在AI技术飞速迭代的当下，AI Agent已成为实现任务自动化、复杂问题求解的核心工具，而优秀的框架则是构建高效Agent的基础。本文将系统梳理当前主流的11款AI Agent框架，从技术特性、适用场景到实战代码，全方位对比其优劣，为您的项目选型提供精准参考，同时融入最新行业实践经验，助力开发者快速上手。

一、AI Agent框架是什么？

AI Agent框架是支撑开发者构建自主智能系统的软件平台，它赋予AI具备类人决策与执行能力，核心功能包括：

• 自然语言理解与交互，实现人机顺畅沟通
• 复杂问题拆解与逻辑推理，应对多步骤任务
• 基于上下文与外部信息的决策生成
• 目标驱动的行动执行，自动调用工具或API
• 持续学习优化，通过反馈迭代提升性能

这类框架通常以大型语言模型（LLM）为“大脑”，搭配记忆存储、工具调用、任务规划等模块化组件，形成完整的智能体开发体系，大幅降低复杂AI系统的构建门槛。

二、11款主流AI Agent框架详解

1. LangChain：灵活可扩展的开源标杆

作为AI Agent领域的“元老级”框架，LangChain凭借模块化设计成为开源生态的核心，支持开发者将LLM与外部工具、数据源无缝衔接，构建多步骤智能应用。其最新版本进一步优化了多Agent协作能力，新增了动态工作流调整功能，适用于从简单聊天机器人到复杂RAG系统的全场景开发。

核心特性

• 支持LLM串联调用，实现多步骤任务自动化
• 丰富的工具集成库，涵盖搜索、数据库、API等60+工具
• 支持人工介入（Human-in-the-loop），平衡自动化与可控性
• 内置记忆模块，实现上下文长期存储与调用
• 兼容OpenAI、Anthropic、Hugging Face等主流LLM

优势与劣势

优势	劣势
开源生态成熟，社区贡献插件超200个	复杂场景下需手动设计工作流，对编程能力要求高
支持实时信息获取与外部系统交互	依赖LLM性能，低参数模型下效果易受影响
文档完善，官方教程覆盖从入门到进阶	多Agent协作需自定义逻辑，无标准化模板

典型应用场景

• 企业知识库问答系统（结合RAG技术）
• 多步骤数据分析师Agent（自动取数、分析、生成报告）
• 智能客服机器人（对接CRM系统实现个性化服务）

实战代码示例

from langchain.agents import Tool, AgentExecutor, create_react_agent
from langchain.tools.ddg_search import DuckDuckGoSearchRun
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.memory import ConversationBufferMemory

# 1. 定义工具（搜索+记忆）
search_tool = DuckDuckGoSearchRun()
tools = [
    Tool(
        name="Search",
        func=search_tool.run,
        description="用于获取实时信息，如最新AI框架动态、行业数据等"
    )
]

# 2. 初始化LLM与记忆模块
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo", temperature=0.3)
memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history", return_messages=True)

# 3. 创建Agent与执行器
agent = create_react_agent(
    llm, 
    tools, 
    system_message="你是专业的AI技术分析师，需结合搜索工具获取最新信息，回答需严谨准确"
)
agent_executor = AgentExecutor(
    agent=agent, 
    tools=tools, 
    memory=memory,
    verbose=True,
    return_intermediate_steps=True  # 输出中间思考过程
)

# 4. 运行Agent（查询2024年AI框架趋势）
response = agent_executor.invoke({
    "input": "2024年AI Agent框架领域有哪些新趋势？请结合最新案例说明"
})

# 输出结果与中间步骤
print("最终回答：", response["output"])
print("\n中间思考过程：")
for step in response["intermediate_steps"]:
    print(f"工具调用：{step[0].tool}，参数：{step[0].tool_input}，结果：{step[1][:100]}...")

