在AI技術飛速發展的今天，AI Agent已經成為了一個熱門的研究和應用領域。無論是企業還是個人開發者，都希望能夠借助AI Agent來提升工作效率、優化業務流程或創造全新的用戶體驗。然而，從零開始構建一個AI Agent并非易事，幸運的是，市面上有許多優秀的框架可以幫助我們快速入坑。今天，就讓我們一起來看看2025年值得入坑的五大AI Agent框架吧！

一、先來理解AI Agent是個啥？

AI Agent目前我見到的最多的翻譯是“智能體”，但是直譯過來是“智能代理”。

它是一種能夠感知環境、自主決策并執行任務以實現特定目標的智能系統。它以大型語言模型（LLM）為核心，賦予機器自主性、適應性和交互性，使其能在復雜多變的環境中獨立運作。簡單來說，AI Agent 就像是一個擁有獨立思考和行動能力的智能助手，能夠理解你的需求，并通過調用各種工具和資源，為你完成一系列復雜的任務。

就像一位能干的私人助理，它不僅能執行指令，更重要的是能夠理解任務背景、制定執行計劃，并在遇到問題時靈活調整策略。

AI Agent 的核心在于其自主學習和決策能力，它能夠通過不斷積累經驗來優化自己的行為模式。

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AI Agent智能體，通常具備以下特點：

• 自主性： AI Agent能夠自主決策和執行任務，無需人類干預。
• 適應性： 能夠根據環境變化調整自己的行為。
• 交互性： 能夠與人類或其他AI Agent進行交流與合作。
• 學習能力： 通過學習不斷優化自己的行為和決策。

在當今數字化時代，AI Agent 正逐漸成為推動各行業發展的重要力量。它廣泛應用于客戶服務、醫療診斷、股市交易、智能交通、教育輔導等多個領域，為我們的生活和工作帶來了極大的便利和效率提升。而 AI Agent 框架，則是構建和開發這些智能代理的關鍵工具，它為 AI Agent 的創建、部署和管理提供了全方位的支持。接下來，讓我們一起深入了解 2025 年值得入坑的五大 AI Agent 框架。

二、框架一：AutoGen

AutoGen是微軟發布的一個智能體協作框架，由微軟與賓夕法尼亞州立大學和華盛頓大學團隊合作，于 2023 年 10 月發布 。其設計旨在幫助開發者創建基于大語言模型（LLM）的復雜應用程序，通過多個智能體之間的協作與交互，實現更加智能和靈活的任務處理。

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2.1 主要特點

• 多智能體協作：支持整合不同的大語言模型，AutoGen允許創建代理網絡，每個代理都可以獨立工作或與其他代理協作。
• 代碼自動生成與執行：代理可以自動生成、執行和調試代碼，對軟件工程和數據分析任務非常有用。
• 外部工具集成：代理可以與外部工具、服務和API交互，顯著擴展其功能。
• 可插拔組件：系統支持通過可插拔組件進行自定義，包括自定義代理、工具、內存和模型。

2.2 基本使用

AutoGen支持Python和.NET，開發人員可以配置代理，在執行特定任務之前請求人類用戶的指導或批準。代理通過異步消息進行通信，支持事件驅動和請求/響應交互模式。

1、以Python為例，使用 pip 安裝pyautogen庫，命令如下：

pip install pyautogen

2、核心組件使用 ConversableAgent：用于管理每個角色的行為，是會話的基類。一般不直接使用，而是作為其他類的父類。它能保持對話狀態、歷史記錄，并調用其他工具。例如創建一個 AssistantAgent（繼承自 ConversableAgent）：

from autogen import AssistantAgent

# 創建一個AssistantAgent，設置系統消息
assistant = AssistantAgent(
    name="assistant",
    system_message="你是一個樂于助人的AI助手"
)

3、UserProxyAgent：用于模擬用戶輸入和執行代碼等，充當用戶角色。比如：

from autogen import UserProxyAgent


# 創建一個UserProxyAgent，設置代碼執行配置
user_proxy = UserProxyAgent(
    name="user_proxy",
    code_execution_config={"work_dir": "coding", "use_docker": False}
)

