简介

本文盘点了7款主流AI Agent开发框架：LangGraph、AutoGen、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Google ADK、MetaGPT和PydanticAI。每个框架各有特色：LangGraph专注有状态工作流，AutoGen支持多智能体协作，CrewAI提供高性能独立框架，OpenAI Agents SDK注重生产级特性，Google ADK模块化设计，MetaGPT模拟软件公司角色分工，PydanticAI强调类型安全。文章详细介绍了各框架的核心特性和适用场景，帮助开发者选择合适的开发工具。

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AI Agent开发框架众多，开发者面临框架选择难题。本文据项目文档翻译整理，盘点几款主流框架：LangGraph、AutoGen、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Google Agent Development Kit (ADK)、MetaGPT和PydanticAI。

LangGraph

LangGraph 是一种底层编排框架，用于构建、管理和部署长时间运行的有状态智能体。

• 官网地址：https://www.langchain.com/langgraph
• 项目地址：https://github.com/langchain-ai/langgraph

LangGraph 是 LangChain 团队开发的开源框架，用于构建有状态、多步骤复杂工作流。弥补传统 LangChain 动态流程控制不足，支持灵活 Agent 协作与状态管理：以有向图组织工作流，任务拆分为节点和边，实现非线性执行逻辑，更贴近真实业务场景。

核心功能

LangGraph 为长时间运行的有状态工作流或智能体提供底层支撑基础设施。不抽象提示词或架构（无预设提示词模板，控制权交还开发者），有核心优势。

• 持久化执行：构建抗故障、长时间运行且能从断点自动精确恢复的智能体。
• 人在回路：无缝整合人工监督，执行中可随时检查修改智能体状态。
• 全维度记忆管理：创建有短期工作记忆与长期持久记忆的有状态智能体。
• 基于LangSmith的调试：用可视化工具洞察智能体行为，追踪路径、捕获迁移、提供指标。
• 生产级部署：借助可扩展基础设施，自行部署复杂智能体系统 。

生态协同

LangGraph 可独立使用或与任何 LangChain 产品无缝集成，为开发者提供构建智能体的全套工具。优化 LLM 应用开发，建议结合以下组件：

• LangSmith：用于智能体评估与可观测性，可调试低效 LLM 应用运行、评估轨迹、实现生产可视化及提升性能。
• LangGraph Platform：用于长时间运行有状态工作流的部署，能轻松部署和扩展智能体，支持跨团队发现、复用、配置和共享，可通过 LangGraph Studio 可视化原型设计快速迭代。
• LangChain：提供集成化、可组合组件，简化 LLM 应用开发流程。

AutoGen

AutoGen 是一个用于创建多智能体 AI 应用程序的框架，这些应用程序可以自主行动或与人类协同工作。

• 官网地址：https://www.microsoft.com/en-us/research/project/autogen/
• 项目地址：https://github.com/microsoft/autogen

AutoGen 是由微软研究院开发的开源多智能体（Multi-Agent）协作框架，旨在通过大型语言模型（LLM）驱动多个 AI 智能体协同解决复杂任务。

核心特性

• 异步消息传递：智能体异步通信
• 模块化与可扩展性：可插拔组件定制系统
• 可观测性与调试：跟踪调试智能体交互和工作流
• 分布式：复杂分布式智能体网络
• 内置和社区扩展模块：开源开发者管理扩展，增强框架功能
• 跨语言支持：支持 Python 和 .NET
• 完整类型支持：类型检查确保代码健壮内聚

框架设计

AutoGen 采用分层且可扩展的设计：

• Core API（核心 API）：实现消息传递、事件驱动智能体及本地和分布式运行时，提供灵活性与强大功能，支持 .NET 和 Python 跨语言操作。
• AgentChat API（智能体聊天 API）：基于 Core API 构建，实现更简单且带预设范式的 API 用于快速原型设计，支持常见多智能体模式。
• Extensions API（扩展 API）：支持一、三方扩展，持续拓展框架能力，支持 LLM 客户端实现（如 OpenAI、AzureOpenAI）及代码执行等能力。

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AutoGen 生态系统还支持两个必备的开发者工具：

• AutoGen Studio：提供无代码图形用户界面（GUI） 用于构建多智能体应用。
• AutoGen Bench：提供用于评估智能体性能的基准测试套件。

CrewAI

CrewAI 是精简、极速的 Python 框架，从零构建，独立于 LangChain 等智能体框架。开发者能兼得高层次简洁性与精确低层次控制，是创建适用于任何场景的定制自主 AI 智能体的理想之选。

• 官网地址：https://www.crewai.com/
• 项目地址：https://github.com/crewAIInc/crewAI

为什么需要 CrewAI

• CrewAI Crews：针对多个智能体的自主性与协作智能进行优化。
• CrewAI Flows：支持细粒度、事件驱动的控制，通过单次LLM调用实现精准任务编排，并原生支持Crews。

CrewAI 释放了多智能体自动化的真正潜力，通过 AI 智能体小组（Crews of AI Agents）或事件流程（Flows of Events），提供了顶尖水平的速度、灵活性和控制组合：

• 独立框架 (Standalone Framework)：从零构建，独立于 LangChain 等框架。
• 高性能 (High Performance)：优化速度与资源使用，实现快速执行。
• 灵活低阶自定义 (Flexible Low Level Customization)：高阶低阶皆可自由自定义，涵盖工作流、架构及智能体行为等。
• 适用于每种用例 (Ideal for Every Use Case)：简单任务和复杂企业场景均有效。
• 强大的社区 (Robust Community)：超 100,000 认证开发者的快速增长社区提供支持与资源。

