前言

科技界永远不乏新概念，但真正能掀起变革浪潮的却屈指可数——2025年，这个角色属于“[大模型智能体（AI Agent）] 。如果说大模型的诞生让机器学会了“思考”，那么Agent就是让AI真正“行动”起来的钥匙，是从对话式问答走向具身智能与自主决策的必经之路。

如今，我们已经能看到通义、豆包等通用Agent进一步拓展了大模型的能力边界，让AI不再停留于回答问题，而是真正融入工作流、改变生活方式。对于开发者而言，大模型Agent应用开发已成为不可忽视的技术方向。然而，面对市面上层出不穷的开发框架——从LangChain到LlamaIndex，从AutoGPT到Semantic Kernel——很多开发者陷入了“选择困难”：哪个框架更易上手？哪个更适合复杂任务？哪个生态更成熟？

本篇分享笔者将深入对比当前最流行的10大Agent开发框架，从核心特性到适用场景，为大家梳理清晰的学习路径和选型指南，大家阅读后感兴趣可关注笔者微信公众号: 大模型真好玩， 超多免费的Agent开发分享和实战项目均可私信获取~

PS:鉴于后台私信越来越多，我建了一些大模型交流群，大家在日常学习生活工作中遇到的大模型知识和问题都可以在群中分享出来大家一起解决！如果大家想交流大模型知识，可以关注我并回复加群

一、大模型Agent开发框架概览

构建一个大模型智能体（Agent），其核心原理可以精炼为四个基础模块的协同工作：

1. 记忆（Memory）

   负责智能体的“持久化”，存储和管理对话历史、执行结果等上下文信息，使其具备连续对话和从历史中进一步决策回答的能力。

2. 工具（Tools）

   扩展智能体的“能力边界”，传入可的调用外部函数或API（如查询天气、操作浏览器）来突破大模型自身的知识与时序限制。

3. 规划（Planning）

   充当智能体的“大脑”，将复杂任务分解为清晰的步骤。例如，面对“查询天气”的指令，它能规划出“调用天气工具 → 获取结果 → 总结反馈”的逻辑链条。

4. 行动（Action）

   智能体的“执行之手”，根据规划好的流程，准确地调用工具、传入参数，并将执行结果返回给大模型以生成最终答案。

正是为了高效地集成这四个模块，各种各样的Agent开发框架才应运而生。它们致力于简化开发流程，但在设计哲学、抽象层次和上手难度上各有千秋。总体来看，我们可以将这些框架由易到难地归为四大流派：

1. 低代码/无代码平台：通过图形化界面拖拉拽，无需或仅需少量代码即可快速构建Agent。

• 热门框架

  Coze (扣子)、Dify、RAGFlow

2. 基础编程范式：直接利用大模型原生的底层能力（如 Function Calling）进行开发，提供最高的灵活性，但需要开发者从零开始搭建所有环节。

• 核心方式

  基于大模型提供的Function Calling功能自行封装。

3. 高级代码框架：提供封装好的高层次API与组件，通过编写代码来结构化地构建复杂Agent，在灵活性和开发效率之间取得了良好平衡。

• 热门框架

  LangChain、LangGraph、LlamaIndex

4. 多智能体框架：专为协调多个Agent协同工作而设计，能够处理需要角色分工、任务分解和集体决策的复杂场景。

• 热门框架

  CrewAI、Swarm、Assistant API

这四大类框架面向截然不同的应用场景和用户群体。接下来将详细描述这四类框架的典型代表和应用场景

二、低代码/无代码开发框架：快速构建智能体的可视化路径

对于没有编程背景的开发者或业务人员而言，低代码/无代码平台提供了一条构建AI智能体的“快速通道”。这类框架通常提供直观的网页界面，通过提示词生成、模块拖拽与图形化配置，让用户在无需编写代码的情况下，也能组装出功能完整的智能体。

适用场景：非常适合非技术背景的用户、入门级开发者，或用于快速验证想法、构建原型。但其灵活性与功能深度通常受限于平台自身的设计，难以应对高度定制化的复杂专业场景。

主流框架概览：

1. Coze（扣子） ：当前最热门的低代码平台之一，尤其在国内拥有广泛的用户群。对于希望“零代码”快速打造一个可用智能体的用户来说，它是笔者的首要推荐。用户可通过可视化手段为大模型绑定插件或设置工作流，同时构造好的智能体可方便发布到豆包和微信应用平台。

   

   

2. Dify：相较于Coze，Dify需要用户具备一定的开发与部署经验。它通常需要借助Docker等工具在代码环境中先行部署，再在其基础上进行可视化开发，在易用性和灵活性之间取得了较好平衡。用户同样可以使用Dify快速构建工作流。

   

3. RAGFlow：一款专注于知识库应用的智能体构建工具。它核心优势在于基于文档和知识库快速构建问答与应用，同时提供了可视化的组件拖拽功能来组装智能体。但RAGFlow可用于搭建智能体的组件和工具数目远小于Coze和Dify。

   

