2025 年 AI Agent 的 12 大构建框架

在本指南中，您将了解：

• 什么是 AI Agent 框架
• 在评估此类库时需要考虑的关键因素
• 最佳 AI Agent 框架
• 在一个摘要表中对这些工具进行比较

让我们开始吧！

什么是 AI Agent 框架？

AI Agent 框架是一种工具，用于简化自主 AI Agent 的创建、部署和管理。在这里，AI Agent 指的是一个可以感知环境、处理信息并采取行动以实现特定目标的软件实体。

这些框架提供了预构建的组件和抽象，帮助开发者利用 LLM 等模型来构建 AI 驱动的 Agent。它们能够支持强大的系统来感知输入、处理信息并做出决策。

这些工具通常提供的关键特性包括 Agent 架构、内存管理、任务编排与工具集成。

选择最佳 AI Agent 框架时要考虑的方面

在比较可用的最佳 AI Agent 框架时，需要注意以下关键要素：

• 存储库：指向该工具代码库的链接，您可以在那里找到所有相关信息。
• 编程语言：该库所使用的语言以及它以何种形式打包发布。
• 开发者：开发或维护该工具的团队或公司。
• GitHub 星标：代码库收到的星标数量，反映了它的受欢迎程度。
• 功能：框架所提供的功能列表。
• 支持的模型：该工具可集成的 AI 模型或提供商列表。

最佳 AI Agent 框架

以下是基于上述指标筛选出的市面上构建 AI Agent 的最佳框架列表。

注意：以下列表并非排名，而是对优秀 AI Agent 框架的合集。每一种工具都适用于特定的用例和场景。

AutoGen

AutoGen 是一个由微软支持的框架，用于构建自主或人类参与的多 Agent AI 系统。它为您提供了灵活的 API、开发者工具以及可视化界面（AutoGen Studio），方便原型设计、运行和评估 AI Agent。这些 Agent 可应用于网页浏览、代码执行、基于对话的工作流程等场景。它原生支持 Python 和 .NET 生态系统。

🔗 存储库：GitHub

💻 编程语言：Python, .NET

👨‍💻 开发者：Microsoft

⭐ GitHub 星标：43.1k+

⚙️ 功能：

• 跨语言支持（Python 和 .NET）
• 支持完全自主或人类协同的 Agent
• 通过 AutoGen Studio 提供可视化界面（GUI）
• 分层、可扩展的架构，灵活性高
• 核心 API、AgentChat API 以及 Extensions API
• 内置 Playwright 支持，用于构建网页浏览 Agent
• 多模态 Agent，可实现浏览器自动化和用户交互等任务
• 循环制多人聊天支持，用于编排多个 Agent 团队
• 可根据自定义规则来终止 Agent 聊天的终止条件
• 通过 AutoGen Bench 提供基准测试工具
• 丰富的工具、软件包及社区贡献的 Agent 生态

🧠 支持的模型：OpenAI、Azure OpenAI、Azure AI Foundry、Anthropic（实验性支持）、Ollama（实验性支持）、Gemini（实验性支持）以及 Semantic Kernel 适配器

LangChain

LangChain 是一个开源的 Python 框架，用于使用 LLM 构建功能强大、可投入生产的应用和 Agent。它允许您将模块化组件和第三方集成结合起来，加速 AI 开发，并随 AI 技术的演进迅速做出调整。凭借其灵活、面向未来的设计和广泛的生态系统，LangChain 帮助您快速推进项目。

它提供了包含 LangGraph 的工具包——这是一种底层的编排框架，可用于构建可控的、有状态的 AI Agent。

了解如何将 网络爬虫集成到 LangChain 的工作流程中。

🔗 存储库：GitHub

💻 编程语言：Python

👨‍💻 开发者：社区

⭐ GitHub 星标：106k+

⚙️ 功能：

• 可轻松替换语言模型、数据源和其他组件
• 可通过直观的高级 API 将语言模型连接到各种数据源
• 用于细化提示（prompt）的工具，以指导语言模型并获得更精确输出
• 支持构建 RAG 系统
• “内存”模块可让语言模型记住过去的交互信息
• 为部署和监控语言模型应用提供工具
• 模块化设计，具有高度的可定制性和灵活性
• 高可扩展性和灵活性能
• 涵盖大量示例的完整文档

