深入解析AI Agent框架：Google ADK vs. Autogen、Langchain與CrewAI
人工智能（AI）領域對多智能體系統的潛力充滿期待——這種框架允許多個專業化 AI 智能體協作，以比單一模型更高效地解決復雜問題。這一轉變預示著更精細的自動化、復雜的問題解決能力以及自主化工作流程。
近期，Google 推出了其智能體開發工具包（Agent Development Kit，ADK），進入這一領域。然而，面對 Microsoft 的 Autogen、靈活的 Langchain 和以協作為核心的 CrewAI 等成熟框架，開發者需要做出關鍵選擇：哪款框架最適合他們的需求？
本文將深入探討 Google 的 ADK，并將其與 Autogen、Langchain 和 CrewAI 在關鍵維度上進行嚴謹對比。
1. 集成與生態系統（模型與基礎設施）
選擇框架時，需考慮是否需要與特定云基礎設施深度集成（例如 ADK 的 Google Cloud Platform 可選路徑），還是優先考慮模型選擇和部署位置的最大靈活性。目前大多數框架支持廣泛的模型，但其基礎設施和生態系統集成的實現方式差異顯著。
ADK（Google 基礎設施優先 + 通過 LiteLLM 支持廣泛模型）
ADK 的獨特優勢在于其與 Google Cloud Platform（GCP）基礎設施（Vertex AI 智能體引擎、Cloud Run）的可選深度集成，提供托管服務。然而，通過 LiteLLM 等封裝工具，ADK 可連接 100 多種大語言模型（LLM）提供商，模型訪問高度靈活。
ADK 適合希望在 Google 優化基礎設施與廣泛模型訪問之間取得平衡的用戶，具體選擇取決于優先考慮 GCP 優化還是模型多樣性。
代碼示例 1（原生 Gemini）：
from google.adk.agents importAgent
from google.adk.tools import google_search
assistant =Agent(
name="gcp_assistant",
model="gemini-2.0-flash",# 直接使用，可能會在 Vertex AI 上優化
instructinotallow="回答問題，必要時使用搜索。",
# google_search 是預構建工具，允許智能體執行 Google 搜索
tools=[google_search]
)
print("ADK 智能體已配置為使用原生 Gemini。")代碼示例 2（通過 LiteLLM 使用 OpenAI 及其他模型）：
# 需要：pip install litellm
from google.adk.agents importAgent
from google.adk.llm_config importLiteLlm# 假設的 LiteLLM 集成封裝
openai_llm =LiteLlm(model="openai/gpt-4o-mini")# 通過 LiteLLM 指定提供商/模型
openai_agent =Agent(
name="openai_via_adk",
llm=openai_llm,# 傳遞 LiteLLM 配置
instructinotallow="你由 OpenAI 提供支持，通過 ADK + LiteLLM 訪問。"
)
print("ADK 智能體已配置為通過 LiteLLM 使用 OpenAI。")
# 需要設置 OPENAI_API_KEY 環境變量Autogen（配置驅動，基礎設施無關）
Autogen 采用配置驅動方法，通過列表定義大語言模型端點（例如 OpenAI、Azure OpenAI、本地模型如 LLaMA）。它還支持 LiteLLM 以擴展模型訪問。由于對基礎設施依賴極少，Autogen 高度靈活，可跨云提供商或本地部署，無鎖定限制。
其與基礎設施無關的設計和基于配置的靈活性使 Autogen 非常適合重視可移植性、希望在模型或環境之間無縫切換的用戶。
代碼示例（加載配置）：
from autogen importAssistantAgent, config_list_from_json
config_list_openai = config_list_from_json(env_or_file="OAI_CONFIG_LIST")
assistant_openai =AssistantAgent(
name="openai_assistant",
