 Flow 特性，用于构建结构化、事件驱动的 AI 工作流；支持与现有工具（如 LangChain 工具包）集成。
适用场景： 希望模拟多角色智能体合作**的场景，如智能客服团队、项目管理助理等；需要高级流程控制（分支、循环、异步任务）的复杂应用。
💼 Semantic Kernel：微软企业级 Agent SDK
Semantic Kernel 是微软推出的轻量级多语言 SDK，用于快速构建企业级 AI 应用。它的定位是“让开发者像写传统程序一样，用熟悉的语言（C#、Python、Java）插入智能”。
Semantic Kernel 通过**模板化提示（Semantic Functions）**和插件机制，使 LLM 能无缝调用现有 API 和代码。
微软自己的 Copilot 和 Bing 就使用了这个库，可见其企业级稳定性。近期 Semantic Kernel 也专门增强了对 Agent 的支持，提供了一套 Agent 抽象和记忆管理机制。
简单说，Semantic Kernel 就是微软出品的企业级 Agent 框架。它支持把现有业务逻辑和后端服务作为“技能”封装给智能体调用。它还提供内置安全、可观测性等特性，适合大公司在生产环境使用。
特点：
- 轻量级开源 SDK，模型无关；提供插件式开发模式，将函数/服务注册给智能体；跨语言支持（C#、Python、Java）；内置安全（线程隔离、日志审计）和多种数据源/向量库连接。
适用场景：
- 面向企业的应用开发，后台业务开发者；想在已有系统中“注入”LLM能力，或构建企业级自动化流程（如智能审批、知识挖掘等），并需要生产级可控性的场景。
🧠 Letta (MemGPT)：持久记忆、多用户环境
Letta（前身 MemGPT）是一个注重长期记忆和多 Agent 环境的框架。它允许每个智能体拥有可持久化的记忆，能够在多轮对话和任务中“记得”之前发生的事情，并且这些记忆对模型透明可审计。Letta 的核心理念是：AI Agent 不仅仅是问答的临时产物，而是可以维护持久化记忆库的长期伙伴。它提供服务端运行环境，Agent 在 Letta 服务器中运行，用户和多模型共享记忆数据。
总之，Letta 更像是一个Agent 操作系统：它管理不同用户、不同模型的智能体，负责存储和检索记忆、协调任务执行。中提到，Letta 是用于构建有状态 Agent的框架，具有高级推理能力和透明的长期记忆。开发者可以通过 REST API 或 SDK 和这些 Agent 交互。适用于需要用户画像+连续交互、复杂对话历史管理的场景，比如智能客服助手、个人 AI 助手等。
特点： 开源框架，支持持久化记忆（分为智能体自我和用户信息）；多智能体和多用户同时运行；提供可视化操作界面（ADE）查看记忆和步骤。适用场景： 场景需要“永远记得”用户信息和对话历史，如长期助理、教育辅导机器人，或者多个模型协作的系统。
📚 LlamaIndex：RAG 与企业私有知识 Agent 框架
LlamaIndex（旧称 GPT Index）是一个以数据为中心的框架，用于构建以私有数据为基础的智能问答和智能体应用。它专注于文档摄取与索引：提供各种数据连接器，把 API、PDF、数据库等数据源摄取进来，构建索引，以便 LLM 快速检索。你可以把 LlamaIndex 想象成一个专业的知识管家：它帮你把企业内部知识库、文档变成智能体可读的结构化内存，然后 AI 只需要 查询 而不用“重新学习”。
特点： 数据框架，擅长 RAG（检索增强生成）场景；提供检索索引、关系图等模块，支持对接各种存储和查询后端；可以轻松接入 LangChain 等其他框架。适用场景： 企业级知识库问答、文档助手、行业专属智能体等。任何场景下，需要 Agent 直接在公司内部文档和知识上进行推理回答，而不是凭空让模型“想”答案的时候。
🚀 OpenAI Agents SDK：升级版 Swarm，简约高效
OpenAI Agents SDK（原名 Swarm）是 OpenAI 推出的轻量级多智能体开发包，专注于简洁易用。
它最大的特点是原生使用函数调用（function call）做任务交接，把交接本身当作一种“工具”来处理。
Agents SDK 提供了 Agent、Handoffs（任务委派）、Guardrails（护栏）和 Tracing（追踪）等机制，帮助开发者以极简的方式构建多 Agent 工作流。可以说，它融合了 Swarm 的灵活性与企业部署能力：
对新手友好，代码量少，但依然支持生产环境的可观测性和可靠性。
特点：
