隨著生成式人工智能（GenAI）的迅猛發展，基于大模型的應用已經悄然融入我們的日常工作和生活，它們在眾多領域顯著提升了生產力和工作效率。為了更便捷地構建這些基于大模型的應用程序，開源社區和產品開發者們正以前所未有的速度推進創新。

在這些創新中，面向智能體（Agent）的應用，即所謂的 Agentic AI，已經嶄露頭角，成為近年來生成式 AI 系統中最具潛力的領域。眾多構建智能體應用的框架如雨后春筍般涌現，為開發者提供了強大的工具和平臺。接下來，我們將重點介紹 10 個具有代表性的 Agent 應用構建框架，并對其他常見框架進行簡要概述，以期為大家提供一個相對全面的視角，了解這一領域的現狀和潛在趨勢。

1、LangChain

LangChain 是當前最受歡迎的大模型應用開發框架之一，幾乎已成為構建大模型應用的行業標準。它在 GitHub 上獲得了超過 10 萬顆星，吸引了超過 100 萬開發者參與，形成了一個龐大且活躍的社區。這個社區不僅提供了豐富的知識共享，還推動了 LangChain 的快速發展。

LangChain 提供了全面的功能支持，包括與各種供應商的集成、云服務支持、第三方庫的兼容性，以及多種向量數據庫的選擇，這些特性使其成為開發者構建大模型應用的首選工具。LangChain 是企業構建 GenAI 應用程序的理想選擇，它提供了基礎構建模塊，幫助企業快速搭建定制化的 AI 框架。由于 LangChain 的廣泛采用和強大的兼容性，它特別適合需要與第三方供應商或服務集成的場景。無論是云服務、數據源，還是其他 AI 工具，LangChain 都能提供前瞻性的支持，確保企業能夠靈活應對未來的技術變化。

然而，LangChain 的強大功能也帶來了一定的復雜性。它的學習曲線相對陡峭，尤其是對于新手開發者來說，可能需要花費更多時間來掌握其豐富的集成選項和代碼結構。此外，LangChain 的快速迭代和功能更新要求開發者不斷跟進，這可能會導致代碼維護的挑戰，比如遇到破壞性更新或庫不兼容的問題。

盡管如此，LangChain 的影響力已經超越了 Python 社區，激發了其他編程語言的開發者構建類似的框架。例如，Java 開發者可以使用 LangChain4J，Golang 開發者可以使用 LangChainGo，而 C# 開發者也有專門的 LangChain for C#。這些衍生框架進一步擴展了 LangChain 的生態系統，為更多開發者提供了構建大模型應用的工具和可能性。

總的來說，LangChain 是一個功能強大且靈活的工具，特別適合需要高度定制化和集成能力的企業級應用。但對于一些簡單或特定場景的需求，開發者也可以根據實際情況選擇其他更輕量級的框架，以降低復雜性和學習成本。

2、Langgraph

LangGraph 框架是由 LangChain 團隊開發的一個開源工具，專注于構建和管理智能體系統。其核心優勢在于提供了一個靈活且強大的平臺，支持開發者設計和實現復雜的多智能體工作流。LangGraph Platform 是 LangGraph 的商業版本，專為將智能體應用程序部署到生產環境而設計。它提供了許多高級功能，包括有狀態設計、基于圖形的工作流管理、多智能體協作、與 LangChain 的無縫集成、增強的 LangSmith 監控工具、IDE 支持以及更廣泛的社區資源。這些特性使得 LangGraph Platform 成為企業級應用的理想選擇。

LangGraph 特別適合用于開發企業級的多智能體系統。它的開源性質意味著它擁有廣泛的社區支持，并且能夠與各種不同的解決方案和產品進行集成。這種前瞻性的設計使得 LangGraph 能夠滿足企業在兼容性方面的多樣化需求。此外，LangGraph 與 LangChain 生態系統的緊密結合，減少了企業在使用多個框架時的冗余問題，簡化了開發流程。

對于企業用戶來說，LangGraph 的商業版本提供了更多高級功能，如安全性增強、可視化開發工具和更強大的監控能力。這些特性使得企業能夠更輕松地管理和維護復雜的智能體系統，同時確保系統的穩定性和安全性。