2. AutoGen（微软）：多Agent协作专家

由微软研究院开发的AutoGen，以“Actor架构”为核心，专注于解决多Agent协同问题。其最新版本新增了“动态角色分配”功能，可根据任务复杂度自动调整Agent数量与职责，在金融量化分析、医疗数据处理等领域表现突出，目前已成为企业级多Agent系统的首选框架之一。

核心特性

• 支持Agent间异步通信与动态协作，无需手动定义交互逻辑
• 内置代码执行与调试模块，支持Python、JavaScript等多语言
• 提供“人工代理”角色，支持关键时刻人工干预
• 兼容分布式计算，支持大规模Agent集群部署
• 自带可视化工具，实时监控Agent交互流程

优势与劣势

优势	劣势
多Agent协作逻辑自动化，降低复杂系统开发成本	框架较新，部分高级功能仍在迭代（如多模态支持）
代码执行环境安全隔离，支持沙箱运行	多Agent调试难度高，需熟悉框架内部通信机制
与微软Azure生态深度集成，企业部署便捷	对硬件资源要求较高，大规模部署需云服务器支持

典型应用场景

• 金融投研分析（数据采集Agent+模型计算Agent+报告生成Agent协同）
• 软件开发协同（需求分析Agent+代码编写Agent+测试Agent联动）
• 医疗病例分析（数据提取Agent+诊断建议Agent+方案生成Agent配合）

实战代码示例

import autogen
from autogen.coding import LocalCommandLineCodeExecutor

# 1. 配置LLM与代码执行环境
llm_config = {
    "config_list": [{"model": "gpt-4-turbo", "api_key": "your-api-key"}],
    "temperature": 0.2,
}
code_executor = LocalCommandLineCodeExecutor(
    work_dir="auto_gen_code",  # 代码存储目录
    timeout=300,  # 执行超时时间（秒）
)

# 2. 创建不同角色Agent
# 代码编写Agent
coder = autogen.AssistantAgent(
    name="Coder",
    llm_config=llm_config,
    system_message="你是资深Python工程师，擅长编写高效、可复用的代码，需严格遵循PEP8规范"
)

# 代码测试Agent
tester = autogen.AssistantAgent(
    name="Tester",
    llm_config=llm_config,
    system_message="你是软件测试专家，需针对Coder编写的代码设计测试用例，检查功能完整性与异常处理"
)

# 用户代理（协调+人工干预）
user_proxy = autogen.UserProxyAgent(
    name="UserProxy",
    human_input_mode="NEVER",  # 自动运行，无需人工输入
    code_execution_config={"executor": code_executor},
    max_consecutive_auto_reply=10,
    is_termination_msg=lambda x: x.get("content", "").rstrip().endswith("TERMINATE"),
)

# 3. 定义Agent协作流程
groupchat = autogen.GroupChat(
    agents=[user_proxy, coder, tester],
    messages=[],
    max_round=15,  # 最大交互轮次
)
manager = autogen.GroupChatManager(
    groupchat=groupchat,
    llm_config=llm_config,
)

# 4. 发起任务（生成斐波那契数列计算代码并测试）
user_proxy.initiate_chat(
    manager,
    message="编写一个Python函数，计算第n个斐波那契数（n≥0），需包含输入验证与单元测试"
)

3. CrewAI：角色化多Agent编排工具

CrewAI以“模拟真实团队”为设计理念，支持开发者为Agent分配明确角色、目标与协作规则，最新版本新增了“任务依赖管理”功能，可设置任务间的先后顺序与数据流转逻辑，特别适合需要分工协作的复杂项目，如市场调研、学术研究等。

核心特性

• 支持角色化Agent定义，可设置专业背景、技能特长与工作风格
• 可视化任务流设计，支持拖拽式配置Agent协作关系
• 内置任务优先级排序，自动优化执行顺序
• 兼容LangChain工具生态，可直接复用现有工具
• 支持结果校验机制，确保输出符合预期标准

优势与劣势

优势	劣势
角色化设计降低协作逻辑复杂度，上手门槛低	社区规模较小，第三方插件资源有限
任务依赖管理清晰，适合多步骤流程	大模型调用成本较高，长期使用需控制预算
文档简洁易懂，新手教程覆盖核心场景	暂不支持分布式部署，大规模任务处理能力有限

