少走3个月的弯路：AI智能体框架选型实用指南
神译局是36氪旗下编译团队，关注科技、商业、职场、生活等领域，重点介绍国外的新技术、新观点、新风向。
编者按：本文是实测12款AI智能体框架的血泪总结：从无代码工具到硬核开发栈，帮你避开三个月试错坑，找到真正趁手的“智能体搭档”。文章来自编译。
围绕AI智能体的炒作确实存在。
但自己做一个？那就完全是另一回事了。
今年早些时候，我着手开发一个个人AI智能体，来自动化我的日常工作流——邮件回复、报告生成、日程管理、内容草稿，甚至调试代码片段。我以为一周就能搞定。
我错了。
我花了三个月。为什么？
因为选对AI智能体框架比开发智能体本身还难。
现在我已经试用了十几个框架，从花哨的可视化开发工具到深度可定制的代码优先技术栈我都试过了，接着我将分享这份指南，要是当初我起步时有人写过就好了。
首先，为什么AI智能体框架这么重要
先说清楚一点：AI智能体不只是一个花哨的聊天机器人。
它是一个可以做以下事情的系统：
感知（通过文本、语音、工具等输入）
规划（决定做什么）
行动（触发API、运行工具、委派任务）
学习（利用记忆、上下文、历史）
框架为这些能力提供了结构。没有框架，你就是在东拼西凑API，指望GPT别在幻觉发作时把你的生产数据库搞乱。
正是因为有了框架，智能体才变得可靠、模块化和可扩展。
现在我们来聊聊都有哪些框架。
1. 无/低代码明星——最适合想要快的开发者和团队
n8n
适用场景：你想无需编码就能将AI智能体接入700多个现实世界应用
可以把n8n想象成打了鸡血的Zapier——但拥有完全的开发者自由度。借助其日益增长的AI模块，你可以开发能做下述事情的智能体：
响应Slack消息
分析收到的邮件
查询数据库
调用GPT-4或Claude进行推理
可视化、功能强大、可部署在你自己的服务器上。我用它在不到一小时的时间里自动化了一个销售智能体流程。
Flowise
适用场景：你喜欢LangChain但讨厌YAML
这是一个专为链接大语言模型而设计的拖放式可视化开发工具。想象一下点击组合：
提示词模板
记忆模块
检索引擎
动作工具（如浏览或代码解释器）
这就像是给GPT用的可视化乐高套装。
Langflow
适用场景：你在用LangChain做智能体原型，但不想一切都要手写代码
Langflow介于无代码与低代码之间。它提供类似Flowise的可视化舒适感，但在需要时能进行更深度的定制。
Rivet
适用场景：你关心可视化调试、透明度和AI流图谱
Rivet是AI智能体界的Figma。它设计精美、支持协作，让你在每个节点上都能直观地检查你的智能体在想什么。我发现用它给非技术客户解释流程时非常有用。
2. 代码优先框架——为开发者打造，扩展性强
这里开始玩真的了。
这些框架默认你熟悉Python（某些情况下是.NET），并且想创建真正自主、可用于生产环境的智能体。
LangGraph
开发团队：LangChain团队
关键优势：基于图的推理 + 记忆
LangGraph让你定义智能体如何在多条路径间做决策。这就像玩一个“选择你自己的冒险”的游戏——但方向盘在GPT手里，并且内置了错误处理。
如果你想让智能体具备以下能力，就用它：
反思过去的行动
根据结果重试或开展分支
在长时间会话当中处理状态
这个框架非常适合多智能体协商、研究流程或客服流程。
CrewAI
专们针对智能体团队协作
核心理念：基于角色的协作
CrewAI让你定义“角色”，比如开发员、分析师、编辑——每个角色都由一个智能体人格驱动。然后你给他们任务，他们会互相交流来解决问题。
我用CrewAI创建了一个包含3个智能体的系统，这个系统能头脑风暴博客文章、起草文章然后自动发布。效果出奇地好。
额外惊喜：他们的生态体系现在还增加了一个无代码平台Studio。
AutoGen（微软出品）
适用场景：你需要企业级的可靠性
AutoGen是模块化的、高度可测试的，专为企业集成设计。你可以在一个框架下定义智能体、工具、记忆和策略。
非常适合对话式AI、文档智能体或任何需要多次调用GPT的任务。
SuperAGI
适用场景：你想要一个端到端的自主智能体技术栈
SuperAGI可提供：
向量数据库集成
用于监控和控制任务的用户界面
智能体遥测
智能体交易市场
它不仅仅是一个框架。它是一个基础设施。
3. 针对特定工作流的专用框架
有时候，你不需要大而全的方案。你需要的是适合这项工作的工具。
UFO
专注领域：UI自动化（Windows应用）
非常适合与Excel、CRM、桌面工具等遗留系统交互。
LiveKit
专注领域：实时语音智能体
赋能可在实时场景下说话、响应和互动的智能体。
我把它跟Whisper以及GPT-4 Turbo结合使用，开发了一个实时语音AI前台。
Agent Zero
专注领域：自定义模块化智能体
非常适合研究项目和内部工具构建。轻量级、开放性强、逻辑优先。
SmoLagents框架 (Hugging Face)
专注领域：使用Hugging Face工具进行原型设计
非常适合快速实验。语法简单，迭代速度快。
4. 框架之争：重要的是生态体系
现在不仅仅要看框架本身了——更重要的是围绕它的生态体系。
LangChain + LangGraph + LangSmith生态体系
LLM智能体的全栈解决方案
调试、监控、向量存储以及工具支持
庞大的社区
CrewAI + CrewAI Studio 生态体系
无代码以及代码接口
开发者网络与开放模板
出色的入门体验 + 企业支持
微软技术栈
AutoGen + Semantic Kernel + Azure AI生态体系
与.NET及企业系统的无缝集成
2025年值得关注的新玩家
这个领域发展很快。下述框架比较新兴，但正展现出真正的潜力：
Julep — 具有分层计划的复杂任务编排
MGX — 具有反射逻辑的智能体系统
QuantaLogic — 基于思维树（Tree-of-thought）+ ReAct的推理
Guardrails AI — 为LLM输出提供护栏和安全措施
✅ 选择合适的框架：简易手册
不要只选一个
我学到的最重要一课？不必死守一个框架。
事实上，我当前的配置是这样的：
n8n 用来触发工作流
CrewAI 用来头脑风暴 + 撰写内容
LangGraph 用来管理逻辑分支
LangSmith 用来监控一切
UFO 用来自动化本地UI应用
这不是选边站队的问题。关键在于构建一个能协同工作的技术栈。
AI智能体不再是科幻——它们是工具。如果说2024年是提示词（prompts）之年，
那么2025年就是智能体框架之年。
那么，你在开发什么呢？你押注哪个框架？
在评论区聊聊你最喜欢的框架吧——特别是如果它不在这份清单上的话。我会亲自试用并更新这篇文章的。
译者：boxi。