CrewAI 使开发者和企业能够自信地构建智能自动化，弥合简洁性、灵活性和性能之间的差距

OpenAI Agents SDK

• 官网地址：https://openai.github.io/openai-agents-python/
• 项目地址：https://github.com/openai/openai-agents-python

OpenAI Agents SDK 是 Swarm 的生产优化版本，继承 Swarm 的核心设计理念（如多智能体协作、任务移交机制），同时新增关键生产级特性。

OpenAI Agents SDK 包含一组极简的核心原语：

1. 智能体(Agents)，是配备指令和工具的大语言模型（LLM）
2. 交接(Handoffs)：允许智能体将特定任务委托给其他智能体
3. 护栏(Guardrails)：用于验证智能体的输入
4. 会话(Sessions)：自动维护跨智能体运行的对话历史

为什么需要 OpenAI Agents SDK

该 SDK 遵循两大设计原则：

• 功能丰富概念精简：提供足够功能体现价值，保持极简核心原则，便于快速上手。
• 开箱即用灵活定制：默认配置高效运行，支持精确自定义执行逻辑。

SDK 的主要特性包括：

• 智能体循环：内置机制自动处理工具调用、返回结果给 LLM 并循环，直至任务完成。
• Python 优先：用 Python 特性编排串联智能体，无需学新抽象概念。
• 交接机制：支持多智能体间协调委派任务。
• 安全护栏：并行运行输入验证检查，失败则提前中断流程。
• 会话管理：自动维护跨智能体对话历史，无需手动处理状态。
• 函数工具：将 Python 函数转工具，支持自动生成及 Pydantic 验证。
• 追踪功能：内置追踪系统，支持可视化、调试、监控，可结合 OpenAI 相关工具套件

Google Agent Development Kit (ADK)

• 官网地址：https://google.github.io/adk-docs/
• 项目地址：https://github.com/google/adk-python

Agent Development Kit (ADK) 是一个灵活、模块化的框架，用于开发和部署 AI 智能体。虽然针对 Gemini 和谷歌生态系统进行了优化，但 ADK 具备模型无关性（model-agnostic）和部署无关性（deployment-agnostic），并构建了与其他框架的兼容性。ADK 旨在使智能体开发更接近软件开发体验，帮助开发者更轻松地创建、部署和编排智能体架构——从简单任务到复杂工作流均可覆盖。

核心特性

• 健全工具生态（Rich Tool Ecosystem）：用预构建工具等赋予智能体多样能力，深度整合谷歌生态。
• 代码驱动开发（Code-First Development）：在Python中定义智能体逻辑等，提供灵活性、可测试性和版本控制能力。
• 模块化多智能体系统（Modular Multi-Agent Systems）：组合多个智能体成灵活层级结构，设计可扩展应用系统。
• 随处部署（Deploy Anywhere）：将智能体容器化部署至Cloud Run或通过Vertex AI智能体引擎无缝扩展。

MetaGPT

• 官网地址：https://docs.deepwisdom.ai/main/en/
• 项目地址：https://github.com/FoundationAgents/MetaGPT

为多个GPT分配不同角色，组成协作式软件实体以处理复杂任务。

MetaGPT 旨在通过模拟真实软件公司的角色分工与标准化流程（SOP），实现复杂任务的自动化处理。

将多智能体系统视作一个软件公司

MetaGPT 接收单行需求输入，输出用户故事、竞品分析等成果。其内部含产品经理等角色，提供软件公司全流程与标准化操作程序（SOP）。核心哲学理念是 Code = SOP(Team)，将 SOP 具象化用于大语言模型（LLM）团队协作。

• 智能体（Agent）的定义：Agent = 大语言模型（LLM） + 观察（Observation） + 思考（Thought） + 行动（Action） + 记忆（Memory）
• 多智能体系统（MultiAgent）的定义：MultiAgent = 智能体 + 环境 + 标准操作流程（SOP） + 通信 + 经济模型

PydanticAI

• 官网地址：https://ai.pydantic.dev/
• 项目地址：https://github.com/pydantic/pydantic-ai

PydanticAI 是一个 Python 智能体框架，旨在降低使用生成式人工智能（Generative AI）构建生产级应用程序的难度。

PydanticAI 是 Pydantic 核心团队开发的 Python Agent 框架，简化基于生成式 AI（如 LLMs）的生产级应用开发。灵感源于 FastAPI，目标是提供类似开发体验，结合 Pydantic 强类型验证与现代工具链，解决现有 LLM 开发框架痛点。

为什么需要 PydanticAI

• 由 Pydantic 团队构建：Pydantic 背后团队开发，验证层用于众多框架（如 OpenAI SDK、Anthropic SDK 等）。
• 模型无关：支持多模型（OpenAI、Anthropic 等），提供接口支持其他模型。
• Pydantic Logfire 集成：无缝集成，实现实时调试、性能监控与行为追踪。
• 类型安全：提供强大类型检查。
• Python 风格：用熟悉控制流和智能体组合构建 AI 项目，便于应用最佳实践。
• 结构化响应：用 Pydantic 验证并结构化输出，确保结果一致。
• 依赖注入系统：提供可选系统，为智能体相关提供数据与服务，适用于迭代开发。
• 流式响应：支持流式传输 LLM 响应并即时验证 。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.大模型 AI 学习和面试资料

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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