本文轉(zhuǎn)自DeepHub IMBA

大語(yǔ)言模型（LLM）雖然擁有強(qiáng)大的理解和生成能力，但本質(zhì)上還只是一個(gè)能夠處理文本的模型，并且它們無(wú)法主動(dòng)獲取信息、執(zhí)行操作或與外部系統(tǒng)交互。

而AI智能體可以通過(guò)為L(zhǎng)LM配備工具調(diào)用、環(huán)境感知和自主決策能力，將靜態(tài)的語(yǔ)言模型轉(zhuǎn)化為能夠獨(dú)立完成復(fù)雜任務(wù)的自治系統(tǒng)。AI智能體可以主動(dòng)獲取實(shí)時(shí)信息、執(zhí)行多步驟操作、與各種API和服務(wù)交互，真正實(shí)現(xiàn)了從"理解"到"行動(dòng)"。

如果要想構(gòu)建真正實(shí)用的AI智能體，僅僅理解概念是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。選擇合適的開(kāi)發(fā)框架，是決定項(xiàng)目成敗的關(guān)鍵因素。本文將深入解析當(dāng)前主流的智能體框架，幫助你根據(jù)項(xiàng)目需求、技術(shù)能力和業(yè)務(wù)目標(biāo)，做出最明智的技術(shù)選擇。

為什么需要智能體框架

針對(duì)于簡(jiǎn)單的應(yīng)用場(chǎng)景，一些簡(jiǎn)單的工作流就夠用了（如果想簡(jiǎn)單的話只需串聯(lián)幾個(gè)prompt）。但是隨著業(yè)務(wù)復(fù)雜度上升，專門的智能體框架變得非常必要。

框架提供的核心能力包括：工具調(diào)用解析、元數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)（token使用量等）、結(jié)構(gòu)化輸出、多智能體協(xié)調(diào)、條件分支執(zhí)行等。

市面上的AI智能體框架差異巨大，選擇合適的框架對(duì)項(xiàng)目成敗至關(guān)重要。

技術(shù)門檻

有些框架幾乎不需要編程基礎(chǔ)，提供可視化界面；有些需要基本的編碼能力；還有些要求你熟悉類型系統(tǒng)、面向?qū)ο缶幊?，甚至圖算法的基礎(chǔ)概念。

任務(wù)復(fù)雜度

簡(jiǎn)單框架適合基礎(chǔ)場(chǎng)景，而復(fù)雜任務(wù)需要更精細(xì)的設(shè)計(jì)。當(dāng)業(yè)務(wù)涉及決策分支、循環(huán)執(zhí)行或條件檢查時(shí)，最好在架構(gòu)層面固化這些邏輯，而不是每次都讓智能體"臨場(chǎng)發(fā)揮"。

已知的重復(fù)性任務(wù)應(yīng)該使用預(yù)定義流程。如果一開(kāi)始不確定哪些環(huán)節(jié)會(huì)重復(fù)，可以先用簡(jiǎn)單框架觀察運(yùn)行模式，然后用高級(jí)框架將重復(fù)部分固化到工作流中。我們?cè)赟oftware Mansion開(kāi)發(fā)早期智能體時(shí)就是這么做的。

社區(qū)生態(tài)

文檔再詳細(xì)也不如活躍的用戶社區(qū)。社區(qū)成員往往已經(jīng)踩過(guò)你即將遇到的坑，能夠快速提供解決方案。成熟的社區(qū)還意味著更低的bug出現(xiàn)概率。

性能表現(xiàn)

不同框架的響應(yīng)延遲差異明顯。通常來(lái)說(shuō)，控制力更強(qiáng)的框架延遲更低，而過(guò)度自治的框架容易執(zhí)行冗余操作，拖慢整體速度。精心設(shè)計(jì)的工作流不僅速度快，結(jié)果也更穩(wěn)定可靠。

Token消耗

簡(jiǎn)單框架往往token消耗更大，因?yàn)樗鼈兊挠洃洐C(jī)制不夠精細(xì)，而且缺乏固定流程的智能體更容易犯錯(cuò)，導(dǎo)致重復(fù)執(zhí)行。

擴(kuò)展性考量

高token消耗和長(zhǎng)響應(yīng)延遲是擴(kuò)展的最大問(wèn)題。如果你的目標(biāo)不只是個(gè)人助手級(jí)別的小工具，建議直接選擇更成熟的框架。這事因?yàn)楫?dāng)規(guī)模擴(kuò)大時(shí)任務(wù)復(fù)雜度通常也會(huì)同步增長(zhǎng)，自治程度過(guò)高的智能體在這種情況下特別容易產(chǎn)生冗余操作。

系統(tǒng)集成

框架與其他技術(shù)的集成能力各不相同。項(xiàng)目越復(fù)雜，集成需求越重要。

安全性

不同框架在敏感數(shù)據(jù)處理、加密傳輸、權(quán)限控制方面的能力差異很大。給智能體過(guò)多權(quán)限處理敏感信息，可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)意外泄露。

