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AI Agent开发框架众多，开发者面临框架选择难题。本文据项目文档翻译整理，盘点几款主流框架：LangGraph、AutoGen、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Google Agent Development Kit (ADK)、MetaGPT和PydanticAI。

LangGraph

LangGraph 是一种底层编排框架，用于构建、管理和部署长时间运行的有状态智能体。

• 官网地址：https://www.langchain.com/langgraph
• 项目地址：https://github.com/langchain-ai/langgraph

LangGraph 是 LangChain 团队开发的开源框架，用于构建有状态、多步骤复杂工作流。弥补传统 LangChain 动态流程控制不足，支持灵活 Agent 协作与状态管理：以有向图组织工作流，任务拆分为节点和边，实现非线性执行逻辑，更贴近真实业务场景。

核心功能

LangGraph 为长时间运行的有状态工作流或智能体提供底层支撑基础设施。不抽象提示词或架构（无预设提示词模板，控制权交还开发者），有核心优势。

• 持久化执行：构建抗故障、长时间运行且能从断点自动精确恢复的智能体。
• 人在回路：无缝整合人工监督，执行中可随时检查修改智能体状态。
• 全维度记忆管理：创建有短期工作记忆与长期持久记忆的有状态智能体。
• 基于LangSmith的调试：用可视化工具洞察智能体行为，追踪路径、捕获迁移、提供指标。
• 生产级部署：借助可扩展基础设施，自行部署复杂智能体系统 。

生态协同

LangGraph 可独立使用或与任何 LangChain 产品无缝集成，为开发者提供构建智能体的全套工具。优化 LLM 应用开发，建议结合以下组件：

• LangSmith：用于智能体评估与可观测性，可调试低效 LLM 应用运行、评估轨迹、实现生产可视化及提升性能。
• LangGraph Platform：用于长时间运行有状态工作流的部署，能轻松部署和扩展智能体，支持跨团队发现、复用、配置和共享，可通过 LangGraph Studio 可视化原型设计快速迭代。
• LangChain：提供集成化、可组合组件，简化 LLM 应用开发流程。

AutoGen

AutoGen 是一个用于创建多智能体 AI 应用程序的框架，这些应用程序可以自主行动或与人类协同工作。

• 官网地址：https://www.microsoft.com/en-us/research/project/autogen/
• 项目地址：https://github.com/microsoft/autogen

AutoGen 是由微软研究院开发的开源多智能体（Multi-Agent）协作框架，旨在通过大型语言模型（LLM）驱动多个 AI 智能体协同解决复杂任务。

核心特性

• 异步消息传递：智能体异步通信
• 模块化与可扩展性：可插拔组件定制系统
• 可观测性与调试：跟踪调试智能体交互和工作流
• 分布式：复杂分布式智能体网络
• 内置和社区扩展模块：开源开发者管理扩展，增强框架功能
• 跨语言支持：支持 Python 和 .NET
• 完整类型支持：类型检查确保代码健壮内聚

框架设计

AutoGen 采用分层且可扩展的设计：

• Core API（核心 API）：实现消息传递、事件驱动智能体及本地和分布式运行时，提供灵活性与强大功能，支持 .NET 和 Python 跨语言操作。
• AgentChat API（智能体聊天 API）：基于 Core API 构建，实现更简单且带预设范式的 API 用于快速原型设计，支持常见多智能体模式。
• Extensions API（扩展 API）：支持一、三方扩展，持续拓展框架能力，支持 LLM 客户端实现（如 OpenAI、AzureOpenAI）及代码执行等能力。

AutoGen 生态系统还支持两个必备的开发者工具：

• AutoGen Studio：提供无代码图形用户界面（GUI） 用于构建多智能体应用。
• AutoGen Bench：提供用于评估智能体性能的基准测试套件。

CrewAI

CrewAI 是精简、极速的 Python 框架，从零构建，独立于 LangChain 等智能体框架。开发者能兼得高层次简洁性与精确低层次控制，是创建适用于任何场景的定制自主 AI 智能体的理想之选。

• 官网地址：https://www.crewai.com/
• 项目地址：https://github.com/crewAIInc/crewAI

为什么需要 CrewAI

• CrewAI Crews：针对多个智能体的自主性与协作智能进行优化。
• CrewAI Flows：支持细粒度、事件驱动的控制，通过单次LLM调用实现精准任务编排，并原生支持Crews。

CrewAI 释放了多智能体自动化的真正潜力，通过 AI 智能体小组（Crews of AI Agents）或事件流程（Flows of Events），提供了顶尖水平的速度、灵活性和控制组合：

• 独立框架 (Standalone Framework)：从零构建，独立于 LangChain 等框架。
• 高性能 (High Performance)：优化速度与资源使用，实现快速执行。
• 灵活低阶自定义 (Flexible Low Level Customization)：高阶低阶皆可自由自定义，涵盖工作流、架构及智能体行为等。
• 适用于每种用例 (Ideal for Every Use Case)：简单任务和复杂企业场景均有效。
• 强大的社区 (Robust Community)：超 100,000 认证开发者的快速增长社区提供支持与资源。