🧠 支持的模型：OpenAI、Google、Hugging Face、Azure、AWS、Anthropic 等

OpenAI Agents SDK

OpenAI Agents SDK（原名 OpenAI Swarm）是一个可投入生产的多 Agent AI 工作流构建框架。它提供了三个核心原语：

• Agents：携带指令和工具的 LLM。
• Handoffs：Agent 在特定任务上将工作委托给其他 Agent。
• Guardrails：对传给 Agent 的输入进行验证。

OpenAI Agents SDK 追求简洁和灵活。它支持复杂用例，内置追踪和评估，以及与 Python 的无缝集成。

🔗 存储库：GitHub

💻 编程语言：Python

👨‍💻 开发者：OpenAI

⭐ GitHub 星标：8.6k+

⚙️ 功能：

• 生产就绪且轻量级的 SDK，用于构建基于 Agent 的 AI 应用
• 允许 Agent 将子任务委派给其他 Agent
• Guardrails 可验证 Agent 的输入并强制执行约束
• 内置 Agent 循环处理工具调用、LLM 响应、直至完成
• Python 优先设计，可使用原生 Python 功能进行链式调用和编排
• Function tools 可将 Python 函数转换为工具，并自动生成架构和验证
• Tracing 用于可视化、调试和监控 Agent 流程
• 支持使用 OpenAI 工具进行评估、微调和蒸馏
• 极简原语，更易学习，并可高度自定义

🧠 支持的模型：OpenAI

Langflow

Langflow 是一个低代码框架，用于可视化地构建和部署 AI Agent 及其工作流程。它支持任何 API、模型或数据库，并内置了一个 API 服务器来将 Agent 变为端点。Langflow 支持主流 LLM、向量数据库，并提供了一个不断扩展的 AI 工具库。它无需繁琐的配置即可使用。

🔗 存储库：GitHub

💻 编程语言：Python

👨‍💻 开发者：社区

⭐ GitHub 星标：54.9k+

⚙️ 功能：

• 利用可视化构建器快速启动并迭代
• 可访问底层代码，用 Python 自定义任意组件
• 可在分步式的沙箱环境中测试和优化流程
• 支持多 Agent 编排、对话管理和检索等功能
• 可部署为 API 或将流程导出为 JSON 用于 Python 应用
• 可通过与 LangSmith 和 LangFuse 等工具的集成实现可观测性
• 面向企业级安全和可扩展性，适合生产环境

🧠 支持的模型：Amazon Bedrock、Anthropic、Azure OpenAI、Cohere、DeepSeek、Google、Groq、Hugging Face API、IBM Watsonx、LMStudio、Maritalk、Mistral、Novita AI、NVIDIA、Ollama、OpenAI、OpenRouter、Perplexity、Qianfan、SambaNova、VertexAIm、xAI 等

LlamaIndex

LlamaIndex（原 GPT Index）是一个针对您数据构建 LLM Agent 的框架，由 Meta 开发。它能够构建可投入生产的 Agent，用于检索、整合并从复杂的企业数据中生成洞察。它具有多种集成和插件以提升功能性。