llm_cnotallow={"config_list": config_list_openai}
)
print("Autogen 智能體通過 OAI_CONFIG_LIST 配置完成。")
# OAI_CONFIG_LIST 是指定 API 密鑰和端點的 JSON 文件或環境變量
# 例如：[{"model": "gpt-4", "api_key": "..."}]Langchain（高度提供商無關 - 模型與基礎設施）
Langchain 在提供商無關設計上表現卓越，允許用戶從幾乎任何來源（例如 Google、OpenAI、Hugging Face）顯式實例化模型。它提供最深入的工具集成庫（例如檢索、記憶）和向量存儲（例如 Pinecone、FAISS 等），且與特定云基礎設施無固有聯系，適應性極強。
Langchain 廣泛的生態系統和靈活性使其成為需要強大集成和獨立于單一提供商或基礎設施的用戶的首選。
代碼示例（顯式 Google 模型）：
from langchain_openai importChatOpenAI# 顯式導入 OpenAI
from langchain_core.prompts importChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers importStrOutputParser
# 實例化特定提供商的模型類
openai_llm =ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)
prompt =ChatPromptTemplate.from_template("告訴我關于 {topic} 的信息")
chain_openai = prompt | openai_llm |StrOutputParser()
print("Langchain 使用顯式導入的 ChatOpenAI 模型。")
# result = chain_openai.invoke({"topic": "Langchain"})CrewAI（獨立，傳遞大語言模型實例）
CrewAI 專注于智能體編排和角色定義，要求用戶提供已配置的大語言模型實例（通常來自 Langchain 或通過 LiteLLM）。它與基礎設施無關，無特定云或模型依賴，保持輕量且適應性強。
CrewAI 的獨立性適合希望定義協作智能體工作流程、同時完全控制大語言模型和部署環境的用戶。模型靈活性取決于提供的實例。
代碼示例（傳遞 Langchain 大語言模型）：
from crewai importAgent
from langchain_community.llms importOllama# 需要 langchain-community
# 概念性：通過 Ollama 配置本地模型連接
local_llm =Ollama(model="llama3")# 假設 Ollama 服務器正在運行
local_agent =Agent(
role='編碼者',
goal='編寫 Python 代碼',
backstory='...',
llm=local_llm # 傳遞本地大語言模型實例
)
print("CrewAI 智能體概念性使用傳入的本地 Ollama 實例。")2. 開發方式
選擇 AI 框架時，一個關鍵考慮因素是您在開發過程中偏好的抽象程度。這一權衡決定了設計和實現智能體及工作流程的方式。以下比較了四種框架——ADK、Autogen、Langchain 和 CrewAI——它們各自采用不同的范式：面向對象類實例化、分層 API、函數式組合和聲明式角色。
ADK（代碼優先，基于類）
ADK 采用傳統的面向對象編程（OOP）方法。開發者通過構造函數參數實例化智能體類（例如 Agent、SequentialAgent）并配置其行為。這種方法對熟悉 OOP 的用戶直觀，提供代碼優先的定義智能體和工作流程的方式。
代碼示例（工作流程智能體）：
from google.adk.agents importAgent,SequentialAgent
step1 =Agent(name="step1", model="gemini-2.0-flash", instructinotallow="...")
step2 =Agent(name="step2", model="gemini-2.0-flash", instructinotallow="...")