典型应用场景

• 市场调研报告生成（数据采集Agent+竞品分析Agent+报告撰写Agent）
• 学术论文辅助（文献检索Agent+数据处理Agent+论文写作Agent）
• 产品需求规划（用户调研Agent+功能设计Agent+原型描述Agent）

实战代码示例

from crewai import Agent, Task, Crew
from crewai_tools import SerperDevTool  # 搜索工具
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 1. 初始化LLM与工具
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo", temperature=0.4)
search_tool = SerperDevTool(api_key="your-serper-key")  # 需申请Serper API

# 2. 定义角色化Agent
# 市场调研Agent
market_researcher = Agent(
    role="市场调研专家",
    goal="精准获取2024年AI Agent框架的市场份额、用户评价与技术趋势",
    backstory="你拥有5年AI行业调研经验，擅长从多渠道提取关键数据，分析结论客观严谨",
    tools=[search_tool],
    llm=llm,
    verbose=True
)

# 数据分析师Agent
data_analyst = Agent(
    role="数据分析师",
    goal="将调研数据整理为结构化报告，包含对比表格、趋势图表描述与关键洞察",
    backstory="你是资深数据分析师，擅长将复杂数据转化为易懂的商业洞察，报告逻辑清晰",
    llm=llm,
    verbose=True
)

# 3. 定义任务（含依赖关系）
# 任务1：市场调研（无依赖）
research_task = Task(
    description="""1. 搜索2024年全球AI Agent框架市场份额数据（Top5框架）；
2. 收集各框架的用户评价（GitHub星标、Stack Overflow提及量）；
3. 总结3个核心技术趋势（如多模态支持、低代码化）""",
    expected_output="包含数据来源、原始数据与初步结论的调研笔记",
    agent=market_researcher
)

# 任务2：数据可视化分析（依赖任务1）
analysis_task = Task(
    description="""1. 基于调研数据制作框架对比表格（维度：市场份额、星标数、核心特性）；
2. 描述技术趋势的发展脉络与商业影响；
3. 给出3个框架选型建议（分场景：中小企业、大型企业、科研机构）""",
    expected_output="结构化分析报告（含表格、趋势描述与建议）",
    agent=data_analyst,
    context=[research_task]  # 依赖调研任务结果
)

# 4. 组建Crew并执行
crew = Crew(
    agents=[market_researcher, data_analyst],
    tasks=[research_task, analysis_task],
    verbose=2  # 显示详细执行日志
)

# 5. 运行任务并输出结果
result = crew.kickoff()
print("最终分析报告：\n", result)

4. Semantic Kernel（微软）：跨语言企业级框架

微软推出的Semantic Kernel（SK）以“跨语言兼容”为核心优势，支持C#、Python、Java三种主流语言开发，最新版本强化了企业级安全特性，新增了权限管理与数据加密模块，适合大型企业构建内部AI系统，尤其适配微软Azure云环境。

核心特性

• 跨语言开发支持，Python/C#/Java代码可无缝交互
• 内置“语义函数”机制，支持用自然语言定义AI能力
• 与Azure AI服务深度集成，可直接调用Azure OpenAI、认知服务等
• 企业级安全控制，支持角色权限管理与数据脱敏
• 模块化工作流设计，支持复杂业务逻辑拆分

优势与劣势

优势	劣势
跨语言兼容，适合多技术栈企业团队	学习曲线较陡，需理解语义函数与内核机制
企业级安全特性完善，满足合规要求	开源社区活跃度低于LangChain，第三方资源少
与微软生态无缝衔接，Azure部署便捷	轻量级场景下配置复杂，性价比低

典型应用场景

• 企业内部智能助手（对接OA、CRM系统，支持多语言开发）
• 金融风控AI系统（需高安全性与多团队协作开发）
• 制造业流程自动化（兼容工业软件的多语言接口）