三、基础编程范式

当现成框架无法满足特定需求时，回归基础编程范式是许多资深开发者的选择。这种方式不依赖任何外部Agent框架，而是直接利用大模型原生的Function Calling能力，从零开始搭建记忆、规划与行动等所有模块。

适用场景：非常适合程序员构建轻量级、定制化程度极高的智能体，或用于深入理解Agent底层工作原理。但由于所有环节均需自行实现，开发复杂度和维护成本较高，不适用于快速构建大规模复杂应用。

技术背景：Function Calling功能由OpenAI于2023年7月为GPT-4模型首次引入，它使大模型能够结构化地调用外部工具和API，堪称推动大模型从“对话”走向“行动”的关键里程碑。

四、高级代码框架

高级代码框架在基础编程范式之上，对Function Calling、提示词工程等底层能力进行了高层次的封装，提供了一整套标准化的类库和API。开发者通过编程调用这些组件，能显著提升复杂Agent应用的开发效率与代码可维护性。

适用场景：这是当前Agent开发无可争议的主流模式，适用于构建大型、复杂的生产级智能体应用。事实上，许多低代码平台其底层也正是对这类高级代码框架的二次封装。

主流框架对比：

1. LangChain：提供了对Memory、Tools、Planning等核心模块的标准化类封装，开发者可以通过链式调用快速构建智能体。其执行模式多为顺序的线性流程。

   

2. LangGraph：在LangChain基础上衍生，引入了图计算思想。它不仅能构建线性流程，更能设计出带循环、分支和状态传递的复杂工作流，适用于开发逻辑更缜密的智能体，同时上手门槛也更高。

   

3. LlamaIndex：作为老牌的Agent开发工具，其定位与LangChain有重叠之处，尤其在数据检索方面表现强悍。但其整体架构和概念体系相对复杂，目前在社区的普及度和易用性上略逊于LangChain。

   

五、Multi-Agent架构

当单一智能体难以胜任复杂任务时，Multi-Agent（多智能体）架构应运而生。这一概念由微软等机构推动，核心思想是通过多个具备不同角色和能力的Agent分工协作，共同解决复杂问题。例如，在一个软件开发流程中，可以部署“产品经理Agent”梳理需求、“程序员Agent”编写代码、“测试Agent”验证质量，它们通过协同工作完成整个项目。

适用场景：被广泛认为是Agent技术发展的未来方向，适用于需要角色分工、并行处理和多轮协商的复杂业务场景。这类框架既能集成您已有的单个智能体，也能快速生成一套多智能体系统。

主流框架盘点：

1. CrewAI：一个基于LangChain构建的上层框架，专门为定义、编排和管理多智能体协作而设计，概念清晰，易于上手。

   

2. Swarm：OpenAI开源的轻量级多智能体框架，目前仍带实验性质，适合开发者快速入门并体验多智能体协作的基本原理。

   

3. Assistant API：OpenAI推出的官方解决方案，功能强大且集成度高，但必须绑定其GPT模型。由于网络访问等限制，其在境内的流行度受到一定影响。

   

生态补充：多智能体生态中还有许多优秀项目，例如微软的AutoGen和OpenAI的MetaGPT。它们的特点在于预设了多种专家角色智能体，用户可以直接选用并组合，快速搭建起一个多智能体团队。

六、总结

本期分享梳理了现有的12项Agent开发框架并将其归类为四大类：低代码/无代码平台、基础编程范式、高级代码框架和智能体框架。本期分享旨在通过梳理这四类框架的特性与适用场景，为开发者的技术选型提供清晰指南。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

领取方式在文末

为什么要学习大模型？

目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过 30%。

随着AI大模型技术的迅速发展，相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业：

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

最后

只要你真心想学习AI大模型技术，这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你，但是想学技术去乱搞的人别来找我！

在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。

真诚无偿分享！！！
vx扫描下方二维码即可
加上后会一个个给大家发

大模型全套学习资料展示

自我们与MoPaaS魔泊云合作以来，我们不断打磨课程体系与技术内容，在细节上精益求精，同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容，力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。

希望这份系统、实用的大模型学习路径，能够帮助你从零入门，进阶到实战，真正掌握AI时代的核心技能！

01 教学内容

• 从零到精通完整闭环：【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块，内容比传统教材更贴近企业实战！

• 大量真实项目案例： 带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

02适学人群

应届毕业生‌： 无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌： 非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能突破瓶颈： 传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

vx扫描下方二维码即可

本教程比较珍贵，仅限大家自行学习，不要传播！更严禁商用！

03 入门到进阶学习路线图

大模型学习路线图，整体分为5个大的阶段：

04 视频和书籍PDF合集

从0到掌握主流大模型技术视频教程（涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向）

新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路（不吹牛，真有用）

05 行业报告+白皮书合集

收集70+报告与白皮书，了解行业最新动态！

06 90+份面试题/经验

AI大模型岗位面试经验总结（谁学技术不是为了赚$呢，找个好的岗位很重要）

07 deepseek部署包+技巧大全

由于篇幅有限

只展示部分资料

并且还在持续更新中…

真诚无偿分享！！！
vx扫描下方二维码即可
加上后会一个个给大家发