2025 年 8 大人工智能代理框架
在本文中，我将向您介绍今年最热门的 8 个人工智能代理框架。我将详细介绍每个框架的特点、它们的优势以及如何帮助您或您的企业更智能地发展。准备好了吗？开始吧
截至 2025 年的 8 个最佳人工智能代理框架
人工智能代理框架有助于构建能够独立思考和行动的智能系统。这些工具比以往任何时候都更好用。以下是你应该了解的 8 个最佳框架。
AutoGen
由微软开发、 AutoGen 是一个旨在通过自动生成代码、模型和流程来简化创建人工智能驱动的应用程序的框架。它利用大型语言模型来自动开发人工智能代理，使开发人员只需最少的手动编码就能更轻松地创建量身定制的解决方案。
AutoGen 因其友好的用户界面和对自动化的重视而脱颖而出。对于需要可靠、可扩展的人工智能解决方案，但内部不具备丰富人工智能专业知识的企业来说，它是一个理想的选择。AutoGen 注重标准化，因此最适合代理生成和自动化任务等定义明确的用例，而不是高度定制化的应用。
LangChain
LangChain 已迅速成为构建由大型语言模型（LLM）驱动的应用程序的流行框架。它的模块化工具和强大的抽象功能简化了涉及复杂工作流的人工智能应用的开发，如对话助手和自动文档处理。LangChain 可与 API、数据库和外部工具轻松集成，是许多应用的灵活解决方案。
该框架对于大规模 NLP（自然语言处理）用例尤其有用。然而，运行需要大量资源，尤其是在与多个外部系统集成时。希望加快此类应用开发速度的团队可以考虑使用 Shakudo 这样的托管平台来简化操作，并将更多精力放在创新上。
Atomic Agents
Atomic Agents 是一个可创建多代理系统的开源框架。它为构建能够处理从基本搜索到复杂计算等各种任务的分散式代理提供了工具。该框架非常适合希望创建协作、高效和自主代理的公司或开发人员。
虽然原子代理非常有用，特别是对于那些从事分布式系统工作的人来说，但对于初学者来说，原子代理的学习曲线可能很陡峭。刚接触基于代理建模的开发人员可能需要时间来了解其全部功能。不过，对于专注于多代理系统的经验丰富的开发人员来说，原子代理具有极大的灵活性和强大的功能。
Semantic Kernel
微软的另一款产品 Semantic Kernel框架人工智能技术可以帮助将人工智能组件集成到传统软件应用程序中。它允许开发人员在现有系统中添加自然语言理解、决策和任务自动化等高级功能。
语义内核（Semantic Kernel）之所以脱颖而出，是因为它可以跨多种语言工作，包括 Python、C# 和 Java。这使它成为需要不同开发环境协同工作的企业级应用的最佳选择。需要构建生产就绪、可扩展的人工智能应用的企业应该考虑使用Semantic Kernel，尤其是用于增强生产力工具或实施企业级聊天机器人和虚拟助理。
CrewAI
CrewAI 专门创建能够在共享环境中实时协作、分担任务和优化行动的智能代理。这使它成为多个自主代理（如欺诈检测或个性化学习系统）必须协同工作的理想应用框架。
尽管 CrewAI 具有很多优势，但它仍处于开发的早期阶段，与更通用的框架相比，它的小众焦点可能会限制它的应用。尽管如此，它还是非常适合构建协作式人工智能系统并需要有效管理多个代理的初创公司。
Hugging Face Transformers Agents
Hugging Face Transformers Agents 框架允许开发人员利用转换器模型的强大功能来构建、测试和部署人工智能代理。该框架专为涉及高级自然语言处理（NLP）和生成式人工智能的任务而设计，在模型选择和微调方面具有灵活性。
Transformers Agents 尤其适用于电子商务、医疗保健和研究等行业，在这些行业中，NLP 是人工智能驱动应用的关键组成部分。该框架能够处理大型语言模型，是创建需要复杂文本处理和生成能力的智能系统的理想选择。
Langflow
Langflow 是一个低代码的开源框架，可简化人工智能代理和工作流程的开发，尤其适用于涉及检索增强生成（RAG）和多代理系统的应用。它的主要优势在于用户友好的可视化界面，使技术和非技术用户都能快速构建人工智能工作流程。
虽然 Langflow 是快速开发的强大工具，但它可能不适合需要深度定制的高度专业化人工智能项目。不过，对于希望在不进行大量编码的情况下建立原型或开发复杂的人工智能系统的企业来说，Langflow 提供了一个灵活、易用的解决方案。
RASA
RASA 是一个开源框架，旨在构建对话式人工智能系统，如聊天机器人。它在意图识别、上下文处理和对话管理方面表现出色，是客户服务或虚拟协助应用的理想选择。RASA 通过支持机器学习和基于规则的方法提供灵活性，为开发人员微调对话系统提供了广泛的选择。
虽然 RASA 是构建复杂聊天机器人的强大工具，但它可能是资源密集型的，尤其是涉及基于机器学习的配置时。因此，拥有专门技术资源的企业应考虑使用 RASA 来构建高度可定制、可扩展的解决方案。
利用 Bright Data 的模型上下文协议提升人工智能代理性能
对于前沿的人工智能代理来说，新鲜和相关的背景至关重要。 Bright Data 的模型上下文协议 (MCP) 使开发人员能够毫不费力地将他们的框架与整个网络的结构化实时数据流连接起来。通过利用 MCP，您可以为您的代理提供始终最新的高质量信息，帮助他们在任何领域做出更明智的决策并提供更准确的结果。
结论
人工智能代理框架已经取得了长足的进步，为构建智能系统提供了强大的工具。无论您是在开发聊天机器人、语言应用程序还是多代理解决方案，总有一款适合您。正确的选择取决于您的需求--您的项目有多复杂、您使用什么工具以及您的系统能承受多大的功率。
一些框架，如 LangChain，非常适合大型的 NLP 任务.其他工具，如 RASA，则在创建流畅、类似人类的对话方面大放异彩。这些工具有助于企业更快地发展，更好地与用户沟通，并创建更智能的解决方案。随着人工智能的不断发展，这些框架将在各行各业掀起下一波智能技术浪潮。