实战代码示例

import semantic_kernel assk
from semantic_kernel.connectors.ai.open_ai import OpenAIChatCompletion

# 初始化内核
kernel = sk.Kernel()

# 添加 OpenAI 服务
api_key = "your-api-key"
model= "gpt-4"
kernel.add_chat_service("chat_completion", OpenAIChatCompletion(model, api_key))

# 使用自然语言创建语义函数
prompt = """
Generate a creative story about {{$input}}.
The story should be engaging and approximately 100 words.
"""

# 在内核中注册函数
story_function = kernel.create_semantic_function(prompt, max_tokens=500)# 执行函数
result = story_function("a robot learning to paint")
print(result)

# 使用 Semantic Kernel 创建简单 Agent
from semantic_kernel.planning import ActionPlanner

# 定义规划器
planner = ActionPlanner(kernel)

# 执行计划
# 注意：aiohttp 版本冲突可能导致此处需要异步运行，示例代码展示了同步方式，实际应用可能需调整
# plan = await planner.create_plan("Write a poem aboutartificial intelligence")
# result = await plan.invoke()
# print(result)

# 为了示例的同步执行，这里省略了实际的 planner 运行，仅展示创建语义函数的部分。
# 如果需要运行 planner，需配置异步环境。

5. LangGraph

LangGraph Logo

LangGraph 是 LangChain 创建的一个开源 AI Agent 框架，用于构建和管理复杂的生成式 AI 工作流。

主要特性：

• 先进的 Agentic 模式（工具调用、React 方法论、Self-Ask 方法）
• 支持节点（LLM）和边缘（工具）的可视化表示
• 对工作流流程和状态进行细粒度控制
• 构建有状态应用的灵活框架
• 支持复杂的多 Agent 场景

优势：

• 专为基于语言的 AI Agent 设计的基础架构
• 能够创建精密的、相互关联的 Agent 系统
• 支持复杂工作流的设计与管理

劣势：

-复杂度较高，可能需要高级开发者技能

• 主要专注于基于语言的工作流

应用场景：

• 对话式 Agent
• 复杂任务自动化
• 自定义 LLM 支持的工作流
• 专注于语言处理的AI Agent 开发

代码示例：

from typing import TypedDict, Annotated, Sequence
from langgraph.graph import StateGraph, END
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messagesimport HumanMessage, AIMessage

# 定义状态结构
class AgentState(TypedDict):
    messages: Annotated[Sequence[HumanMessage | AIMessage], "The messages in the conversation"]
    next_step: Annotated[str, "The next step to take"]

# 初始化语言模型
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")

# 定义节点（工作流中的步骤）
def research(state: AgentState) -> AgentState:messages = state["messages"]
    response = llm.invoke(messages + [HumanMessage(content="Research this topic thoroughly.")])
    return {"messages": state["messages"] + [response], "next_step": "analyze"}

def analyze(state: AgentState) -> AgentState:
    messages = state["messages"]
    response = llm.invoke(messages + [HumanMessage(content="Analyze the research findings.")])return {"messages": state["messages"] + [response], "next_step": "conclude"}

def conclude(state: AgentState) -> AgentState:
    messages = state["messages"]
    response =llm.invoke(messages + [HumanMessage(content="Provide a conclusion based on the analysis.")])
    return {"messages": state["messages"] + [response], "next_step": "end"}

# 创建图workflow = StateGraph(AgentState)

# 添加节点
workflow.add_node("research", research)
workflow.add_node("analyze", analyze)
workflow.add_node("conclude", conclude)# 添加边缘
workflow.add_edge("research", "analyze")
workflow.add_edge("analyze", "conclude")
workflow.add_edge("conclude", END)

# 设置入口点
workflow.set_entry_point("research")

# 编译图
agent = workflow.compile()

# 执行工作流
result = agent.invoke({
    "messages": [HumanMessage(content="Tell me about AI agent frameworks")],
    "next_step": "research"
})