然而，與 LangChain 類似，開發者在處理依賴關系和框架復雜性時可能會遇到一些挑戰。這些挑戰主要來自于系統的復雜性和對高性能的需求。盡管如此，LangGraph 的設計目標之一就是通過提供清晰的文檔和強大的工具來幫助開發者克服這些障礙，從而更高效地構建和部署智能體應用程序。

3、LlamaIndex

LlamaIndex 最初是一個專注于大模型應用程序的數據框架，但如今它的功能已經遠遠超出了數據處理的范疇。它現在涵蓋了 AI Agent、文檔解析與索引、工作流管理、基于連接器的集成、模塊化設計以及高度可擴展性等多種功能，成為了一個功能豐富的開發平臺。

LlamaIndex 還提供了一個名為 LlamaCloud 的 SaaS 功能，這是一個專門為 AI 智能體設計的知識管理中心。通過 LlamaCloud，開發者可以更高效地管理和利用數據，為智能體提供強大的知識支持。此外，LlamaIndex 還有一個獨特的產品叫 LlamaParse，它能夠將復雜的指令數據轉換成適合大語言模型處理的優化格式，從而提升模型的性能和準確性。

LlamaHub 是 LlamaIndex 生態系統中的一個重要組成部分，它是一個集成了搜索式智能體、大語言模型、向量存儲、數據加載器等工具的中心化平臺。LlamaHub 特別適合用于構建數據密集型的大語言模型應用程序，比如知識密集型的聊天機器人、問答系統等。借助 LlamaCloud 的強大能力，開發者可以高效地解析和索引復雜的文檔，這使得 LlamaIndex 成為那些希望快速推出產品的企業的理想選擇。

盡管 LlamaIndex 的核心優勢在于數據索引和檢索，它在復雜的智能體行為和決策方面的功能相對較少。不過，LlamaIndex 正在朝著支持更智能的 Agentic 應用程序方向發展，展現出了巨大的潛力。未來，它可能會在智能體行為管理和決策支持方面提供更多創新功能，進一步擴展其應用場景。

總的來說，LlamaIndex 是一個功能強大且靈活的工具，特別適合需要處理大量數據并快速構建知識密集型 AI 系統的開發者。無論是企業還是個人開發者，都可以利用 LlamaIndex 的強大功能來加速開發進程，同時保持高度的可擴展性和模塊化設計。

4、Spring AI

Spring AI：為 Java 開發者量身定制的 GenAI 開發框架

Spring AI 的靈感來源于 LangChain，但它專注于為 Java 開發者提供一個更熟悉的開發環境。通過充分利用 Spring 生態系統，Spring AI 讓開發者能夠輕松構建 GenAI 應用程序，而無需學習其他框架或編程語言。

第一、主要特點

• 支持多種大語言模型：開發者可以根據需求選擇不同的模型，靈活應對各種場景。
• Spring 生態的可觀測性：借助 Spring 的強大工具，開發者可以輕松監控和調試 AI 應用的運行狀態。
• 模型評估功能：幫助開發者評估和優化 AI 模型的性能。
• Advisors API：封裝了常見的生成式 AI 模式，減少重復代碼，提升開發效率。
• 聊天對話和 RAG（檢索增強生成）支持：讓開發者能夠快速構建智能聊天系統和基于檢索的問答應用。

第二、最大優勢

Spring AI 的最大優勢在于它與 Spring 生態系統的無縫集成。Spring 生態中豐富的庫和工具（如數據連接、異步處理、系統集成等）可以直接用于 GenAI 應用的開發，極大地簡化了開發流程。對于已經在使用 Spring 的企業來說，這意味著可以快速上手，無需額外學習成本，同時還能充分利用現有的技術棧。

第三、總結

總的來說，Spring AI 是一個為 Java 開發者量身定制的 GenAI 開發框架。它不僅降低了入門門檻，還提供了強大的功能和靈活性，非常適合企業級應用開發。無論是企業還是個人開發者，都可以利用 Spring AI 的強大功能來加速開發進程，同時保持高度的可擴展性和模塊化設計。

5、AutoGen

Autogen 是由 微軟 開發的一個編程框架，專門用于構建 Agentic AI 和基于大模型的應用程序。它提供了一個高層次的抽象框架，支持多智能體之間的協作和會話，非常適合構建復雜的 AI 系統。Autogen 的核心特性包括：