4、GroupChat：用于管理多個智能體的協作，所有智能體參與到一個對話線程中并共享相同的上下文。示例如下：

from autogen import GroupChat, GroupChatManager

# 創建多個智能體
agent1 = AssistantAgent("agent1", system_message="智能體1的任務描述")
agent2 = AssistantAgent("agent2", system_message="智能體2的任務描述")

# 創建GroupChat，添加智能體
groupchat = GroupChat(agents=[agent1, agent2], messages=[])
# 創建GroupChatManager管理GroupChat
manager = GroupChatManager(groupchat=groupchat)

5、發起對話：通過initiate_chat方法發起智能體之間的對話，示例如下：

# 發起用戶代理與助手代理之間的對話
user_proxy.initiate_chat(assistant, message="請幫我寫一篇關于人工智能發展的文章大綱")

上述代碼中，首先創建了一個助手代理assistant和一個用戶代理user_proxy，然后通過user_proxy發起與assistant的對話，請求生成一篇關于人工智能發展的文章大綱。在實際應用中，你可以根據具體需求，調整智能體的配置、數量和對話內容，以實現各種復雜的任務。

2.3 應用場景

AutoGen 的應用場景廣泛，在多個領域都能發揮重要作用：

• 軟件開發： 可以自動生成代碼，幫助開發人員快速實現各種功能。通過智能體之間的協作，能夠完成從需求分析到代碼編寫、測試等一系列軟件開發任務，提高開發效率，減少開發周期。
• 數據分析： 協助用戶自動生成數據分析模型和算法。通過多個智能體的分工協作，能夠快速完成數據預處理、特征選擇、模型訓練和評估等工作，為數據分析提供有力支持。
• 智能客服： 多個智能體可以協同工作，更好地理解用戶問題，提供準確、快速的回答。能夠處理復雜的客戶咨詢，提供個性化的服務，提升客戶滿意度。
• 教育領域： 用于創建智能輔導系統，根據學生的學習情況和問題，智能體之間相互協作，提供針對性的輔導和解答，幫助學生更好地學習和掌握知識。

三、框架二：LangGraph

LangGraph是一個專注于自然語言處理的框架，它通過循環控制、狀態管理和人機交互等技術，幫助開發者構建復雜的AI Agent。適用于多種應用場景，如智能客服、智能投資顧問等。

3.1 主要特點

• 循環控制：能夠處理復雜的循環任務，確保Agent在多輪對話中保持連貫性和一致性。
• 狀態管理：有效管理Agent的狀態，使其能夠根據不同的上下文和用戶輸入做出合理的響應。
• 人機交互：提供了豐富的人機交互功能，使得Agent能夠更好地理解和滿足用戶的需求。
• 多Agent通信和協作：支持多智能體之間的通信和協作，共同完成復雜任務。
• 高度可定制：可以根據具體需求進行定制化開發，滿足個性化功能要求，擁有豐富的插件、工具和第三方服務支持，方便功能擴展和優化。

3.2 基本使用

使用LangGraph時，你需要首先安裝LangGraph框架,使用 pip 安裝langgraph庫，命令如下：

pip install -U langgraph

安裝時可能還需要安裝其他相關依賴，如langchain等，具體可根據實際情況和報錯信息進行安裝。

2、然后，定義Agent的名稱、功能和語言模型等。通過設置循環控制和狀態管理，可以創建能夠處理復雜任務的Agent。在開發過程中，你可以利用LangGraph提供的工具和接口來測試和優化Agent的性能。