# 打印最终消息
for message in result["messages"]:
    print(f"{message.type}: {message.content}\n")

6. LlamaIndex

LlamaIndex Logo

LlamaIndex 是一个灵活的开源数据编排框架，专注于为 LLM 应用集成私有和公共数据。

主要特性：

• AI Agent 功能，可作为“自动化推理和决策引擎”
• 函数调用能力
• 与各种格式的数据交互
• 工具集成
• 支持多模态应用（文本、图像及其他数据类型）

优势：

• 框架简单灵活
• 支持集成各种数据源
• 能够进行自定义 AI Agent 开发 -开源且适应性强

劣势：

• 复杂度可能需要高级技术知识
• 需要理解 LLM 和 Agent 开发概念

应用场景：

• 企业知识助手
• 自主 AI Agent
• 复杂数据交互与分析
• 构建生产级 AI 应用

代码示例：

from llama_index.core.agent import FunctionCallingAgentWorker
from llama_index.core.tools import FunctionTool
from llama_index.llms.openai import OpenAI

# 定义一个简单的工具函数
def search_documents(query: str) -> str:
    """Search for information in the document database."""
    # 在实际应用中，这里会查询文档存储
    returnf"Here are the search results for: {query}"

# 创建一个函数工具
search_tool = FunctionTool.from_defaults(
    name="search_documents",
    fn=search_documents,
    description="Search for information in the document database"
)

# 初始化语言模型
llm = OpenAI(model="gpt-4")

# 创建 Agent
agent = FunctionCallingAgentWorker.from_tools(
    [search_tool],
    llm=llm,
    verbose=True
)

# 运行 Agent
response = agent.chat("Find information about AI agent frameworks")
print(response)

7. OpenAI Agents SDK

OpenAI Logo

OpenAI Agents SDK 是一个基于 Python 的工具包，用于构建能够推理、规划和采取行动以完成复杂任务的智能自主系统。

主要特性：

• Agent 循环功能（处理工具调用，将结果发送给 LLM）
• 工具集成（将 Python 函数转换为 Agent 可用的工具）
• 支持跟踪功能，可视化 Agent 工作流

优势：

• 精简的 Agent 开发方法
• 内置Agent 工作流可视化功能
• 步步跟踪 Agent 行动

劣势：

• 依赖 OpenAI 的基础设施
• 需要扎实的 Python 编程功底
• 可能受 OpenAI 当前技术限制

应用场景：

• 客户支持自动化
• 多步研究流程
• 内容生成
• 复杂任务管理

代码示例：

from openai import OpenAI
import json

# 初始化 OpenAI 客户端
client = OpenAI(api_key="your-api-key")

# 定义一个工具
tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "search_weather",
            "description": "Get the current weather in a given location",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {
                        "type": "string",
                        "description": "The city and state, e.g., San Francisco, CA"
                    }
                },
                "required": ["location"]
            }
        }
    }
]

# 处理天气查询工具的函数
defsearch_weather(location):
    # 在实际应用中，这里会调用天气 API
    returnf"The weather in {location} is currently sunny with a temperature of 72°F."

# 创建使用该工具的 Agent
messages = [{"role": "user", "content": "What's the weather like in Boston?"}]
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",messages=messages,
    tools=tools,
    tool_choice="auto"
)

# 处理响应
response_message = response.choices[0].message
messages.append(response_message)

#检查模型是否想调用函数
if response_message.tool_calls:
    # 处理每个工具调用
    for tool_call in response_message.tool_calls:
        function_name = tool_call.function.name
        function_args = json.loads(tool_call.function.arguments)

        # 调用函数
        if function_name == "search_weather":
            function_response = search_weather(function_args.get("location"))

            # 将函数响应添加到消息列表
            messages.append({
                "tool_call_id": tool_call.id,
                "role": "tool",
                "name": function_name,
                "content": function_response
            })

    # 从模型获取新响应
    second_response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4",
        messages=messages)

    print(second_response.choices[0].message.content)
else:
    print(response_message.content)