🔗 存储库：GitHub

💻 编程语言：Python, TypeScript

👨‍💻 开发者：Meta

⭐ GitHub 星标：40.9k+

⚙️ 功能：

• 高层级 API，方便快速原型设计
• 低层级 API，支持对连接器、索引、检索器等进行高级自定义
• 构建 LLM Agent 和 Agent 工作流的 API
• 支持上下文扩展，将您的私有数据与 LLM 集成
• 内置从 PDF、API、SQL 等多种来源读取数据的工具
• 针对 LLM 消费优化的中间数据索引格式
• 可插拔的查询引擎，用于基于检索增强生成（RAG）的问答（详见我们关于 搜索引擎数据 RAG 聊天机器人的案例）
• 聊天引擎，用于在您的数据上进行多轮对话
• Agent 接口可为工具增强的、任务导向型 LLM 应用提供支持
• 工作流支持事件驱动的多步逻辑，可结合多个 Agent 和工具
• 提供评估和可观测性的工具，监控 LLM 应用表现
• 内置多模态应用支持
• 可通过 LlamaCloud 进行自托管或托管部署
• LlamaParse 用于最先进的文档解析

🧠 支持的模型：AI21、Anthropic、AnyScale、Azure OpenAI、Bedrock、Clarifai、Cohere、Dashscope、Dashscope Multi-Modal、EverlyAI、Fireworks、Friendli、Gradient、Gradient Model Adapter、Groq、Hugging Face、Konko、LangChain、LiteLLM、Llama、LocalAI、MariTalk、MistralAI、Modelscope、MonsterAPI、MyMagic、NeutrinoAI、Nebius AI、NVIDIA、Ollama、OpenAI、OpenLLM、OpenRouter、PaLM、Perplexity、Pipeshift、PremAI、Portkey、Predibase、Replicate、RunGPT、SageMaker、SambaNova Systems、Together.ai、Unify AI、Vertex、vLLM、Xorbits Inference、Yi 等

CrewAI

CrewAI 是一个完全从零开始构建的精简、高速 Python 框架。与本列表中的其他 AI Agent 框架相比，它完全独立于 LangChain 或任何其他 Agent 工具。它兼具高层级的简单性和底层的精细化控制，适合构建高度定制化的自主 AI Agent，以满足任意用例需求。

CrewAI 中的核心概念有两个：

• Crews：专为自主性和协作式智能设计，允许您构建 AI 团队，每个 Agent 都具有特定角色、工具和目标。
• Flows：提供事件驱动的精细化控制，并支持单次 LLM 调用编排。Flows 能与 Crews 集成，执行更加精准的任务。

🔗 存储库：GitHub

💻 编程语言：Python

👨‍💻 开发者：CrewAI + 社区

⭐ GitHub 星标：30k+

⚙️ 功能：

• 构建独立的 AI Agent
• 灵活编排多自主 Agent
• 可以将自主性和精确性结合起来，应对真实世界场景
• 可定制系统的任意层级，从高级工作流到底层提示和 Agent 行为
• 在简单或复杂的企业级任务中都有可靠表现
• 能够轻松创建强大且可适配的生产就绪 AI 自动化

🧠 支持的模型：OpenAI、Anthropic、Google、Azure OpenAI、AWS、Cohere、VoyageAI、Hugging Face、Ollama、Mistral AI、Replicate、Together AI、AI21、Cloudflare Workers AI、DeepInfra、Groq、SambaNova、NVIDIA 等

PydanticAI

PydanticAI 是一个 Python 框架，用于构建可投入生产的生成式 AI 应用。它由 Pydantic 团队打造，模型无关性强，并支持实时调试。其功能包括类型安全、结构化响应、依赖注入以及图表（graph）支持。核心目标是通过 Python 开发者熟悉的工具和最佳实践来简化 AI 应用的开发。

🔗 存储库：GitHub

💻 编程语言：Python

👨‍💻 开发者：Pydantic 团队 + 社区

⭐ GitHub 星标：8.4k+

⚙️ 功能：

• 与多种 AI 模型代理兼容，并提供内置支持
• 与 Pydantic Logfire 集成，用于实时调试、性能监测和行为追踪
• 基于 Pydantic 模型实现类型安全，支持类型检查和静态分析
• Python 优先设计，令生成式 AI 开发更具可读性
• 结构化响应，借助 Pydantic 模型实现稳定且被验证的输出
• 可选的依赖注入系统，用于将数据、工具和验证器注入到 Agent 中
• 支持连续流式输出与即时验证
• 通过 Pydantic Graph 提供图表支持
• 输出验证，若与 schema 不匹配则自动重试
• 支持异步 Agent 执行与工具调用