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3.3 應用場景

LangGraph 的應用場景廣泛，能夠在多個領域發揮重要作用：

• 交互式敘事： 用于創建具有豐富情節和多分支劇情的交互式故事、游戲等。通過循環和分支能力，根據用戶的選擇動態生成不同的故事發展，提供個性化的敘事體驗。
• 智能客服與售后支持： 在處理復雜的客戶問題時，能夠根據客戶的反饋和問題狀態，靈活調整對話流程，提供更加精準和貼心的服務。例如通過循環詢問獲取更多信息，以解決客戶的疑難問題。
• 自動化任務流程優化： 對于需要多次迭代和反饋的自動化任務，如數據分析流程中的數據清洗、模型訓練與優化等環節，可利用 LangGraph 的循環計算和狀態管理能力，實現流程的自動化和優化。
• 多智能體協作系統： 支持多智能體之間的復雜協作，通過圖模型清晰地定義智能體之間的交互關系和協作流程。例如在一個智能城市管理系統中，多個智能體分別負責交通、環境、能源等不同領域，LangGraph 可協調它們之間的工作 。

4、框架三：Phidata

Phidata是一個基于Python的框架，能夠將大型語言模型（LLM）轉化為AI產品中的Agent。

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它支持多種主流的大廠閉源和開源LLM，如OpenAI、Anthropic、Cohere、Ollama和Together AI等。通過其對數據庫和向量存儲的支持，我們可以輕松地將AI系統連接到Postgres、PgVector、Pinecone、LanceDb等。

4.1 主要特點

• 多LLM支持：支持主流大廠的閉源和開源LLM，如OpenAI、Anthropic等。
• 數據庫支持：通過其對數據庫和向量存儲的支持，可以輕松地將AI系統連接到Postgres、PgVector等。
• 監控關鍵指標：提供會話快照、API調用、token使用情況，并支持設置調整和Agent改進。
• 內置Agent UI：Phidata提供了一個現成的用戶界面，用于本地或云端運行Agent項目，并在后臺管理會話。
• 模板支持：通過預配置的代碼庫模板，加速AI代理的開發和生產過程。
• 部署靈活：你可以將Agent發布到GitHub或任何云服務，也可以連接AWS賬戶將其部署到生產環境。

4.2 基本使用

要使用Phidata，首先需要安裝Phidata及其工具，使用Phidata時，開發人員可以構建基礎Agent，也可以通過函數調用、結構化輸出和微調來創建高級Agent。Phidata與AWS無縫集成，可以在AWS賬戶上運行完整的應用程序。

pip install -U phidata

安裝完成后，可以運行命令創建一個新的Phidata項目。在項目中，你可以定義Agent的名稱、功能和語言模型等，然后通過函數調用、結構化輸出和微調來創建高級Agent。

5、框架四：OpenAI Swarm

Swarm是OpenAI發布的一個實驗性多智能體編排框架，旨在簡化多智能體系統的構建、編排和管理。用于創建和管理多個AI Agent。

5.1 主要特點

• 輕量級設計：框架結構簡潔高效，易于理解和使用。
• 高度可控：提供了精確的代理協調和執行控制，開發者可以輕松地管理Agent的行為和任務分配。
• 客戶端運行：幾乎完全在客戶端執行，減少了服務器端的負擔，提高了響應速度。
• 無狀態設計：類似Chat Completions API的無狀態特性，使得Agent之間的交互更加靈活和高效。

5.2 基本使用

1、使用 pip 命令安裝 Swarm 框架，命令如下：

pip install git+ssh://git@github.com/openai/swarm.git

2、使用OpenAI Swarm時，需要創建一個客戶端實例。首先導入 Swarm 類，并實例化一個 Swarm 客戶端，示例如下：

from swarm import Swarm

# 實例化Swarm客戶端
client = Swarm()

2、定義智能體，例如創建兩個智能體，智能體 A 負責接收用戶消息并轉接給智能體 B，智能體 B 以特定格式回復：

from swarm import Agent

# 定義一個函數，用于將對話交接給智能體B
def transfer_to_agent_b():
    return agent_b

# 定義智能體A
agent_a = Agent(name="Agent A", instructinotallow="你是一個樂于助人的智能體，負責將用戶消息轉交給智能體B", functions=[transfer_to_agent_b])

