好用的开源Agent框架概览与比较分析

推荐语

探索当前最流行的开源Agent框架，深入了解它们的特性和应用场景。

核心内容：
1. 人工智能领域智能体技术的发展和重要性
2. 流行的开源Agent框架概览及特性比较
3. LangChain和AutoGen框架的详细分析与应用案例

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

随着人工智能技术的飞速发展，特别是大型语言模型（LLM）能力的日益增强，构建能够自主感知环境、进行推理规划并执行任务的智能体（Agent）已成为一个热门的研究和应用领域。开源Agent框架为开发者提供了一系列工具和抽象，以简化Agent的构建过程。本文旨在对当前流行的开源Agent框架进行分析和比较，涵盖其主要特性、技术栈、社区支持、灵活性、易用性、可扩展性、应用案例、许可协议以及优缺点，从而帮助用户根据自身需求选择合适的框架。

主流开源Agent框架

根据现有研究资料，当前流行的开源Agent框架包括：LangChain、AutoGen、Semantic Kernel、CrewAI、LlamaIndex Agents、Smolagents、dify、Haystack和SuperAGI.  这些框架在设计理念、核心功能和适用场景上各有侧重，为开发者提供了多样化的选择。

框架详细分析

- LangChain

● 主要特性和功能： LangChain是一个旨在帮助开发者使用LLM构建应用的综合性框架，提供了模块化组件，简化了复杂工作流的处理，并支持数据感知和Agent能力. 它通过链（Chains）连接不同的语言模型任务，实现复杂的端到端应用. LangChain还集成了记忆（Memory）功能，用于在多轮对话中保持上下文.

● 编程语言和技术栈： LangChain主要使用Python和JavaScript开发，可以与TensorFlow、PyTorch和Hugging Face等库协同工作. 它支持与多种LLM提供商（如OpenAI、Anthropic、Google）以及各种数据源和工具集成.

● 社区支持和活跃度： LangChain拥有庞大且活跃的社区，GitHub上拥有超过10万颗星，以及数千名贡献者. 社区提供了丰富的文档、教程、示例和支持渠道.

● 灵活性、易用性和可扩展性： LangChain以其高度的灵活性和可扩展性而闻名，支持自定义模型、提示和链.然而，由于其模块化和广泛的功能，学习曲线可能对初学者来说较为陡峭.

● 应用案例和实际项目： LangChain被广泛应用于构建聊天机器人、文档摘要、代码生成、问答系统等. 许多公司，从初创企业到全球企业，都在使用LangChain构建AI应用.

● 许可协议和商业使用限制： LangChain采用MIT许可证，允许商业使用、修改和分发.

● 优缺点总结：

○ 优点： 功能丰富，集成广泛，高度灵活和可扩展，社区支持强大，适用于多种LLM和数据源.

○ 缺点： 学习曲线可能较陡峭，文档有时不一致或过时，对于简单任务可能过于复杂，在生产环境中的使用存在一些批评.

- AutoGen

● 主要特性和功能： AutoGen是由微软开发的开源框架，专注于构建基于多Agent对话的下一代LLM应用，旨在简化复杂LLM工作流的编排、自动化和优化. 它支持各种对话模式，可定制的Agent，代码执行以及人机协作.

● 编程语言和技术栈： AutoGen主要使用Python和C#开发. 它集成了多种LLM（如OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic、Google、Mistral、IBM watsonx.ai）和工具. 支持在本地Shell、Docker、Jupyter Kernel中执行代码.

● 社区支持和活跃度： AutoGen拥有活跃的开源社区，GitHub上拥有大量星数和贡献者，并设有Discord服务器和每周的办公时间.

● 灵活性、易用性和可扩展性： AutoGen在构建复杂多Agent工作流方面非常灵活，具有可定制的Agent和对话模式. AutoGen Studio降低了入门门槛. 其架构具有良好的可扩展性，包括Core、AgentChat和Extensions API.

● 应用案例和实际项目： AutoGen被应用于代码生成、数据分析、AI助手、自动化软件开发任务、交互式学习环境、复杂决策系统和客户服务应用等.

● 许可协议和商业使用限制： AutoGen采用CC-BY-4.0和MIT许可证，允许商业使用.

● 优缺点总结：

○ 优点： 多Agent编排能力强，灵活的对话模式，支持代码执行，提供无代码GUI，社区活跃.

○ 缺点： 高级功能学习曲线较陡峭，相比其他框架可能结构性稍弱.

- Semantic Kernel

● 主要特性和功能： Semantic Kernel是一个轻量级的开源SDK，旨在将AI模型集成到现有应用程序中，支持C#、Python和Java 它采用基于技能的架构，包含插件和规划器，提供企业级可靠性和安全性，以及内存管理和负责任的AI功能.

● 编程语言和技术栈： Semantic Kernel支持C#、Python和Java. 它与OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face、Amazon Bedrock、Google、Mistral、Ollama、ONNX等多种LLM集成.

● 社区支持和活跃度： Semantic Kernel拥有活跃的社区，GitHub上拥有大量星数和贡献者，并设有GitHub Discussions和定期的办公时间.