CrewAI 使开发者和企业能够自信地构建智能自动化，弥合简洁性、灵活性和性能之间的差距

OpenAI Agents SDK

• 官网地址：https://openai.github.io/openai-agents-python/
• 项目地址：https://github.com/openai/openai-agents-python

OpenAI Agents SDK 是 Swarm 的生产优化版本，继承 Swarm 的核心设计理念（如多智能体协作、任务移交机制），同时新增关键生产级特性。

OpenAI Agents SDK 包含一组极简的核心原语：

1. 智能体(Agents)，是配备指令和工具的大语言模型（LLM）
2. 交接(Handoffs)：允许智能体将特定任务委托给其他智能体
3. 护栏(Guardrails)：用于验证智能体的输入
4. 会话(Sessions)：自动维护跨智能体运行的对话历史

为什么需要 OpenAI Agents SDK

该 SDK 遵循两大设计原则：

• 功能丰富概念精简：提供足够功能体现价值，保持极简核心原则，便于快速上手。
• 开箱即用灵活定制：默认配置高效运行，支持精确自定义执行逻辑。

SDK 的主要特性包括：

• 智能体循环：内置机制自动处理工具调用、返回结果给 LLM 并循环，直至任务完成。
• Python 优先：用 Python 特性编排串联智能体，无需学新抽象概念。
• 交接机制：支持多智能体间协调委派任务。
• 安全护栏：并行运行输入验证检查，失败则提前中断流程。
• 会话管理：自动维护跨智能体对话历史，无需手动处理状态。
• 函数工具：将 Python 函数转工具，支持自动生成及 Pydantic 验证。
• 追踪功能：内置追踪系统，支持可视化、调试、监控，可结合 OpenAI 相关工具套件

Google Agent Development Kit (ADK)

• 官网地址：https://google.github.io/adk-docs/
• 项目地址：https://github.com/google/adk-python

Agent Development Kit (ADK) 是一个灵活、模块化的框架，用于开发和部署 AI 智能体。虽然针对 Gemini 和谷歌生态系统进行了优化，但 ADK 具备模型无关性（model-agnostic）和部署无关性（deployment-agnostic），并构建了与其他框架的兼容性。ADK 旨在使智能体开发更接近软件开发体验，帮助开发者更轻松地创建、部署和编排智能体架构——从简单任务到复杂工作流均可覆盖。

核心特性

• 健全工具生态（Rich Tool Ecosystem）：用预构建工具等赋予智能体多样能力，深度整合谷歌生态。
• 代码驱动开发（Code-First Development）：在Python中定义智能体逻辑等，提供灵活性、可测试性和版本控制能力。
• 模块化多智能体系统（Modular Multi-Agent Systems）：组合多个智能体成灵活层级结构，设计可扩展应用系统。
• 随处部署（Deploy Anywhere）：将智能体容器化部署至Cloud Run或通过Vertex AI智能体引擎无缝扩展。

MetaGPT

• 官网地址：https://docs.deepwisdom.ai/main/en/
• 项目地址：https://github.com/FoundationAgents/MetaGPT

为多个GPT分配不同角色，组成协作式软件实体以处理复杂任务。

MetaGPT 旨在通过模拟真实软件公司的角色分工与标准化流程（SOP），实现复杂任务的自动化处理。

将多智能体系统视作一个软件公司

MetaGPT 接收单行需求输入，输出用户故事、竞品分析等成果。其内部含产品经理等角色，提供软件公司全流程与标准化操作程序（SOP）。核心哲学理念是 Code = SOP(Team)，将 SOP 具象化用于大语言模型（LLM）团队协作。

• 智能体（Agent）的定义：Agent = 大语言模型（LLM） + 观察（Observation） + 思考（Thought） + 行动（Action） + 记忆（Memory）
• 多智能体系统（MultiAgent）的定义：MultiAgent = 智能体 + 环境 + 标准操作流程（SOP） + 通信 + 经济模型

PydanticAI

• 官网地址：https://ai.pydantic.dev/
• 项目地址：https://github.com/pydantic/pydantic-ai

PydanticAI 是一个 Python 智能体框架，旨在降低使用生成式人工智能（Generative AI）构建生产级应用程序的难度。

PydanticAI 是 Pydantic 核心团队开发的 Python Agent 框架，简化基于生成式 AI（如 LLMs）的生产级应用开发。灵感源于 FastAPI，目标是提供类似开发体验，结合 Pydantic 强类型验证与现代工具链，解决现有 LLM 开发框架痛点。

为什么需要 PydanticAI

• 由 Pydantic 团队构建：Pydantic 背后团队开发，验证层用于众多框架（如 OpenAI SDK、Anthropic SDK 等）。
• 模型无关：支持多模型（OpenAI、Anthropic 等），提供接口支持其他模型。
• Pydantic Logfire 集成：无缝集成，实现实时调试、性能监控与行为追踪。
• 类型安全：提供强大类型检查。
• Python 风格：用熟悉控制流和智能体组合构建 AI 项目，便于应用最佳实践。
• 结构化响应：用 Pydantic 验证并结构化输出，确保结果一致。
• 依赖注入系统：提供可选系统，为智能体相关提供数据与服务，适用于迭代开发。
• 流式响应：支持流式传输 LLM 响应并即时验证 。

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