# 定義智能體B
agent_b = Agent(name="Agent B", instructinotallow="請用三句話回答用戶問題，每句話不超過10個字")

3、使用 Swarm 客戶端的run函數，傳入智能體和用戶消息，接收并處理消息，示例如下：

# 運行Swarm，并傳入用戶消息
response = client.run(agent=agent_a, messages=[{"role": "user", "content": "請給我推薦一本好書"}])
print(response.messages[-1]["content"])

上述代碼中，首先實例化了 Swarm 客戶端client。然后定義了兩個智能體agent_a和agent_b，agent_a通過函數transfer_to_agent_b將對話交接給agent_b。最后，使用client.run方法運行 Swarm，傳入智能體agent_a和用戶消息，獲取智能體agent_b的回復并打印。在實際應用中，你可以根據具體需求，增加智能體的數量，定義更復雜的指令和函數，實現各種復雜的多智能體協作任務。

5.3 應用場景

• 快速搭建演示項目： 由于其簡化智能體創建和輕量級的特點，非常適合快速搭建一些演示項目，用于展示多智能體系統的概念和功能，幫助開發者快速驗證想法 。
• 教育領域： 可以用于創建教學案例和實驗項目，幫助學生更好地理解多智能體系統的原理和應用，提升學生的實踐能力和創新思維 。
• 客戶服務場景： 構建多智能體系統，如接待員 AI 負責初步接待客戶，技術支持 AI 解答技術問題，售后 AI 處理售后相關事宜等，這些智能體通過 Swarm 框架無縫配合，為客戶提供全方位、高效的服務體驗 。
• 內容創作： 在內容創作方面，不同的智能體可以分別負責創意構思、素材收集、內容撰寫、編輯審核等工作，通過智能體之間的協作，實現文章、視頻腳本等內容的自動生成，提高創作效率和質量 。
• 數據分析： 能夠處理大量獨立的功能和指令，這些功能和指令難以編碼到單個提示中。Swarm 可以幫助開發者構建多智能體系統，實現數據的自動化處理和分析，例如數據清洗、特征提取、模型訓練等任務可以由不同的智能體協同完成 。

6、框架五：CrewAI

CrewAI是最受歡迎的基于Agent的AI框架之一，能夠快速構建AI Agent并將其集成到最新的LLM和代碼庫中。

由 OpenAI 于 2023 年 8 月發布。它允許開發者創建由 AI Agent 組成的 “Crew”，每個 Agent 都有特定的角色和職責，共同完成復雜的任務。該框架尤其適用于構建協作式人工智能系統，以解決需要不同專業知識和協調工作的問題。

6.1 主要特點

• 支持多種模型：支持與多種大型語言模型（LLMs）集成，包括 OpenAI 以及像 Ollama 等本地開源模型，為開發者提供了更多選擇，能夠根據項目需求和預算挑選最適合的模型。
• 可擴展性強：支持集成700多種應用程序，包括Notion、Zoom、Stripe、Mailchimp、Airtable等。
• 角色專業化：采用基于角色的代理設計，開發者可以為每個代理自定義具體的角色、目標和工具。
• 自主委派與協作：代理可以自主地委派任務并相互詢問，提高解決問題的效率。當一個代理遇到無法獨自解決的問題時，能夠主動尋求其他具有相關專業知識的代理的幫助，實現高效的協作。
• 靈活的任務管理：使用可自定義的工具定義任務，并動態地分配給代理。開發者可以根據任務的需求和代理的能力，靈活調整任務的分配，確保任務能夠得到最合適的處理。
• 流程驅動：目前主要支持順序任務執行和層級流程，例如在一個項目管理場景中，任務可以按照先后順序依次由不同的代理完成，前一個任務的輸出作為后一個任務的輸入 。

