在數字化浪潮席卷的今天，企業每天都在重復性任務中消耗大量時間和資源。這些繁瑣的工作不僅拖慢了效率，還阻礙了創新的腳步。傳統的自動化工具雖然能處理簡單的流程，但面對復雜多變的任務時，往往顯得力不從心。而AI Agents（人工智能代理）的出現，正以其強大的適應性和決策能力，徹底改變這一局面。

那么，2025年有哪些AI Agents工具和平臺值得關注？如何選擇適合自己的解決方案？本文將為你詳細盤點，從開發框架到企業級平臺，從低代碼工具到開源方案，帶你一覽AI Agents的最新趨勢，并提供實用建議，助你在智能化轉型中搶占先機！

一、AI Agents是什么？與傳統自動化有何不同？

在選擇合適的AI Agents之前，我們先來搞清楚：AI Agents到底是什么？它與傳統自動化工具相比，有什么獨特之處？

簡單來說，AI Agents是一種能夠感知環境、分析數據、自主決策并采取行動的軟件系統，無需持續的人工干預。與傳統的規則驅動軟件不同，AI Agents能夠根據收集的信息進行適應性調整，并通過經驗不斷優化自身表現。它們的核心能力包括以下四個方面：

1. 感知能力：從用戶輸入、傳感器或數據庫中獲取數據。
2. 決策能力：通過算法或大型語言模型（如Claude Sonnet 4）分析數據，制定決策。
3. 行動能力：通過系統更新、工具調用或輸出結果執行任務。
4. 學習能力：根據反饋和結果不斷優化自身表現。

更重要的是，現代AI Agents還能處理多模態輸入，不僅限于文本，還包括圖像、音頻和視頻。這種“類人”理解能力讓它們在復雜場景中表現得更加靈活和智能。

應用場景：AI Agents的“超級能力”

AI Agents已經在各行各業展現出強大的應用價值，以下是幾個典型場景：

• 客戶服務：像Agentforce這樣的平臺能7×24小時處理客戶咨詢，并通過持續學習提升響應質量。
• 醫療健康：AI Agents輔助醫生進行診斷，實時監控患者數據，提升診療效率。
• 金融行業：通過自適應算法，AI Agents能快速檢測欺詐行為，驅動算法交易。

這些案例表明，AI Agents不僅僅是自動化工具，更是通過智能決策推動業務升級的“超級助手”。

二、2025年最佳AI Agents開發框架與工具

對于希望打造定制化AI Agents的團隊來說，選擇合適的開發框架至關重要。以下是我們精選的五款頂級開發框架和工具，涵蓋從代碼驅動到低代碼的多種選擇。

1. LangGraph：掌控全局的智能編排

LangGraph是LangChain生態中的一款專注構建可控、狀態化AI Agents的框架。它擁有超過1.4萬GitHub星標和每月420萬次下載，深受企業青睞。例如，Klarna利用LangGraph將客戶支持響應時間縮短了80%。

核心亮點：

• 狀態化編排：在長時間交互中保持上下文一致性。
• 多Agent支持：支持單一、層級式、順序式等多Agent協作。
• LangSmith集成：內置監控和性能跟蹤。
• 人工干預機制：支持審批和手動干預。
• 實時流式處理：提升用戶體驗的實時響應。
• 長期記憶：跨會話保持上下文。

適合人群：需要構建復雜、上下文感知型Agent的團隊推薦理由：強大的狀態管理和多Agent協作能力，適合需要高度定制化的企業場景。

開源地址：https://github.com/langchain-ai/langgraph

2. AutoGen：微軟的協作型多Agent框架

AutoGen是微軟于2023年9月推出的多Agent對話框架，采用事件驅動架構，適合復雜協作任務。它擁有超過4.5萬GitHub星標，在GAIA基準測試中表現優于單一Agent系統，Novo Nordisk等公司已將其用于數據科學工作流。

核心亮點：

• 多Agent協作：支持多個AI Agent協同解決問題。
• 事件驅動架構：處理復雜Agent間交互。
• 廣泛的LLM兼容性：支持多種大型語言模型。
• 詳盡文檔：提供全面教程和遷移指南。
• 可擴展性：適合復雜的企業任務。

適合人群：企業和學術團隊，需處理多Agent協作場景。推薦理由：事件驅動設計讓復雜任務的協作更高效。

開源地址：https://github.com/microsoft/autogen

3. CrewAI：簡單高效的角色化Agent

CrewAI是一個專注于簡單性和快速部署的多Agent框架，2024年初發布后迅速獲得3.2萬GitHub星標和近百萬次月下載，廣泛應用于客戶服務和營銷自動化。

核心亮點：

• 角色化Agent：為每個Agent分配特定職責。
• 簡單部署：最少代碼即可完成設置。
• 獨立性強：無需復雜框架依賴。
• 協作工作流：Agent圍繞共同目標協作。