# 使用特定的工作流程智能體類
pipeline =SequentialAgent(
name="my_sequential_task",
sub_agents=[step1, step2]# 通過參數配置
)
print("ADK：實例化特定工作流程智能體（SequentialAgent）。")Autogen（分層 API）
Autogen 提供分層 API，平衡了易用性和自定義能力。它包括用于常見任務（例如助手-用戶交互）的高層智能體（如 AssistantAgent 和 UserProxyAgent），以及用于需要更多行為控制的低層智能體 ConversableAgent。
適合希望通過高層智能體快速原型設計、同時保留深入自定義邏輯選項的用戶。
代碼示例 1（高層智能體）：
from autogen importAssistantAgent,UserProxyAgent, config_list_from_json
config_list = config_list_from_json("OAI_CONFIG_LIST")
llm_config ={"config_list": config_list}
# 用于常見角色的高層智能體類型
assistant =AssistantAgent(name="assistant", llm_cnotallow=llm_config)
user_proxy =UserProxyAgent(name="user_proxy", human_input_mode="NEVER", code_execution_cnotallow=False)
print("Autogen：使用高層 AssistantAgent 和 UserProxyAgent。")代碼示例 2（概念性 - 自定義智能體）：
from autogen importConversableAgent# 提供更多控制的基類
classMyCustomAgent(ConversableAgent):# 繼承以實現自定義邏輯
def __init__(self, name, custom_param,**kwargs):
super().__init__(name,**kwargs)
self.custom_param = custom_param
# 重寫方法如 generate_reply 以實現自定義行為
# ...
# custom_agent = MyCustomAgent(...)
print("Autogen：概念性自定義智能體，繼承自 ConversableAgent。")Langchain（模塊化組件與 LCEL）
Langchain 注重模塊化和可組合性，允許開發者通過 LangChain 表達式語言（LCEL）使用管道（|）操作符組合組件（例如提示、模型、工具）。它還提供工廠函數如 create_tool_calling_agent，用于預配置智能體組裝。
代碼示例 2（智能體工廠函數）：
from langchain_openai importChatOpenAI
from langchain_core.prompts importChatPromptTemplate
from langchain.agents import create_tool_calling_agent,AgentExecutor
from langchain_core.tools import tool
@tool
def get_length(s: str)->int:
"""獲取字符串長度。"""
return len(s)
tools =[get_length]
model =ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
# 使用工廠函數組裝智能體可運行對象
# 注意：提示結構對這些智能體有特定要求
prompt =ChatPromptTemplate.from_messages([
("system","你是一個有用的助手。"),
("human","{input}"),
("placeholder","{agent_scratchpad}")# 關鍵占位符
])
agent_runnable = create_tool_calling_agent(model, tools, prompt)
agent_executor =AgentExecutor(agent=agent_runnable, tools=tools, verbose=True)
print("Langchain：使用工廠函數創建智能體。")
# result = agent_executor.invoke({"input": "‘hello’ 的長度是多少？"})CrewAI（聲明式角色/目標）
CrewAI 采用聲明式、基于角色的方法，通過自然語言描述智能體的角色、目標和背景故事來定義智能體?？蚣芨鶕@些描述塑造智能體行為，優先考慮可訪問性而非技術復雜性。
代碼示例（具有特定配置的智能體）：
from crewai importAgent
from langchain_openai importChatOpenAI
llm =ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
# 具有更多特定配置選項的智能體
senior_researcher =Agent(
role='高級 AI 研究員',
goal='探索尖端 AI 技術',
backstory='擁有數十年 AI 研究經驗的博士。',
llm=llm,
allow_delegatinotallow=False,# 禁止該智能體委托任務
max_iter=5,# 限制其任務的迭代次數
verbose=True
)
print("CrewAI：具有附加配置（allow_delegation、max_iter）的智能體。")3. 多智能體架構
設計多智能體系統時，核心權衡在于如何組織智能體之間的協作。每個框架提供不同的智能體交互編排方式，平衡控制、靈活性和易用性。以下探討這些范式，提供驗證過的代碼示例，并突出其優勢和理想應用場景。
ADK（層次化組合/工作流程）
ADK 通過專用工作流程智能體（如 SequentialAgent 和 ParallelAgent）或可能的 LLM 驅動的路由智能體，構建多智能體協作。這種方法強調顯式的層次化組合，工作流程預定義，子智能體按結構化順序或并發執行任務。
代碼示例（概念性 - 并行工作流程）：
from google.adk.agents importAgent,ParallelAgent
task_a =Agent(name="task_a", model="gemini-2.0-flash", instructinotallow="執行任務 A。")
task_b =Agent(name="task_b", model="gemini-2.0-flash", instructinotallow="執行任務 B。")
# 概念性：并發運行子智能體
parallel_tasks =ParallelAgent(
name="concurrent_work",
sub_agents=[task_a, task_b]
)
print("ADK：概念性 ParallelAgent 工作流程。")
# results = parallel_tasks.run("輸入數據") # 返回兩者的結果Autogen（對話聚焦/群聊）
Autogen 將多智能體協作建模為對話，使用 initiate_chat 實現雙智能體交互，或通過 GroupChat 和 GroupChatManager 實現多智能體討論。智能體根據預定義角色或動態編排輪流執行，模仿類人對話。