🧠 支持的模型：OpenAI、Anthropic、Gemini、Ollama、Groq、Mistral、Cohere、Bedrock

Semantic Kernel

Semantic Kernel 是微软推出的开源 SDK，用于构建 AI Agent 和多 Agent 系统。它可与多家 AI 提供商集成，包括 OpenAI、Azure、Hugging Face 等，支持灵活的编排、插件扩展，并可在 Python、.NET 和 Java 上进行本地或云端部署，非常适合企业级的 AI 应用。

🔗 存储库：GitHub

💻 编程语言：Python, .NET, Java

👨‍💻 开发者：Microsoft

⭐ GitHub 星标：24k+

⚙️ 功能：

• 可连接任意 LLM，内置支持 OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face、NVIDIA 等
• 模块化构建 AI Agent，可访问工具、插件、内存以及规划（planning）功能
• 支持在多 Agent 系统中组织复杂工作流程，让具备专业能力的 Agent 协同工作
• 可使用本地代码函数、Prompt 模板、OpenAPI 规范或 MCP 进行扩展
• 支持与 Azure AI Search、Elasticsearch、Chroma 等向量数据库集成
• 支持处理文本、视觉和音频等多模态输入
• 可通过 Ollama、LMStudio 或 ONNX 进行本地部署
• 可使用结构化工作流来建模复杂的业务流程
• 面向可观测性、安全性和稳定 API 打造，符合企业需求

🧠 支持的模型：Amazon AI、Azure AI、Azure OpenAI、Google models、Hugging Face、Mistral AI、Ollama、Onnx、OpenAI、Hugging Face、NVIDIA 等

Letta

Letta（原名 MemGPT）是一个开源框架，用于构建有状态的 LLM 应用。它支持构建具有高级推理能力和透明、长期记忆的 Agent。Letta 是一个白盒、与模型无关的框架，提供针对 Agent 功能和学习过程的完全控制。该库同时提供 Python 和 Node.js 版本。

🔗 存储库：GitHub

💻 编程语言：Python, TypeScript

👨‍💻 开发者：Letta + 社区

⭐ GitHub 星标：15.9k+

⚙️ 功能：

• 集成开发环境（IDE）可用于构建和监控 Agent，同时提供可视化 UI
• 提供 Python SDK、TypeScript SDK 和 REST API，多种方式灵活集成
• 管理 Agent 内存，实现更具上下文感知的交互
• 支持将全部 Agent 状态持久化到数据库
• 可调用并执行自定义或预构建工具
• 可通过图状结构为工具使用定义规则，限制特定操作
• 支持流式输出，实现实时交互
• 原生支持多 Agent 系统以及多用户协作
• 兼容闭源模型和开源模型
• 可使用 Docker 或 Letta Cloud 部署到生产环境，以实现可扩展性

🧠 支持的模型：OpenAI、Anthropic、DeepSeek、AWS Bedrock、Groq、xAI（Grok）、Together、Gemini、Google Vertex、Azure OpenAI、Ollama、LM Studio、vLLM 等

Rasa

Rasa 是一个开源的机器学习框架，用于自动化文本和语音交互。它提供了构建上下文聊天机器人和语音助手所需的全部功能，并可与 Slack、Facebook Messenger、Telegram、Alexa 和 Google Home 等平台集成。它支持可扩展的、面向上下文的交互，为 AI Agent 提供更丰富的对话体验。