適合人群：客戶服務、營銷團隊，以及追求快速部署的團隊。推薦理由：簡單易用，適合快速構建多Agent系統。

開源地址：https://github.com/crewAIInc/crewAI

4. OpenAI Agents SDK：輕量靈活的多Agent框架

OpenAI Agents SDK是2025年3月發布的一款輕量級Python框架，支持超過100種LLM，擁有1.1萬GitHub星標。它以輕量設計和全面的跟蹤功能著稱。

核心亮點：

• 輕量設計：多Agent工作流開銷低。
• 跨模型兼容：支持100+種語言模型。
• 全面跟蹤：詳細監控和調試功能。
• 內置安全機制：確保執行安全可靠。

適合人群：需要靈活性和安全性的Python開發者。推薦理由：與OpenAI服務無縫集成，適合快速開發。

地址：https://openai.github.io/openai-agents-js/

5. Google Agent Development Kit (ADK)：模塊化高效開發

Google ADK是2025年4月發布的一款模塊化框架，與Google生態（如Gemini和Vertex AI）無縫集成。它支持層級式Agent組合，僅需不到100行代碼即可完成高效開發。

核心亮點：

• Google生態集成：與Gemini和Vertex AI原生連接。
• 模塊化架構：靈活的組件化開發。
• 高效開發：少量代碼實現復雜功能。
• 定制工具支持：為特定場景構建專用工具。

適合人群：Google Cloud生態用戶。推薦理由：高效且與Google生態深度整合。

地址：https://google.github.io/adk-docs/

三、最佳無代碼與開源AI Agents

對于沒有深厚編程經驗的團隊，或希望快速上手的用戶，以下無代碼和開源AI Agent工具提供了強大的功能和極低的入門門檻。

1. Dify：非技術用戶的福音

Dify是一個擁有9.3萬GitHub星標的低代碼平臺，通過直觀的視覺界面支持數百種LLM，內置RAG、Function Calling和ReAct策略。

核心亮點：

• 拖拽式界面：無需編程即可開發Agent。
• 多LLM支持：兼容數百種語言模型。
• 內置策略：支持RAG、Function Calling等高級功能。
• TiDB向量搜索：支持可擴展的向量數據庫。

適合人群：非技術用戶、初創公司和需要快速原型的團隊。推薦理由：簡單易用，功能強大，適合多種業務場景。

開源地址：https://github.com/langgenius/dify

2. AutoGPT：開源Agent的先驅

AutoGPT通過將復雜目標分解為可執行子任務，開創了開源AI Agent領域。它基于OpenAI的GPT模型，支持互聯網訪問和API交互。

核心亮點：

• 任務分解：自動將復雜目標拆分為子任務。
• 互聯網訪問：獨立搜索和與Web服務交互。
• 內存管理：跨會話保持上下文。
• 開源自由：完全可定制化。

適合人群：技術團隊和研究人員。推薦理由：靈活性強，適合多步驟工作流自動化。

開源地址：https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT

3. n8n：無代碼工作流自動化

n8n是一個開源的工作流自動化平臺，支持拖拽式界面，集成多種AI服務，適合復雜業務流程的自動化。

核心亮點：

• 拖拽式界面：無需編程即可創建工作流。
• AI集成：支持多種AI服務和模型。
• 開源平臺：支持自托管和社區驅動開發。

適合人群：需要自動化復雜流程的業務團隊。推薦理由：適合多服務協作的復雜場景。

開源地址：https://github.com/n8n-io/n8n

4. Rasa：企業級對話AI

Rasa是一個開源對話AI框架，采用CALM架構，支持全面定制化，深受American Express等企業信賴。

核心亮點：

• 全面定制：可修改對話系統的任何部分。
• CALM架構：語言理解與業務邏輯分離。
• 本地部署：確保數據隱私和安全。

適合人群：需要可擴展、私有化聊天機器人的企業。推薦理由：適合對安全性和定制化要求高的場景。

開源地址：https://github.com/RasaHQ/rasa

5. BotPress：可視化與代碼結合

BotPress結合視覺流構建器和代碼鉤子，支持高度定制化的聊天機器人，擁有全面的性能監控功能。

核心亮點：

• 視覺流構建器：無需編程即可設計對話。
• 代碼鉤子：支持高級功能定制。
• 多平臺部署：支持多種消息渠道。

適合人群：需要多平臺聊天機器人和分析的團隊。推薦理由：兼顧易用性和開發靈活性。

開源地址：https://github.com/botpress/botpress

四、最佳預構建企業級AI Agents

以下平臺是為大規模生產環境設計的預構建AI Agents，適合需要開箱即用和深度集成的企業。

1. Devin AI：真正的AI軟件工程師

Devin AI是Cognition Labs推出的首款全能AI軟件工程師，可從規劃到部署完成整個開發項目。Nubank等公司報告稱，其效率提升12倍，成本節約20倍。

