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如今的AI早就不只是聊聊天那么简单了。

它们开始有了自己的思考，会主动规划任务，还能调用各种工具。

这正是AI Agent（智能体）正在干的事情。

今天这篇文章，我来给大家盘一盘六个特别火的智能体框架：Dify、Coze、n8n、AutoGen、LangChain和CrewAI。

从零代码到硬核编程，总能找到一个适合你的。

智能体框架是干嘛的？

你可以把框架理解成搭积木的工具箱。

以前开发AI应用，得一行一行敲代码，各种复杂逻辑也得自己处理。

智能体框架把这些麻烦事都打包好了，直接给你标准化的工具和架构。

按使用难度来分，这些框架可以归成三类：

第一类：低代码平台

代表：Coze、Dify、n8n

特点：拖拖拽拽就行，不懂编程也能上手

第二类：通用开发框架

代表：LangChain、AutoGen

特点：得写代码，但自由度高，适合深度定制需求

第三类：多智能体协作框架

代表：CrewAI、AutoGen

特点：让多个AI组成团队一起干活，解决那些特别复杂的问题

下面，咱们一个一个来拆。

一、Dify：国内最火的开源平台

项目地址：https://github.com/langgenius/dify

Dify背后有阿里巴巴，专门给企业用户设计。它最大的卖点就是模块化设计和全流程支持。

核心亮点：

• • 图形化界面，配置起来一目了然
• • 插件支持热部署，接入新工具特别快
• • 内置文档解析和语义检索，搭知识库问答非常顺手
• • 跟阿里云深度打通，企业用户用起来很舒服

适合谁用

中小企业、想快速落地智能客服或知识库的团队。技术门槛不高，功能也够使。

局限在哪

多个AI协同作战的能力稍弱。要做特别复杂的任务编排，可能需要手动配置不少东西。

二、Coze：字节出品的零代码神器

Coze是字节跳动推的产品，主打的就是零门槛。

它有个拖拽式的可视化界面，压根不需要任何编程基础。

官网地址：https://www.coze.cn/

核心亮点：

• • 拖拽操作，跟搭积木一样轻松
• • 自带60多种插件，旅行、办公、资讯各种场景都能覆盖
• • 有长期记忆功能，用户体验更流畅
• • 开源（Apache 2.0协议），免费可用

适合谁用

不懂技术的人、中小企业、想快速验证点子的创业者。有家银行拿它做性能测试，效率直接翻了5倍。

局限在哪

深度协作方面有短板。任务特别复杂、需要多个AI紧密配合的场景，Coze可能有点吃力。

三、n8n：工作流自动化之王

n8n的杀手锏是集成能力。

它能连接400多种应用的API，从办公软件到营销工具，基本上你想到的都有。

项目地址：https://github.com/n8n-io/n8n.git

核心亮点：

• • 节点式拖拽，搭建工作流特别灵活
• • 低代码和纯代码可以混着用
• • 本地部署、上云部署都支持
• • 原生支持AI调用，但AI不是它的主业

适合谁用

需要把多个系统串起来的企业，比如做营销的、做客服的、搞财务的团队。

局限在哪

AI功能相对初级。它本质上是个超强的自动化工具，不是专门的AI智能体平台。

四、AutoGen：微软的多智能体高手

AutoGen出自微软研究院，专门搞多智能体对话式协作。

它的特色是让多个AI相互沟通，动态地分配任务。

项目地址：https://github.com/microsoft/autogen

核心亮点：

• • 对话驱动，AI之间用自然语言交流
• • 支持人工介入，随时能调整策略
• • 编程控制很灵活，适合复杂场景
• • 自带性能评估工具AutoGenBench

适合谁用

科研人员、高级开发者、需要复杂协作的企业项目。

局限在哪

只支持Python，学习曲线比较陡。文档写得不够细，入门有点费劲。

五、LangChain：老牌模块化框架

LangChain算是智能体框架里的老前辈了。

它把任务拆成好几个环节，通过链式调用来实现复杂推理。

项目地址：https://github.com/langchain-ai/langchain

核心亮点：

• • 链式调用逻辑，做多步推理很合适
• • 模块化设计，工具集成很顺手
• • 跟开源模型兼容性不错
• • 有完整的调试工具链

适合谁用

企业级应用开发、需要搭RAG系统（检索增强生成）的团队。

局限在哪

学习成本不低，链式结构有点绕。没有图形化界面，开发效率比不上低代码平台。

六、CrewAI：模拟团队协作的框架

CrewAI的核心玩法是角色分工。

你可以设定研究员、编辑、校对员这些不同角色的AI，让它们配合着完成任务。

项目地址：https://github.com/crewAIInc/crewAI

核心亮点：

• • 角色分工机制，模拟真实团队运作
• • 任务编排可视化
• • 灵活度高，适合复杂业务场景
• • 跟开源模型兼容性不错

适合谁用

需要多步骤协作的复杂任务，像内容创作、数据分析这类。

局限在哪

对多模态任务（图像、视频之类）支持比较弱。文档不够详细，上手有些费力。

横向对比，到底选哪个？

咱们从几个关键维度来看看：

1. 1. 开发门槛

• • 最简单：Coze、n8n（零代码/低代码）
• • 中等难度：Dify
• • 需要编程：AutoGen、LangChain、CrewAI

1. 2. 多智能体协作能力

• • 最强：AutoGen（对话式协作）
• • 次强：CrewAI（角色分工）
• • 一般：LangChain、n8n
• • 较弱：Dify、Coze

1. 3. 工具集成能力

• • 最强：n8n（400+集成）
• • 次强：Coze（60+插件）、Dify
• • 灵活但需自己配置：AutoGen、LangChain、CrewAI

场景化选型指南

写在最后

智能体框架这条赛道，眼下还在快速迭代中。

我的建议是这样的：

• • 小团队、没有技术背景：先从Coze或n8n入手
• • 中型企业、有技术团队：可以选Dify或LangChain
• • 科研机构、复杂项目：试试AutoGen或CrewAI

最关键的一点是，别被那些技术名词给唬住了。挑一个工具，先动手试试看，你会发现AI开发其实没那么难。

​最后

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