代碼示例（概念性 - 群聊）：
from autogen importAssistantAgent,UserProxyAgent,GroupChat,GroupChatManager
# 定義多個智能體...
config_list = config_list_from_json("OAI_CONFIG_LIST")
llm_config ={"config_list": config_list}
coder =AssistantAgent(name="coder", llm_cnotallow=llm_config)
pm =AssistantAgent(name="project_manager", llm_cnotallow=llm_config)
tester =AssistantAgent(name="tester", llm_cnotallow=llm_config)
user_proxy =UserProxyAgent(name="user", human_input_mode="NEVER")
groupchat =GroupChat(agents=[user_proxy, coder, pm, tester], messages=[], max_round=10)
manager =GroupChatManager(groupchat=groupchat, llm_cnotallow=llm_config)
# user_proxy.initiate_chat(manager, message="開發并測試功能 X。")
print("Autogen：概念性群聊設置。")Langchain（通用智能體 + LangGraph 用于復雜編排）
Langchain 的基礎智能體以線性方式處理簡單工具使用，但對于復雜、有狀態的多智能體交互，LangGraph 是首選解決方案。LangGraph 允許開發者定義狀態圖，包含節點（智能體）和邊（轉換），支持循環和條件流。
代碼示例（概念性 - LangGraph 結構）：
# 文件名：langchain_multi_2_conceptual.py
from typing importTypedDict,Annotated
from langgraph.graph importStateGraph,END
classAgentState(TypedDict):# 共享狀態
input: str
result: str
sender: str
# 占位符智能體可運行對象（實現省略）
def agent_1_runnable(state):return{"result":"A1","sender":"agent1"}
def agent_2_runnable(state):return{"result":"A2","sender":"agent2"}
workflow =StateGraph(AgentState)
workflow.add_node("agent1", agent_1_runnable)
workflow.add_node("agent2", agent_2_runnable)
workflow.set_entry_point("agent1")
workflow.add_conditional_edges("agent1",lambda state: state['sender'],{"agent2":"agent2","__end__":END})
workflow.add_edge('agent2','agent1')# 循環流
app = workflow.compile()
print("Langchain：概念性 LangGraph 結構，用于有狀態的多智能體流。")CrewAI（基于角色的團隊與任務流程）
CrewAI 將智能體組織成團隊，每個智能體具有角色，任務根據定義的流程（例如順序或層次）執行。協作由任務依賴和委托驅動，由角色定義引導。
代碼示例（概念性 - LangGraph 結構）：
from crewai importAgent,Task,Crew,Process
from langchain_openai importChatOpenAI
llm =ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
manager =Agent(role='管理者', goal='監督項目', backstory='...', llm=llm)# 管理者智能體
worker1 =Agent(role='工作者1', goal='...', backstory='...', llm=llm)
worker2 =Agent(role='工作者2', goal='...', backstory='...', llm=llm)
task_delegation =Task(descriptinotallow="為項目 X 分配子任務", agent=manager, expected_output="...")
