AI 智能体三大核心组件：从框架（Framework）、运行时（Runtime）到工具集（Harness）的技术边界与应用场景

我最近常常被问到一个问题：“LangChain、LangGraph、DeepAgents 到底有什么区别？”

老实说，最开始我也很难一句话说清楚。直到反复地使用、踩坑、部署、调试之后，我才逐渐形成了自己的理解。

今天就想和你聊聊这三者在我眼中的关系——不是照搬官方文档的定义，而是基于我亲手实践的体会。

我现在更喜欢用三个词来描述它们：
LangChain 是一个 AI 智能体框架（Agent Framework），
LangGraph 是 AI 智能体运行时（Agent Runtime），
DeepAgents 是 AI 智能体工具集（Agent Harness）。

当然，这三个词目前在业界还没有明确界限。框架、运行时、工具集之间依然存在模糊地带与重叠，这篇文章其实也是我一次“尝试划线”的过程。

一、AI 智能体框架：LangChain 的抽象之美与复杂之痛

还记得我第一次上手 LangChain，那是一个典型的“又爱又恨”的体验。

爱它的抽象能力：它帮我把复杂的提示链、工具调用、内存系统都组织得井井有条；

恨它的隐藏机制：有时候调试时我只想看清楚模型到底收到了什么输入，但层层封装让我一度抓狂。

对我而言，“AI 智能体框架”最大的价值就在于抽象。

它像是在混乱的 Prompt 丛林中架起一座桥，让开发者能更快搭起一套标准化的 AI 应用。

当我从一个项目切换到另一个时，不必再从零搭建基础结构，而是能直接用 LangChain 提供的模块，比如 Agent Loop、结构化内容块、记忆与中间件系统。

LangChain 1.0 的更新可以说是一次“重新定义抽象”的工程。团队投入了大量心力去思考：怎样在不失灵活性的前提下，让框架足够通用？这让我第一次感受到，一个好的框架不仅仅是代码工具，更是一种对开发方式的哲学设计。

除了 LangChain，现在我也在关注一些同类型框架，比如 Spring AI、Vercel AI SDK、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Google ADK、LlamaIndex——它们都在用不同的方式解决同一个问题：如何让开发者更高效地与 LLM 打交道。

二、AI 智能体运行时：LangGraph 的“生产力基石”

当我第一次把 Agent 真正部署到线上时，LangGraph 给我的感觉是“救命稻草”。

你会发现，框架只能帮你搭好逻辑，真正的难题出现在运行阶段——任务中断、状态丢失、上下文混乱、消息阻塞，这些问题随时可能让一个智能体“罢工”。

LangGraph 正是为了解决这些现实问题而诞生的。它关注的是稳定性、可恢复性与实时性，这些词听起来没那么酷，但对任何生产系统来说都至关重要。例如：

• Durable Execution（持久化执行）：任务可以中断后恢复；
• Stream 支持：让 LLM 输出可以实时传输；
• HITL（Human-in-the-Loop）：允许人在关键时刻介入；
• 数据持久化：让智能体记得自己做过的事。

在 LangGraph 的设计理念中，我最喜欢一句话：“

少假设未来，贴近代码本身。”

它没有去幻想一个完美的调度系统，而是从实际部署痛点出发，用最工程化的方式把 AI 智能体变得可靠。

现在，包括 LinkedIn、Uber 等公司都已经在用它来支撑自己的 AI 工作流，这说明它确实走在正确的方向上。

我常说，LangGraph 的位置就像是操作系统里的“内核”——它比框架更底层，反而更关键。LangChain 1.0 就是基于 LangGraph 构建的，用它来支撑所有的运行时能力。

三、AI 智能体工具集：DeepAgents 的“开箱即用”体验

再往上，就是 DeepAgents。它是 LangChain 团队的新项目，也可以看作是 LangChain 的“应用层延伸”。如果说 LangChain 是你动手搭积木的框架，LangGraph 是让积木稳定运转的地基，那 DeepAgents 就像是直接给你准备好了一整套拼好的模型。

我第一次用 DeepAgents 的时候，最大的感受就是——终于不用从零写提示词了！它内置了默认的提示模板、常用的工具调用逻辑，还有规划与文件系统访问能力。你可以在很短时间内就跑出一个能完成任务的通用智能体，不必陷入 endless prompt tuning 的深坑。

在我看来，DeepAgents 就像是一个“通用版的 Claude Code”。而现在 Claude 也在往同一个方向走，他们发布的 Claude Agent SDK，本质上也是试图构建一个通用的 AI 工具集生态。

从趋势上看，这一层产品的目标已经不再是“框架开发”，而是让更多人——甚至不会写代码的人——也能快速组装出功能完善的 AI 智能体。

**当然，是否所有 CLI 工具都算 AI 工具集，还值得讨论。但至少目前，DeepAgents 的定位是明确的：**让 AI 开发真正变得“拿来即用”。

写这篇文章时，我其实并不打算“替官方下定义”。只是希望能用一个开发者的视角，把这些日常使用中的“模糊感”整理清楚。

我相信，未来 “框架—运行时—工具集” 三层体系会越来越清晰。框架让我们快速构建，运行时让它们稳定可靠，工具集则让更多人能轻松参与进来。

就像早年的 Web 开发从 Spring、Django 到 Next.js 的演进一样，AI 开发也正在走向自己的“成熟分层时代”。

**如果你在实际使用中有不同体验，欢迎告诉我。毕竟，这个行业最大的魅力就在于——**我们都还在边走边定义未来。

最近这几年，经济形式下行，IT行业面临经济周期波动与AI产业结构调整的双重压力，很多人都迫于无奈，要么被裁，要么被降薪，苦不堪言。但我想说的是一个行业下行那必然会有上行行业，目前AI大模型的趋势就很不错，大家应该也经常听说大模型，也知道这是趋势，但苦于没有入门的契机，现在他来了，我在本平台找到了一个非常适合新手学习大模型的资源。大家想学习和了解大模型的，可以**点击这里前往查看**