• 異步消息傳遞：智能體之間可以高效地異步通信，提升系統響應速度。
• 模塊化和可擴展：框架設計靈活，開發者可以根據需求輕松擴展功能。
• 可觀察性和調試：提供強大的工具，幫助開發者監控和調試智能體行為。
• 可伸縮性和分布式支持：能夠處理大規模任務，并支持分布式部署。
• 內置和社區擴展：除了內置功能外，還支持社區開發的插件和擴展。
• 跨語言支持和全類型支持：兼容多種編程語言，提供完整類型安全支持。
• 增強的大模型推理 API：優化大語言模型的推理性能，同時降低成本。

Autogen 特別適合與 開源系統 和 微軟生態系統 結合使用，是構建 Agentic AI 和大模型應用的理想選擇。它提供了一個不斷發展的生態系統，能夠支持各種領域和復雜度的應用需求。此外，Autogen 還提供了一個名為 Autogen Studio 的 UI 工具，開發者可以通過圖形化界面進行智能體的原型設計和管理，甚至無需編寫代碼。

需要注意的是，Autogen 目前仍處于 試驗階段，尚未完全成熟到可以投入生產環境。不過，如果你正在研究復雜的智能體交互、設計新的多智能體系統，或者想嘗試先進的 AI 智能體架構，Autogen 是一個非常值得探索的工具。

雖然 Autogen 是一個開源框架，但它對 微軟解決方案 的依賴性可能會因組織的技術棧而有所不同。此外，基于 Autogen 的商業解決方案 Magentic-One 提供了更高級的功能，例如為企業量身定制的高性能通用智能體系統。不過，Autogen 的復雜性（尤其是在企業內部使用時）仍然是一個需要關注的問題，可能需要更多的技術支持和優化。

總的來說，Autogen 是一個功能強大且靈活的框架，適合用于研究和原型設計。如果你對多智能體系統和 AI 智能體設計感興趣，它無疑是一個值得嘗試的工具。不過，對于生產環境的使用，建議等待其進一步成熟或考慮基于 Autogen 的商業解決方案。

6、Semantic Kernel

Semantic Kernel 是由 微軟 提供的一個強大工具，專為構建穩定且高度集成的企業級應用程序而設計。作為一個適合生產環境的 SDK，它能夠將大模型和數據存儲無縫集成到應用中，幫助企業打造高質量的 GenAI 解決方案。Semantic Kernel 支持多種編程語言，包括 C#、Python 和 Java，并且在預覽版中已經引入了智能體和流程框架，使開發者能夠構建單智能體和多智能體系統。

第一、核心功能

• 智能體框架：
• 這是 Semantic Kernel 的核心部分，提供了一個平臺，允許開發者將 AI 智能體嵌入到任何應用程序中。無論是簡單的任務自動化，還是復雜的多智能體協作，都能輕松實現。
• 流程框架：
• 這個框架專注于優化 AI 與業務流程的集成，幫助企業將 AI 能力無縫融入現有的工作流中，提升效率和智能化水平。、

第二、多語言支持

Semantic Kernel 提供了多種語言的 SDK，包括 Python、C#、.NET 和 Java，滿足了不同開發者的需求。特別是在 微軟 Azure 環境中，微軟還為開發者提供了豐富的培訓和支持資源，幫助團隊快速上手。

第三、適用場景

Semantic Kernel 屬于 SDK 類別，與其他提供更高層次抽象和用戶界面的框架相比，它更適合需要深度定制和集成的企業級應用。不過，需要注意的是，Semantic Kernel 的智能體框架目前仍在不斷演進中，尤其是對 Java 的支持還不夠完善，Java 開發者可能需要等待后續更新。

第四、總結

如果你正在尋找一個功能強大、靈活性高的工具來構建企業級 GenAI 應用，Semantic Kernel 是一個值得考慮的選擇。它特別適合那些已經在使用微軟技術棧（如 Azure）的企業，能夠幫助團隊快速實現 AI 能力的落地。盡管它的智能體框架還在發展中，但其強大的集成能力和多語言支持已經讓它成為生產環境中的有力競爭者。

7、總結

盡管每個 Agent 應用框架都擁有出色的功能，但鑒于生成式人工智能領域的迅猛發展，這些框架也在持續進行更新與優化。企業在選擇框架時，應主要依據自身的具體需求，例如業務場景、應用類型、安全性要求、性能表現以及其他相關技術細節。

本文轉載自公眾號玄姐聊AGI  作者：玄姐

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