● 灵活性、易用性和可扩展性： Semantic Kernel专为可扩展性设计，通过插件和自定义函数实现扩展. 它提供了清晰的提示实现. 但由于集成方式与其他框架不同，可能存在一定的学习曲线.

● 应用案例和实际项目： Semantic Kernel被用于构建Copilot、自动化业务流程、增强现有应用程序的AI能力、问答系统和内容生成等.

● 许可协议和商业使用限制： Semantic Kernel采用MIT许可证，允许商业使用.

● 优缺点总结：

○ 优点： 支持.NET，提示实现清晰，适用于实验和生产环境，企业级.

○ 缺点： 需要频繁适应快速发展的AI领域，相比之下资源和文档有限，存在学习曲线.

- CrewAI

● 主要特性和功能： CrewAI是一个用于编排角色扮演AI Agent（“船员”）的框架，强调多Agent协作，提供灵活的记忆系统和内置的错误处理机制，支持并行和分层任务执行.

● 编程语言和技术栈： CrewAI使用Python开发. 它支持连接到各种LLM（OpenAI、Anthropic、Google、Mistral、IBM watsonx.ai）和RAG工具.

● 社区支持和活跃度： CrewAI拥有不断增长且活跃的社区，GitHub上拥有大量星数和贡献者，并设有专门的社区论坛.

● 灵活性、易用性和可扩展性： CrewAI专注于构建具有角色扮演能力的多Agent系统，易于使用，并提供高层简洁性和精细的底层控制. 它可以通过自定义工具和API进行扩展.

● 应用案例和实际项目： CrewAI被应用于股票市场分析、内容创作、客户细分、潜在客户评分、营销和销售策略自动化、旅行社、模拟和内部自动化等.

● 许可协议和商业使用限制： CrewAI采用MIT许可证，允许商业使用.

● 优缺点总结：

○ 优点： 易于使用，专注于多Agent协作，快速灵活的工作流构建，生产就绪.

○ 缺点： 更深层次的定制可能变得复杂，主要基于Python.

- LlamaIndex Agents

● 主要特性和功能： LlamaIndex Agents是一个专门用于创建依赖外部数据源的LLM应用的框架，提供Agent能力以更好地利用数据，支持各种Agent类型和工具使用，提供AgentWorkflow用于构建和编排Agent系统，集成超过160个数据源和40多个向量存储.1

● 编程语言和技术栈： LlamaIndex Agents使用Python和TypeScript开发. 它与众多LLM（如OpenAI、Llama等）和数据源（API、PDF、文档、SQL等）集成.

● 社区支持和活跃度： LlamaIndex Agents拥有庞大且活跃的社区，GitHub上拥有大量星数和贡献者，并设有Discord服务器.

● 灵活性、易用性和可扩展性： LlamaIndex Agents是一个高度灵活的框架，具有无限的自定义层级. 它易于设置和使用，尤其是在检索任务方面. AgentWorkflow允许构建自定义的Agent工作流.

● 应用案例和实际项目： LlamaIndex Agents被应用于私有文档的问答、大型知识库的摘要、构建专业的搜索Agent、上下文增强的研究助手、报告生成、客户支持、生产力助手、编码助手等.

● 许可协议和商业使用限制： LlamaIndex Agents采用MIT许可证，允许商业使用. LlamaCloud是一个商业知识管理平台.

● 优缺点总结：

○ 优点： 数据集成能力强，检索效率高，生产就绪，灵活且可定制.

○ 缺点： AI Agent构建的初学者学习曲线可能较陡峭，主要侧重于数据检索.

- Smolagents

● 主要特性和功能： Smolagents是一个轻量级的库，用最少的代码构建AI Agent，强调编写和执行Python代码的“代码Agent”，支持传统的工具调用Agent，通过Hugging Face Hub共享工具，通过E2B或Docker安全执行代码.1

● 编程语言和技术栈： Smolagents使用Python开发.5 它与任何LLM集成（Hugging Face Hub、OpenAI、Anthropic via LiteLLM）.

● 社区支持和活跃度： Smolagents拥有活跃的社区，GitHub上有讨论.

● 灵活性、易用性和可扩展性： Smolagents非常简单易用，抽象程度低. 代码中心的方法为复杂逻辑提供了灵活性 可以通过自定义工具进行扩展.

● 应用案例和实际项目： Smolagents被应用于构建对话Agent、自动化代码生成任务、开发AI驱动的工具、集成AI能力等.

● 许可协议和商业使用限制： Smolagents采用Apache License 2.0，允许商业使用.

● 优缺点总结：

○ 优点： 简单易用，以代码Agent为中心，广泛的LLM兼容性，适用于快速原型设计.

○ 缺点： 与更大的框架相比，内置工具较少，可能遇到版本问题.

- Dify

● 主要特性和功能： Dify是一个开源的LLMOps平台，结合了后端即服务、可视化提示编排、内置RAG引擎、灵活的AI Agent框架、直观的低代码工作流和多模型支持

● 编程语言和技术栈： Dify后端使用Python/Flask/PostgreSQL，前端使用Next.js 支持各种LLM（OpenAI、Claude、Llama2、Qwen等）和向量数据库.