8. Atomic Agents

Atomic Agents Logo

Atomic Agents 的 GitHub 仓库。

Atomic Agents 是一个轻量级、模块化的框架，用于构建 AI Agent 流水线，强调 AI Agent 开发的原子性。

主要特性：

• 模块化，允许组合小型、可重用的组件
• 使用 Pydantic 通过清晰的输入/输出模式实现可预测性
• 可扩展性，用于集成新组件
• 支持多 Agent 系统开发

优势：

• 轻量级架构
• Agent 构建灵活性高
• 对 AI Agent 组件的控制精细
• 开源且对开发者友好

劣势：

• 框架相对较新（生态系统仍在演变）

应用场景：

• 构建复杂的 AI 应用
• 开发多 Agent 系统 -创建模块化 AI 流水线
• 研究与分析任务

代码示例：

from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List
import os

# 这是一个基于 Atomic Agents 方法的简化示例# 在实际实现中，你需要从 atomic_agents 包导入

# 定义输入/输出模式
class ResearchQuery(BaseModel):
    topic: str = Field(description="The topic to research")
    depth: int = Field(description="The depth of research required (1-5)")

class ResearchResult(BaseModel):
    findings: List[str] = Field(description="Key findings from the research")
    sources: List[str] =Field(description="Sources of information")

# 定义一个原子 Agent 组件
class ResearchAgent:
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        # 初始化任何必要的客户端或工具

    def process(self, input_data: ResearchQuery) -> ResearchResult:
        # 在实际实现中，这里会使用 LLM 执行研究
        print(f"Researching {input_data.topic} at depth {input_data.depth}")

        # 模拟研究结果
        findings = [
            f"Finding 1 about {input_data.topic}",
            f"Finding 2 about {input_data.topic}",
            f"Finding 3 about {input_data.topic}"
        ]

        sources = [
            "https://github.com/e2b-dev/awesome-ai-agents","https://github.com/e2b-dev/awesome-ai-agents"
        ]

        return ResearchResult(findings=findings, sources=sources)

# 使用示例
if __name__ == "__main__":# 创建 Agent
    agent = ResearchAgent(api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY", "default-key"))

    # 创建输入数据
    query = ResearchQuery(topic="AIagent frameworks", depth=3)

    # 处理查询
    result = agent.process(query)

    # 显示结果
    print("\nResearch Findings:")
    for i, finding in enumerate(result.findings, 1):
        print(f"{i}. {finding}")

    print("\nSources:")
    for source in result.sources:
        print(f"- {source}")

9. Rasa

Rasa Logo

RASA 是一个开源机器学习框架，专注于构建对话式 AI 应用，侧重于文本和语音助手。

主要特性：

• 先进的自然语言理解 (NLU) 能力
• 提供灵活性和控制力，构建上下文感知的对话 Agent
• 机器学习能力，用于构建、测试和部署 AI 应用

优势：

• 高度可定制
• 强大的机器学习框架
• 文档完善丰富
• 支持复杂的对话场景

劣势：

• 与无代码平台相比，需要更多技术专业知识
• 对于初学者来说学习曲线较陡峭
• 可能需要大量开发资源

应用场景：

• 聊天机器人开发
• 虚拟助手
• 客户服务界面 -语音交互系统
• 企业级对话式 AI 解决方案

代码示例：

# RASA 项目结构示例
# 这通常会分布在 RASA 项目的多个文件中

# domain.yml - 定义助手的领域
"""
version: "3.1"

intents:
  - greet
  - goodbye
  - ask_about_ai_frameworks

responses:
  utter_greet:
    - text: "Hello! How can I help you with AI frameworks today?"

  utter_goodbye:
    - text: "Goodbye! Feel free to ask about AI frameworks anytime."

  utter_about_frameworks:
    - text: "There are several popular AI agent frameworks including LangChain, AutoGen, CrewAI, and more. Which one would you like to know about?"

entities:
  - framework_name

slots:
  framework_name:
    type: text
    mappings:
    - type: from_entity
      entity: framework_name
"""