🔗 存储库：GitHub

💻 编程语言：Python

👨‍💻 开发者：Rasa + 社区

⭐ GitHub 星标：20k+

⚙️ 功能：

• 通过 NLU 功能理解用户输入、识别意图并提取关键信息
• 管理对话流程，并可处理复杂场景以给出准确响应
• 提供无代码的拖拽式界面，可构建、测试和完善对话式 AI 应用
• 可与各消息渠道、第三方系统和工具集成，带来多样化的体验
• 提供免费开源版和功能丰富的专业版
• 面向企业提供安全、分析和团队协同等高级功能

🧠 支持的模型：OpenAI、Cohere、Vertex AI、Hugging Face、Llama

Flowise

Flowise 是一个开源的低代码工具，可用于构建自定义 LLM 编排流程和 AI Agent。它具有直观的拖拽式界面，可快速开发和迭代复杂的工作流。Flowise 可以自动化重复性任务，集成多种数据源，使创建复杂的 AI 系统更加简便。其目标是加速从测试到生产的过程。

🔗 存储库：GitHub

💻 编程语言：TypeScript，Python

👨‍💻 开发者：Flowise + 社区

⭐ GitHub 星标：37.2k+

⚙️ 功能：

• 零代码界面，拖拽式操作，适合非技术用户
• 基于 LangChain 框架，集成灵活
• 预构建组件，包括语言模型、数据源和处理模块
• 动态输入变量，满足多变的使用场景
• 可使用自定义数据微调语言模型
• 可将组件分组为可复用的高级模块
• 原生集成云服务、数据库和其他 AI 框架
• 可在云平台或现有应用中部署
• 支持原型快速迭代，也可在大规模部署场景下保持稳定
• 提供适用于 AWS、Azure、Google Cloud 的预配置虚拟机

🧠 支持的模型：AWS Bedrock、Azure OpenAI、NIBittensorLLM、Cohere、Google PaLM、Google Vertex AI、Hugging Face Inference、Ollama、OpenAI、Replicate、NVIDIA、Anthropic、Mistral、IBM Watsonx、Together、Groq

ChatDev

ChatDev 是一个开源框架，利用多 Agent 协作来自动化软件开发。它模拟一个虚拟的软件公司，让由 LLM 驱动的专业化 AI Agent 围绕软件开发生命周期的不同阶段（设计、编码、测试、文档）协同工作。通过将 AI 应用于“瀑布式”模型，它借助专门负责不同环节的协作 Agent 来增强开发流程。

🔗 存储库：GitHub

💻 编程语言：Python

👨‍💻 开发者：OpenBMB 社区

⭐ GitHub 星标：26.7k

⚙️ 功能：

• 遵循传统瀑布模型，涵盖设计、开发、测试和文档阶段
• 使用输入式提示（Inception Prompting）来定义 Agent 行为并保持角色一致性
• 为 Agent 指定 CEO、CTO、开发工程师、设计师、测试员、审阅员等角色
• 把任务分解为子任务，并定义每个子任务的进入和退出条件
• 采用双 Agent 设计，简化协作和决策过程
• Agent 之间可使用自然语言或代码展开交流
• 自动化编写代码、审阅、测试以及文档生成流程
• 利用约束、承诺以及动态环境的理念来模拟团队协同
• 使用专家混合（Mixture-of-Experts）方法来提升问题解决效率
• 基于角色级别的提示和通信协议，从而保障约束执行
• 允许 Agent 在必要时交换角色，以便提出问题和澄清需求