# 工作者任務可能動態創建或定義以供拾取
# 具有管理者智能體委托任務的團隊
hierarchical_crew =Crew(
agents=[manager, worker1, worker2],
tasks=[task_delegation],# 從管理者的任務開始
process=Process.hierarchical,# 啟用委托流程
manager_llm=llm # 為管理者角色指定大語言模型
)
# 順序任務執行的團隊
# sequential_crew = Crew(
# agents=[researcher, writer],
# tasks=[task1, task2],
# process=Process.sequential # 任務按順序運行
# )
print("CrewAI：定義了具有層次流程的團隊（管理者委托）。")
# result = hierarchical_crew.kickoff()4. 工具與擴展性
在將工具集成到 AI 框架時，核心權衡在于是否優先選擇龐大的預構建工具庫（Langchain）、無縫的 Google 服務集成（ADK），還是強大的自定義工具定義（各框架均支持，但方式不同）。以下詳細分析這些方法，提供驗證過的示例和見解。
ADK（Google 工具 + 自定義/OpenAPI）
ADK 在與 Google 服務（例如 Google 搜索、Vertex AI 工具）的輕松集成方面表現突出，利用其與 GCP 的對齊。它支持通過 Python 函數（通過文檔字符串定義功能）實現自定義工具，并可能支持 OpenAPI 規范以實現結構化工具定義，盡管這方面的文檔較少。
代碼示例 1（帶有文檔字符串的函數）：
from google.adk.agents importAgent
import datetime
def get_current_iso_time()-> str:
"""返回當前日期和時間的 ISO 格式。"""# 文檔字符串解釋工具功能
return datetime.datetime.now().isoformat()
time_agent =Agent(
name="time_agent", model="gemini-2.0-flash",
instructinotallow="如果被問到，告知當前時間。",
tools=[get_current_iso_time]# 直接傳遞函數
)
print("ADK：工具定義為帶有文檔字符串的 Python 函數。")代碼示例 2（概念性 - @tool 裝飾器）：
# 概念性：ADK 可能提供類似于其他框架的裝飾器
from google.adk.tools import tool # 假設導入
from google.adk.agents importAgent
@tool("weather_lookup")# 裝飾器定義名稱/模式
def get_weather(city: str, unit: str ="celsius")-> str:
"""獲取城市天氣。單位可以是 'celsius' 或 'fahrenheit'。"""
# （API 調用實現）
return f"{city} 的天氣是晴天，25 {unit}。"
weather_agent =Agent(
name="weather_agent", model="gemini-2.0-flash",
instructinotallow="提供天氣預報。",
tools=[get_weather]
)
print("ADK：概念性工具定義，使用 @tool 裝飾器。")Autogen（函數注冊/大語言模型函數調用）
Autogen 通過 register_function 支持工具注冊，將 Python 函數鏈接到智能體，或通過在 llm_config 中傳遞工具模式（例如 OpenAI 格式）實現大語言模型原生工具調用。這種雙重方法平衡了顯式控制和大語言模型驅動的調用。
代碼示例（大語言模型工具調用配置）：
from autogen importAssistantAgent, config_list_from_json
import json
# 以 OpenAI 格式定義工具模式
calculator_schema ={
"type":"function",
"function":{
"name":"calculator",
"description":"計算表達式的結果。",
"parameters":{
"type":"object",
"properties":{"expression":{"type":"string","description":"數學表達式"}},
"required":["expression"],
},
},
}
# 實際計算器函數需在其他地方可調用/注冊
def calculator(expression: str)-> str:return str(eval(expression))# 不安全的 eval
config_list = config_list_from_json("OAI_CONFIG_LIST")
llm_config_tools ={
"config_list": config_list,
"tools":[calculator_schema]# 將模式傳遞到大語言模型配置
}
calculator_agent =AssistantAgent(
name="calculator_agent",
llm_cnotallow=llm_config_tools
)
print("Autogen：通過 llm_config 中的 'tools' 列表配置工具，以實現大語言模型工具調用。")
# 如果配置正確，智能體將直接輸出工具調用Langchain（最大工具庫 + @tool 裝飾器/BaseTool）
Langchain 提供最龐大的預構建工具庫（例如 DuckDuckGo、Wikipedia）和工具包（例如 SQL、文件管理）。自定義工具可通過 @tool 裝飾器實現簡單定義，或使用 BaseTool 類實現有狀態的復雜邏輯。
代碼示例（導入預構建 + 自定義工具）：
from langchain_community.tools importDuckDuckGoSearchRun# 導入特定工具
# from langchain.agents import load_tools # 替代批量加載
from langchain.agents importAgentExecutor# ... 其他導入
from langchain_core.tools import tool
@tool
def get_word_length(word: str)->int:return len(word)
# 初始化預構建工具
search =DuckDuckGoSearchRun()
# 組合自定義和預構建工具
tools =[get_word_length, search]