# data/nlu.yml - 用于 NLU 的训练数据
"""
version: "3.1"nlu:
- intent: greet
  examples: |
    - hey
    - hello
    - hi
    - hello there
    - good morning

- intent: goodbye
  examples: |
    - bye
    -goodbye
    - see you around
    - see you later

- intent: ask_about_ai_frameworks
  examples: |
    - tell me about AI frameworks
    - what are the best AI agent frameworks- I need information about [LangChain](framework_name)
    - How does [AutoGen](framework_name) work?
    - Can you explain [CrewAI](framework_name)?
"""

# data/stories.yml - 用于对话管理的训练数据
"""
version: "3.1"

stories:
- story: greet and ask about frameworks
  steps:
  - intent: greet
  - action: utter_greet- intent: ask_about_ai_frameworks
  - action: utter_about_frameworks

- story: ask about specific framework
  steps:
  - intent: ask_about_ai_frameworks
    entities:
    - framework_name: "LangChain"
  - action: action_framework_info
"""

# actions/actions.py - 自定义操作
"""
from typing import Any, Text, Dict,List
from rasa_sdk import Action, Tracker
from rasa_sdk.executor import CollectingDispatcher

class ActionFrameworkInfo(Action):
    def name(self) -> Text:
        return "action_framework_info"def run(self, dispatcher: CollectingDispatcher,
            tracker: Tracker,
            domain: Dict[Text, Any]) -> List[Dict[Text, Any]]:

        framework = tracker.get_slot("framework_name")

        if framework.lower() == "langchain":
            dispatcher.utter_message(text="LangChain is an open-source framework for building applications using large language models.")
        elif framework.lower()== "autogen":
            dispatcher.utter_message(text="AutoGen is a framework from Microsoft Research that enables the development of LLM applications using multiple agents.")
        elif framework.lower() == "crewai":dispatcher.utter_message(text="CrewAI is a framework for orchestrating role-playing autonomous AI agents.")
        else:
            dispatcher.utter_message(text=f"I don't have specific information about {framework}, but it might be one of the emerging AI agent frameworks.")

        return []
"""

# 要训练和运行 RASA 助手：
# rasa train
# rasa run

10. MetaGPT

MetaGPT Logo

MetaGPT 由 Chenglin Wu 创立，是最受欢迎的开源 Agent 框架之一。

MetaGPT 是一个开源的多 Agent 框架，利用 LLM 编排 AI Agent 来模拟协作解决问题。MetaGPT 由 Chenglin Wu 创立，其 GitHub仓库已获得超过 5.6 万星标，这表明开发者们非常喜爱这款灵活且易于使用的开源 Agentic 框架。

主要特性：

• 仅凭单行需求即可生成全面的项目材料- 模拟软件开发团队结构
• 为 Agent 分配不同的基于 GPT 的角色
• 能够进行复杂的协作解决问题

优势：

• 复刻人类的程序性知识
• 优化多 Agent 系统交互 -自动化全面的软件开发工作流
• 可模拟整个团队的角色

劣势：

• 设置复杂度较高
• 依赖大型语言模型的能力
• 多 Agent 交互可能存在不一致性

应用场景：

-自动化软件开发项目生成

• 复杂多 Agent 协作解决问题
• 高级 AI 驱动的研究与分析
• 模拟组织决策过程

代码示例：

from metagpt.roles import (ProjectManager,
ProductManager,
Architect,
Engineer
)
from metagpt.team import Team
import asyncio

asyncdef main():
    # 定义项目需求
    requirement = "Create a web application that allows usersto search for and compare AI agent frameworks"

    # 创建具有不同角色的团队成员
    product_manager = ProductManager()
    project_manager = ProjectManager()
    architect = Architect()
    engineer = Engineer()# 组建一个包含这些的团队
    team = Team(
        name="AI Framework Explorer Team",
        members=[product_manager, project_manager, architect, engineer]
    )