主流智能體框架解析

以下框架按復(fù)雜度遞增排列，復(fù)雜度越高意味著更強(qiáng)的控制力和功能性。選擇哪個(gè)主要看你的具體需求和技術(shù)能力。

RelevanceAI

非技術(shù)用戶的首選。無(wú)需寫(xiě)代碼，完全依靠可視化界面創(chuàng)建智能體和工具配置。部署速度快，商業(yè)友好度高。

但它不適合復(fù)雜系統(tǒng)，開(kāi)發(fā)者社區(qū)規(guī)模有限。如果你看重低延遲或最小資源開(kāi)銷，這個(gè)框架可能不夠理想。另外RelevanceAI是閉源的，排查框架層面的問(wèn)題會(huì)比較困難。

smolagents

Hugging Face出品的極簡(jiǎn)框架。支持傳統(tǒng)工具調(diào)用和代碼生成兩種模式，后者能動(dòng)態(tài)編寫(xiě)并執(zhí)行代碼來(lái)解決問(wèn)題。

因?yàn)槭莌f的產(chǎn)品，所以教程質(zhì)量很高，對(duì)智能體概念的講解特別清晰。如果你是開(kāi)發(fā)者且剛開(kāi)始接觸智能體，smolagents是絕佳的起點(diǎn)。你可以快速理解智能體的工作原理，驗(yàn)證想法可行性，之后再升級(jí)到更強(qiáng)大的框架。

由于智能體的自主性很強(qiáng)，我們推薦把它用在簡(jiǎn)單場(chǎng)景或?qū)W習(xí)階段。有Hugging Face的背書(shū)也是質(zhì)量保證。

PhiData

PhiData專注于構(gòu)建具備記憶、工具集成、知識(shí)庫(kù)訪問(wèn)、推理能力和多智能體編排的AI助手。它簡(jiǎn)化了LLM到實(shí)用助手的轉(zhuǎn)化過(guò)程，在記憶管理、工具集成、UI構(gòu)建方面比自己從頭開(kāi)發(fā)要省事很多。

LangChain

目前采用最廣泛的智能體框架。開(kāi)發(fā)者可以將prompt、模型、記憶、工具進(jìn)行鏈?zhǔn)浇M合。對(duì)主流LLM供應(yīng)商都有原生支持，工具生態(tài)也很豐富。

模塊化設(shè)計(jì)使它很適合中等復(fù)雜度的任務(wù)。但是你需要掌握鏈、智能體、prompt工程、記憶機(jī)制、檢索器等概念，好在社區(qū)已經(jīng)很成熟，學(xué)習(xí)資源充足。集成能力和可擴(kuò)展性是LangChain的最大優(yōu)勢(shì)。

LlamaIndex

LlamaIndex專精于數(shù)據(jù)處理：攝取、索引、檢索、查詢引擎、文檔處理。用它構(gòu)建RAG應(yīng)用非常順手，但如果要做多智能體編排，可能不是最佳選擇。

性能很大程度上取決于文檔質(zhì)量和嵌入模型的效果。支持自定義索引和檢索器擴(kuò)展。社區(qū)實(shí)力不錯(cuò)，但對(duì)于復(fù)雜的分支流程或精細(xì)編排需求，可能力不從心。如果你要做RAG他可能是首選。

CrewAI

CrewAI專門做多智能體編排，通過(guò)角色/團(tuán)隊(duì)概念組織智能體協(xié)作，用LLM協(xié)調(diào)整體工作流程。雖然比LangChain更新，但人氣很高。

用它搭建多智能體系統(tǒng)的速度很快，但面對(duì)超大型任務(wù)時(shí)性能可能不夠理想——因?yàn)槿狈α鞒炭刂?，智能體需要自己組織一切工作。而且不支持并行執(zhí)行。

LangGraph

LangGraph是LangChain的擴(kuò)展，也是這份列表中最推薦的框架。它讓你用圖結(jié)構(gòu)定義智能體工作流，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)執(zhí)行步驟，邊表示可能的流轉(zhuǎn)路徑。

LangGraph中的智能體具備狀態(tài)管理能力——除了消息歷史，你可以追蹤任何自定義狀態(tài)，比如某個(gè)循環(huán)的執(zhí)行次數(shù)。它提供條件分支、循環(huán)控制、狀態(tài)持久化、調(diào)試工具、自定義工具接口、結(jié)構(gòu)化輸出等完整能力。

總結(jié)

如果你是入門學(xué)習(xí)階段的話，推薦smolagents，它不僅簡(jiǎn)潔明了概念清晰而且還有不錯(cuò)的文檔，是理解智能體工作原理的最佳起點(diǎn)。

如果你只想簡(jiǎn)單的做POC來(lái)驗(yàn)證想法，那么RelevanceAI是很好的選擇，不用寫(xiě)代碼，只用拖拉拽是它最大的優(yōu)點(diǎn)。

RAG應(yīng)用場(chǎng)景LlamaIndex是首選，在文檔處理和檢索方面能力出眾。

如果已經(jīng)產(chǎn)品化了，并且需要定制的需求，那么LangGraph是最強(qiáng)大的選擇，圖結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、狀態(tài)管理、條件分支等功能完備，適合需要精細(xì)控制的大型項(xiàng)目。

最后，沒(méi)有完美的框架，只有最適合當(dāng)前需求的框架。隨著項(xiàng)目復(fù)雜度提升，你可能需要逐步升級(jí)到更強(qiáng)大的工具。關(guān)鍵是先動(dòng)手實(shí)踐，在實(shí)際開(kāi)發(fā)中發(fā)現(xiàn)瓶頸，然后有針對(duì)性地選擇更合適的技術(shù)方案。

作者：Piotr Zborowski