6.2 基本使用

1、使用 pip 安裝crewai庫，命令如下：

pip install crewai

若要安裝帶工具的完整版，包括額外的代理輔助工具，執行：pip install 'crewai[tools]'

2、定義具有角色和目標的代理。例如創建一個負責市場分析的代理：

from crewai import Agent
# 創建一個市場分析師代理
market_analyst = Agent(
    role='市場分析師',
    goal='分析市場趨勢，提供有價值的市場洞察',
    backstory='一位經驗豐富的市場分析師，擁有多年的行業經驗',
    tools=[],  # 可根據需求添加工具
    verbose=True
)

3、為代理創建任務。例如為上述市場分析師代理創建一個分析市場趨勢的任務：

from crewai import Task
# 創建一個市場趨勢分析任務
market_task = Task(
    descriptinotallow='對當前市場的主要趨勢進行深入分析，包括市場規模、增長趨勢、競爭格局等方面',
    agent=market_analyst
)

4、實例化團隊并采用順序處理。例如創建一個包含市場分析師和策略制定者的團隊，并分配任務：

from crewai import Crew
# 創建一個策略制定者代理
strategy_maker = Agent(
    role='策略制定者',
    goal='根據市場分析結果制定相應的市場策略',
    backstory='擅長根據市場情況制定有效的策略',
    tools=[],
    verbose=True
)
# 創建一個任務，要求根據市場分析結果制定策略
strategy_task = Task(
    descriptinotallow='根據市場分析師提供的市場分析報告，制定一套切實可行的市場策略',
    agent=strategy_maker
)
# 實例化團隊，設置代理和任務，并指定順序處理
crew = Crew(
    agents=[market_analyst, strategy_maker],
    tasks=[market_task, strategy_task],
    verbose=2  # 可設置為1或2以獲得不同的日志記錄級別
)

5、讓團隊開始工作，執行任務：

# 啟動團隊任務
result = crew.kickoff()
print(result)

上述代碼中，首先創建了市場分析師和策略制定者兩個代理，分別設置了它們的角色、目標、背景故事等。然后為每個代理創建了相應的任務。接著，通過Crew實例化了團隊，將代理和任務添加到團隊中，并設置了日志記錄級別。最后，使用kickoff方法啟動團隊任務，執行任務并輸出結果。在實際應用中，你可以根據具體需求，進一步擴展和優化代碼，例如添加更多的代理和任務，調整任務的分配和執行順序等，以實現各種復雜的協作任務 。

6.3 應用場景

CrewAI 的應用場景豐富多樣，尤其適用于以下場景：

• 構建協作式 AI 系統： 如智能客服團隊，不同的代理可以分別負責不同領域的問題解答，協同合作以提供全方位的服務；多智能體研究團隊，模擬和優化研究團隊的協作過程，提高研究效率 。
• 項目管理： 模擬項目管理團隊，不同的代理可以處理調度、資源分配和風險評估等任務，實現項目的高效管理。
• 內容創作： 多個代理共同合作進行內容創作，包括研究員收集資料、撰稿人撰寫內容、編輯進行審核和優化等，提高內容創作的質量和效率。
• 數據分析： 在數據分析場景中，不同的代理可以分別負責數據收集、清洗、分析和可視化等任務，通過協作完成復雜的數據分析工作。

7、小結

以上就是2025年值得入坑的五大AI Agent框架。每個框架都有其獨特的特點和優勢，適用于不同的開發場景和需求。無論你是初學者還是資深開發者，都可以根據自己的項目需求選擇合適的框架，快速構建出高效、智能的AI Agent。希望這篇文章能幫助大家在新的一年里更好地了解和應用AI Agent技術，共同推動人工智能行業的發展。