    # 让团队开始处理需求
    await team.run(requirement)

    # 团队将生成：
    # 1. PRD (产品需求文档)
    # 2. 设计文档
    # 3. 架构图
    # 4. 实现代码
    # 5. 测试
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

11. Camel-AI (CAMEL)

CAMEL Logo

Camel-AI (CAMEL — Communicative Agents for Machine Learning) 是一个开源多 Agent 框架，使自主 Agent 能够协作、沟通并解决复杂任务。

主要特性：

• 支持多 Agent 协作
• 支持 Agent 系统的持续演进- 为多 Agent 应用提供通用基础架构
• 集成用于文本和图像任务的 AI 模型

优势：

• 开源
• 框架灵活
• 支持集成各种 AI 模型
• 能够实现自主 Agent通信

劣势：

• 作为一个较新的框架，其文档和特性可能仍在发展中

应用场景：

• autónoma 任务求解
• 数据生成与分析
• 模拟环境
• 复杂计算问题求解

代码示例：

from camel.agents import ChatAgent
from camel.messages import BaseMessage
from camel.typing import ModelType
import asyncio

asyncdef main():
    # 创建两个具有不同角色的 Agent
    user_agent = ChatAgent(
        model_type=ModelType.GPT_4,
        system_message="You are a user who needs help analyzing data about AI frameworks."
    )

    assistant_agent = ChatAgent(
        model_type=ModelType.GPT_4,
        system_message="You are an AI assistant specialized in data analysis and AI frameworks."
    )

    # 用户 Agent 发出的初始消息
    user_message = BaseMessage.make_user_message(
        role_name="User",
        content="I need to compare different AI agent frameworks for my project. Can you help me analyze their features?")

    # 开始对话
    assistant_response = await assistant_agent.step(user_message)
    print(f"Assistant: {assistant_response.content}\n")

    # 继续对话for _ in range(3):  # 模拟几个回合的对话
        user_response = await user_agent.step(assistant_response)
        print(f"User: {user_response.content}\n")assistant_response = await assistant_agent.step(user_response)
        print(f"Assistant: {assistant_response.content}\n")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

三、 开源框架与商业解决方案

开源框架：

• 公开且免费使用
• 可定制性强
• 社区驱动开发
• 示例：LangChain、CrewAI、AutoGen、LangGraph

商业框架：

• 通常提供更完善的企业级功能
• 提供专门的技术支持
• 可能具备更强大的基础设施
• 示例：Salesforce Agentforce、Einstein GPT、OpenAI Agents SDK 的部分功能

AI Agent 框架的关键评估标准

评估 AI Agent 框架时，请考虑以下重要因素：

• 易用性
• 灵活性
• 社区支持
• 集成能力
• 性能- 可扩展性

AI Agent 框架的新兴趋势

AI Agent 领域正在快速发展，呈现出以下几个显著趋势：

• 越来越侧重于多 Agent 系统
• 更复杂的推理能力
• 工具和记忆集成得到增强
• 开发接口更加简化
• 对低代码和简化 AI Agent 开发的关注日益增长

四、 如何选择合适的 AI Agent 框架

为您的项目选择 AI Agent 框架时，请考虑：- 您的特定项目需求

• 首选的编程语言
• 可扩展性需求
• 集成能力
• 社区支持和文档
• 需要对 Agent 行为控制的程度
• 实现的复杂性
• 所需特性
• 预算
• 长期可扩展性

五、 结论

AI Agent 框架格局正在快速演变，其中开源解决方案在创新性和灵活性方面遥遥领先。对于希望构建复杂 AI 应用的开发者来说，这些框架提供了创建智能、自主系统所需的工具和基础设施。

无论您需要用于构建对话 Agent、多 Agent 协作系统，还是复杂工作流自动化的框架，本指南介绍的 11 个框架都提供了多种选择，以满足不同的需求和技术专业水平。

随着 AI Agent 技术的不断发展，了解这些框架的能力和局限性对于希望在应用中充分发挥 AI 潜力的开发者来说至关重要。

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