核心亮點：

• 獨立編碼：自主編寫、調試和部署應用。
• 實時協作：支持與開發者協同工作。
• 遺留代碼遷移：擅長現代化復雜代碼庫。

適合人群：開發團隊，遺留代碼遷移場景。推薦理由：專注開發任務，效率極高。

地址：https://devin.ai/

2. Agentforce：Salesforce的業務自動化利器

Agentforce將Salesforce的CRM優勢擴展到AI Agent領域，結合生成式AI和Data Cloud，提供個性化自動化。

核心亮點：

• CRM集成：無縫連接Salesforce數據和工作流。
• 預構建Agent：為常見業務功能提供現成解決方案。
• 低代碼構建器：無需編程即可定制自動化。

適合人群：Salesforce生態用戶。推薦理由：深度集成，適合CRM驅動的業務。

地址：https://www.salesforce.com/ap/agentforce/

3. Microsoft Copilot Studio：生產力自動化

Copilot Studio為Microsoft 365用戶提供低代碼AI助手開發平臺，ICG等公司通過其實現50萬美元成本節約。

核心亮點：

• Microsoft 365集成：跨Word、Excel等原生自動化。
• 低代碼開發：業務用戶可快速創建Agent。
• Azure AI支持：訪問1800+ Azure AI模型。

適合人群：Microsoft生態用戶。推薦理由：與Microsoft 365深度整合，生產力提升顯著。

地址：https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot/microsoft-copilot-studio

4. IBM Watsonx Assistant：企業級安全對話AI

Watsonx Assistant結合IBM數十年AI研究經驗，專注于企業級安全性和合規性，適合銀行、醫療等行業。

核心亮點：

• 企業級安全：滿足嚴格合規要求。
• 多渠道支持：支持文本和語音交互。
• 無代碼對話編輯器：直觀創建對話流。

適合人群：對安全性和合規性要求高的行業。推薦理由：企業級可靠性和強大的對話能力。

地址：https://www.datacamp.com/blog/best-ai-agents

五、實施策略與最佳實踐

從評估到成功部署AI Agents，需要系統化的方法，以下是一些實用建議：

1. 評估與規劃

• 分析現有工作流，識別適合Agent自動化的重復性或數據密集型任務。
• 記錄痛點，建立性能基線，便于后續評估效果。

2. 選擇適合的平臺

• 根據團隊技術能力和用例選擇框架。技術團隊可選擇LangGraph，業務團隊可選擇Dify等低代碼平臺。

3. 試點測試

• 從單一、明確的高價值用例開始，運行2-3個月的試點，評估效果并解決技術問題。

4. 構建系統而非單一工具

• 打造協作型Agent系統，分別負責數據收集、分析和行動，提升整體效率。

5. 遵循四步工作流

• 用戶任務分配、規劃與工作分配、迭代優化輸出、執行行動，確保輸出質量。

6. 避免常見誤區

• 不要試圖立即自動化所有流程，優先選擇智能決策能帶來高價值的場景。

7. 關注關鍵指標

• 跟蹤問題解決率、用戶滿意度等指標，定期優化。

8. 從第一天規劃擴展

• 考慮API成本、基礎設施需求，并通過培訓減少對外部供應商的依賴。

六、總結：迎接AI Agents的智能未來

AI Agents正在從簡單的聊天機器人進化成能夠規劃、行動和協作的智能系統。它們的多模態處理能力和深度集成正在重塑業務流程。然而，隨著《歐盟AI法案》等法規的實施，企業在部署時需優先考慮透明性和合規性。

2025年的AI Agents市場提供了豐富的選擇：開發團隊可選擇LangGraph、AutoGen等框架打造定制化解決方案；業務團隊則可借助Dify、Agentforce等低代碼平臺快速上手。無論你是開發者、數據科學家還是企業領導者，選擇合適的AI Agent工具，將為你打開智能化轉型的大門。

本文轉載自????Halo咯咯????    作者：基咯咯