🧠 支持的模型：GTP-3.5-turbo、GTP-4、GTP-4-32k

顶级 AI Agent 构建框架：汇总表

以下汇总表可快速对比构建 AI Agent 的最佳框架：

AI Agent 框架	类别	编程语言	GitHub 星标	开发者	是否提供高级功能	支持的 AI 提供商
AutoGen	多 Agent AI 系统	Python, .NET	43.1k+	Microsoft	❌	OpenAI、Azure OpenAI、Azure AI Foundry、Anthropic、Ollama 等
LangChain	模块化 Python AI 框架	Python	106k+	社区	✔️	OpenAI、Google、Hugging Face、Azure、AWS 等
OpenAI Agents SDK	OpenAI 多 Agent 工作流 SDK	Python	8.6k+	OpenAI	❌	OpenAI
Langflow	低代码、可视化 AI 流程构建器	Python	54.9k+	社区	❌	Amazon Bedrock、Anthropic、Azure OpenAI、Cohere、Google 等
LlamaIndex	面向 AI Agent 的数据索引与管理框架	Python	40.9k+	社区	✔️	OpenAI、Hugging Face、Azure OpenAI、Cohere、Google 等
CrewAI	自主 AI Agent 框架	Python	30k+	CrewAI + 社区	✔️	OpenAI、Anthropic、Google、Azure OpenAI、AWS 等
PydanticAI	生成式 AI 应用框架	Python	8.4k+	Pydantic 团队 + 社区	✔️	OpenAI、Anthropic、Gemini、Ollama、Groq 等
Semantic Kernel	企业级 AI Agent 系统 SDK	Python, .NET, Java	24k+	Microsoft	❌	Amazon AI、Azure AI、Azure OpenAI、Google models、Hugging Face 等
Letta	有状态 LLM Agent 框架	Python, TypeScript	15.9k+	Letta + 社区	✔️	OpenAI、Anthropic、DeepSeek、AWS Bedrock、Groq 等
Rasa	搭建 AI 聊天机器人和 Agent 的框架	Python	20k+	Rasa + 社区	✔️	OpenAI、Cohere、Hugging Face、Llama 等
Flowise	低代码 AI Agent 框架	Python	7.2k+	Flowise AI 社区	✔️	OpenAI、AWS Bedrock、Azure OpenAI、Groq 等
ChatDev	多 Agent 协作开发框架	Python	2.1k+	ChatDev	✔️	GTP-3.5-turbo、GTP-4、GTP-4-32k

其他一些未列入最佳 AI Agent 框架名单但值得关注的项目：

• Botpress：一个使用 LLM 构建 AI Agent 的平台，可提供企业级的可扩展性、安全性和集成能力。
• LangGraph：一个以推理为核心的框架，可构建图工作流和多 Agent 协作；它是 LangChain 生态的一部分。
• Lyzr：面向企业解决方案和工作流自动化的全栈自主 AI Agent 框架。
• Crawl4AI：一款开源工具，用于 AI 驱动的网页抓取和数据提取。可了解如何将其与 DeepSeek 一起构建 AI 爬虫 Agent。
• Stagehand：一个轻量级的任务型 AI Agent 框架，简化流程自动化并支持模块化 Agent 架构。
• Browser Use：一个浏览器自动化工具，可与 AI Agent 集成，以模拟人类交互，用于网页抓取或测试等场景。

结论

本文介绍了什么是 AI Agent 框架，并了解了在选择框架时应该考虑的主要因素。基于这些标准，我们列出了当前用于构建 AI Agent 的最佳工具。

无论您选择哪种 AI Agent 库，在没有数据的情况下难以真正实现 Agent 的功能。幸运的是，全球领先的数据提供商 Bright Data 可以满足您的需求！

您可以通过以下先进服务为 AI Agent 提供网络数据访问能力：

• 自主 AI Agent：通过强大的 API 搜索、访问并实时与任意网站交互。
• 垂直 AI 应用：构建可靠、定制化的数据管道，从特定行业网站中提取网络数据。
• 基础模型：访问合规的海量网络数据集，用于预训练、评估和微调。
• 多模态 AI：使用全球最大规模的图像、视频及音频数据储备（专为 AI 优化）。
• 数据提供商：与可信的供应商对接，大规模获取高质量且适配 AI 的数据集。
• 数据包：获取已整理、可直接使用的数据集——包含结构化、富信息、带标注等多种形式。

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