# agent_executor = AgentExecutor(..., tools=tools, ...)
print("Langchain：使用預構建工具（DuckDuckGoSearchRun）結合自定義工具。")CrewAI（自有工具包 + Langchain 工具 + 自定義）
CrewAI 提供自有的 crewai-tools 包（例如用于搜索的 SerperDevTool），支持直接使用 Langchain 工具，并允許通過 crewai_tools 的 @tool 裝飾器或 BaseTool 子類化實現自定義工具，類似于 Langchain 的方法。
from crewai_tools import tool # 從 crewai_tools 導入
# 需要：pip install 'crewai[tools]'
from crewai_tools importSerperDevTool# 示例預構建搜索工具
from crewai importAgent# ... 其他導入
@tool("FileReadTool")
def read_file(file_path: str)-> str:
"""讀取文件內容。"""
try:
with open(file_path,'r')as f:
return f.read()
exceptExceptionas e:
return f"讀取文件錯誤：{e}"
search_tool =SerperDevTool()
file_agent =Agent(
# ... 其他參數 ...
tools=[read_file, search_tool]
)
print("CrewAI：使用 crewai_tools 的 @tool 裝飾器定義工具。")5. 用戶界面與部署準備
雖然 ADK、Autogen、Langchain 和 CrewAI 主要是基于代碼的庫，設計用于構建 AI 智能體，但它們的生態系統為添加用戶界面（UI）和實現部署準備提供了強大支持。這些框架滿足開發者對靈活性和生產就緒解決方案的需求，在內置 UI 支持和部署優化方面各有不同。
ADK：開發者 UI 和 Google 優化部署
用戶界面：提供開發者 UI 和 Web UI 用于調試和智能體可視化；支持通過 Streamlit 或 Gradio 實現自定義 UI。
# 文件名：adk_web_ui.py
from google.adk.agents importAgent
# 定義簡單智能體
agent =Agent(
name="chat_agent",
model="gemini-2.0-flash",
instructinotallow="回答用戶查詢。"
)
# 保存此文件，然后在終端運行：
# 1. 安裝：pip install google-adk
# 2. 運行：adk web --agent-file adk_web_ui.py
# 訪問 http://localhost:8080（默認端口）
print("ADK：運行 'adk web --agent-file adk_web_ui.py' 以啟動原生 Web UI。")部署：通過 Vertex AI 智能體引擎或 Cloud Run（可擴展、受監控）優化用于 Google Cloud；Docker 支持在 AWS、Azure、Kubernetes 或本地部署，但 GCP 特定優勢在外部生態系統中會丟失。
Autogen：無代碼 UI 和靈活部署
用戶界面：提供 Autogen Studio，一個無代碼/低代碼 Web UI，用于構建和管理智能體；也支持通過 Streamlit 或 Gradio 實現自定義 UI。
# 終端命令安裝并運行 Autogen Studio
pip install autogenstudio
autogenstudio ui --port 8081
# 訪問 http://localhost:8081部署：完全與平臺無關；Docker 容器可部署在 Kubernetes、服務器less 平臺（AWS Lambda、Azure Functions —— 注意狀態管理）或任何云/本地設置。
Langchain：社區 UI 和 API 部署
用戶界面：無原生 UI，但與 Langflow 和 Flowise 集成以實現可視化構建；常用 Streamlit 或 Gradio 實現自定義 UI。