- 轻量级、少抽象；专注“函数式工作流”：将微服务/函数作为 Agent 的工具；继承了 Swarm 的任务交接设计；支持构建可追踪、多角色协作的智能体系统。
适用场景： 快速搭建多 Agent 协同应用，比如需要不同 Agent 互相传递任务的场景（简易的问答接力、流程分工）。喜欢“少即是多”的团队，将其部署到生产环境做落地尝试。
对比小结：框架功能矩阵、GitHub 热度与适用场景
下面我们给各框架做个对比总结表格（功能矩阵仅列关键点，GitHub Stars 数据截至2025 年初）：
| 框架 | 核心功能亮点 | GitHub Stars | 适用人群/场景 |
|---|---|---|---|
| 🧱Coze | 零代码可视化智能体平台（多模型接入、多插件、多终端发布） | — | 产品/运营：无需开发、快速验证AI应用 |
| 🔧Dify | 低代码 LLM 平台（集成 RAG、Agent、模型管理、工作流编排） | ~99.1k | 开发者：快速构建垂直问答、知识检索助手 |
| 🎨LangFlow | 可视化 LangChain 流水线编辑器（拖拽组件、前后端同步调试） | ~63.8k | 前后端协同：原型设计、可视化调试 LangChain 应用 |
| 🌐LangChain | 万能编排框架（Prompts/Chains/Memory/Agents 全家桶） | ~108k | AI 工程师：构建复杂 Agent 和多步骤应用 |
| 🤖AutoGen | 多Agent 对话框架（可定制智能体、混合人机+工具交互） | ~45.1k | 研究/实验：多 Agent 协作、对话系统研究 |
| 👥CrewAI | 多智能体团队协作（角色扮演智能体+Flow 事件驱动流程） | ~32.1k | 研究/实验：模拟智能体团队、复杂工作流自动化 |
| 💼Semantic Kernel | 企业级 SDK（插件化技能、跨语言、可观测、可审计） | ~24.8k | 企业开发：向传统应用注入 AI，构建可控的智能体系统 |
| 🧠Letta (MemGPT) | 持久记忆 Agent 平台（长期记忆、透明追踪、多用户） | ~16.6k | 长期助手：复杂对话、个性化助理、协作型智能体 |
| 📚LlamaIndex | 知识库/检索框架（文档摄取、构建索引、RAG 检索） | ~41.9k | 知识密集：企业内部问答、文档助手、领域模型构建 |
| 🚀OpenAI Agents SDK | 轻量级多Agent 工具（函数式交接、灵活编排、Swarm 升级版） | ~10.7k | 快速开发：需要快速搭建 Agent 协同的中小项目（生产版） |
通过上表可以看到，不同框架各有侧重点：**
**
Coze/Dify/LangFlow 更适合“低门槛”场景，帮助产品或前端同学快速上手；
而 LangChain/Semantic Kernel/LlamaIndex/OpenAI Agents 则是面向后端和AI 工程师的重型武器，支持高度自定义和大型项目；**
**
AutoGen/CrewAI/Letta 则偏重于多 Agent 协作和记忆管理，是科研和创新型应用的实验平台。
选型时可以根据项目需求和团队技术栈来定：是要“零敲代码快速 Demo”，还是要“全面掌控复杂流程”，抑或是研究“团队协作智能”。
希望这份全景盘点能帮助你在 AI Agent 框架海洋中破局前进！🚢✨
📄 参考资料：
- 上文中的框架功能与特点均参考了官方文档和社区资源。各框架的GitHub星标由对应项目的 github 页面统计。
| 框架 | github 地址 |
|---|---|
| 🔧 Dify | github.com/langgenius/… |
| 🎨 LangFlow | github.com/langflow-ai… |
| 🌐 LangChain | github.com/langchain-a… |
| 🤖 AutoGen | github.com/microsoft/a… |
| 👥 CrewAI | github.com/crewAIInc/c… |
| 💼 Semantic Kernel | github.com/microsoft/s… |
| 🧠 Letta (MemGPT) | github.com/letta-ai/le… |
| 📚LlamaIndex | github.com/run-llama/l… |
| 🚀OpenAI Agents SDK | github.com/openai/open… |
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