● 社区支持和活跃度： Dify拥有不断增长的社区，GitHub上拥有大量星数，并在Discord和Reddit上活跃.

● 灵活性、易用性和可扩展性： Dify通过无代码/低代码的可视化界面，使得构建AI应用和工作流非常简单，对初学者友好. 它提供了灵活的API进行集成.208 对于需要深度代码控制的高级工作流，其自定义性可能有限.

● 应用案例和实际项目： Dify被应用于构建聊天机器人、AI助手、内容生成工具、知识管理解决方案、内部生产力应用、自动化业务工作流、客户支持系统等.

● 许可协议和商业使用限制： Dify采用修改后的Apache License 2.0，对于多租户SaaS服务需要商业许可.

● 优缺点总结：

○ 优点： 初学者友好，开发快速，可视化界面，支持多模型，内置RAG.

○ 缺点： 对于高级场景定制性有限，某些功能依赖外部API，本地部署需要Docker。

- Haystack

● 主要特性和功能： Haystack是一个开源框架，用于构建生产就绪的LLM应用、RAG管道和搜索系统，具有模块化架构、灵活的管道设计、与各种模型提供商的集成、高度可定制性和数据可重现性.

● 编程语言和技术栈： Haystack主要使用Python开发 它与Hugging Face Transformers、OpenAI、Anthropic、Elasticsearch、Weaviate、Pinecone等集成

● 社区支持和活跃度： Haystack拥有活跃的社区，GitHub上拥有大量星数和贡献者，并设有Discord服务器，定期举办社区交流活动

● 灵活性、易用性和可扩展性： Haystack在构建各种NLP任务（语义搜索、RAG、问答、对话式AI、内容生成）的模块化管道方面非常灵活 学习曲线中等，特别是对于NLP新手可以通过自定义组件进行扩展

● 应用案例和实际项目： Haystack被应用于RAG、文档搜索、问答、对话式AI、内容生成、医生助手、医院客服助手、投资备忘录生成器等

● 许可协议和商业使用限制： Haystack采用Apache License 2.0，允许商业使用deepset Cloud是一个商业平台

● 优缺点总结：

○ 优点： 模块化架构，灵活的管道，强大的集成能力，生产就绪，支持多样的数据结构

○ 缺点： 学习曲线中等，某些功能严重依赖Elasticsearch，社区支持可能不如其他大型框架

- SuperAGI

● 主要特性和功能： SuperAGI是一个面向开发者的开源自主AI Agent框架，支持构建、管理和运行自主Agent，支持并发Agent、工具集成、Agent记忆存储、GUI管理、动作控制台、多向量数据库、性能遥测和优化的Token使用

● 编程语言和技术栈： SuperAGI主要使用Python开发它集成了各种工具（GitHub、Jira、Slack、Twitter、Zapier、Google Search）和向量数据库利用LLM和LAM（Large Action Models

● 社区支持和活跃度： SuperAGI拥有活跃的社区，GitHub上拥有大量星数，并在Discord、Twitter和Reddit上活跃，还组织黑客马拉松.

● 灵活性、易用性和可扩展性： SuperAGI是一个功能多样的框架，用于构建具有可自定义工作流的自主Agent.它提供了一个GUI，方便管理. 可以通过工具和工具包进行扩展.

● 应用案例和实际项目： SuperAGI被应用于销售、营销、支持、工程、人力资源、IT、数字工作者自动化、文档处理、内部服务台、保险承保、药物发现、客户支持、软件开发、欺诈检测、网络安全等.

● 许可协议和商业使用限制： SuperAGI采用MIT许可证，允许商业使用.SuperAGI Cloud是一个商业平台.

● 优缺点总结：

○ 优点： 功能多样的Agent框架，支持并发Agent，工具集成广泛，提供GUI管理界面，社区活跃.

○ 缺点： AGI基础设施初学者学习曲线陡峭，可能资源密集.

- LangGraph

● 主要特性和功能： LangGraph是一个用于编排复杂Agent系统的框架，基于图的工作流，支持循环和分支，状态管理，人机协作，一流的流式传输支持，与LangChain和LangSmith集成.

● 编程语言和技术栈： LangGraph主要使用Python和JavaScript开发. 构建于LangChain之上，集成了LangChain支持的各种LLM和工具

● 社区支持和活跃度： LangGraph受益于庞大的LangChain社区，GitHub上有讨论.

● 灵活性、易用性和可扩展性： LangGraph通过基于图的方法，对Agent工作流提供精细的控制，支持复杂场景的分支和循环 由于其基于图的范式，学习曲线较陡峭. 与LangChain和LangSmith的无缝集成增强了其可扩展性和可观察性

● 应用案例和实际项目： 复杂的多步骤任务、聊天机器人、Agent系统、工作流自动化、决策树、合规工作流、内容生成管道、旅行计划

● 许可协议和商业使用限制： MIT许可证，允许商业使用. LangGraph Platform是一个商业产品