部署：LangServe 簡化 REST API 創建；Docker 支持跨任何云、服務器less 環境或 Kubernetes 集群部署。
CrewAI：UI Studio 和多功能部署
用戶界面：提供 UI Studio 用于無代碼自動化；支持第三方 UI（例如 CrewAI-UI）和通過 Streamlit/Gradio 的自定義選項。
部署：支持本地部署以控制，或云部署；Docker 支持在 Kubernetes、服務器less 平臺或任何基礎設施上使用。
# 文件名：crewai_streamlit_ui.py
# 安裝：pip install crewai streamlit langchain-openai
from crewai importAgent,Task,Crew
from langchain_openai importChatOpenAI
import streamlit as st
# 定義簡單團隊
llm =ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
agent =Agent(role="助手", goal="協助用戶", backstory="友好的 AI", llm=llm)
task =Task(descriptinotallow="回答用戶查詢：{query}", agent=agent, expected_output="文本響應")
crew =Crew(agents=[agent], tasks=[task])
# Streamlit UI
st.title("CrewAI 助手")
query = st.text_input("提問：")
if query:
task.description = f"回答用戶查詢：{query}"
result = crew.kickoff()
st.write(result)
# 運行：streamlit run crewai_streamlit_ui.py
print("CrewAI：運行 'streamlit run crewai_streamlit_ui.py' 以啟動 UI。")此 UI 在 http://localhost:8501 運行，提供簡單的團隊交互界面。
對比：基于 UI 的智能體（Manus & Genspark AI）
這些平臺代表了不同的理念，優先考慮可訪問性：
Manus & Genspark AI：它們提供圖形用戶界面（GUI）用于定義任務。原因？賦能非技術用戶（業務分析師、市場人員、普通用戶）無需編寫代碼即可自動化任務。（Manus 網站，Genspark 網站）。
工作方式：用戶通常選擇預構建模板或組件（例如“計劃旅行”、“研究主題”、“總結文檔”），通過可視化界面或簡單表單連接。平臺自主處理底層智能體執行、模型交互和任務管理。
權衡：這種易用性以犧牲靈活性和自定義能力為代價。用戶通常受限于平臺提供商提供的功能和集成。
選擇哪款框架？
在快速發展的 AI 智能體開發領域，選擇合適的框架對項目的成功至關重要。沒有通用的“最佳”框架——Google ADK、Autogen、Langchain 和 CrewAI 各有獨特優勢和權衡。您的選擇取決于框架與項目獨特需求、團隊專業知識和基礎設施優先級的契合。
?Google ADK：適合深入 Google Cloud 生態系統的用戶，需要通過代碼優先方式精確控制，或設計優化的 GCP 部署結構化多智能體工作流程。?Autogen：適合靈活的多智能體模擬，提供分層 API 用于原型設計和自定義，具有合理的云無關性和外部大語言模型配置。?Langchain：適合需要最大靈活性的用戶，擁有最廣泛的集成和工具生態系統，適合多樣化的大語言模型應用或通過 LangGraph 進行復雜編排。?CrewAI：適合專注于自主協作智能體的項目，采用聲明式方法定義角色和目標，利用 Langchain 工具簡化多智能體流程。?基于 UI 的智能體：適合非技術用戶自動化簡單任務，優先考慮易用性和速度而非深度自定義。
AI 智能體領域發展迅速，需要持續關注新興工具和技術。通過了解每個框架的核心優勢并根據項目目標選擇合適的框架，您可以構建推動創新和效率的智能系統。保持適應性，持續評估，并讓您的具體需求引導您選擇賦能愿景的框架。
本文轉載自??AI大模型觀察站??，作者：AI大模型觀察站
