【扫盲】主流智能体开发框架

除了LangChain，目前业界的智能体框架选择很多，各有侧重。你可以通过下表快速了解它们的主要特点和适用场景：

框架名称	主要特点/优势	典型适用场景	开发公司/背景
AutoGen	擅长多智能体间复杂对话与协作，模块化、可测试性强	代码生成、自动调研、复杂任务拆解	微软
CrewAI	以“角色分工”为核心，轻量、逻辑直观，适合快速构建多智能体团队	内容生产、市场调研等流程化团队协作任务	社区开源
LangGraph	基于图的工作流，具备复杂状态管理和条件分支控制能力，适合构建稳健的长任务链	复杂多步骤应用、需反思和重试的客服或研究流程	LangChain团队
Dify	低代码/可视化开发平台，提供拖拽式工作流设计器	业务人员快速搭建应用原型，如客服、知识库问答	国内团队
LlamaIndex	专精于数据处理和检索，文档索引与RAG能力突出	构建知识密集型聊天机器人、问答系统等数据驱动型应用	最初为数据框架
Semantic Kernel	与微软技术栈深度集成，注重企业级安全与合规	需要高度集成和安全合规的企业级应用，特别是在Azure环境	微软
Eino	使用Go语言，强调高并发性能和编排优先	高并发AI应用、微服务集成，适合已有Go技术栈的团队	字节跳动
AgentScope	强调多智能体协作的易用性，提供低代码和可视化界面	快速原型开发、复杂多智能体协作应用	阿里巴巴

🧭 如何选择适合你的框架

你可以参考以下思路，结合项目需求进行决策：

1. 明确核心需求

   • 快速验证想法或让业务人员参与：优先考虑低代码/可视化平台，如Dify。
   • 处理复杂、确定性的长任务链：需要强大的流程控制，LangGraph是首选。
   • 构建多角色协作的团队：CrewAI的角色分工模型更直观。
   • 专注于文档问答和RAG：LlamaIndex在数据索引和检索方面更专业。
   • 追求极致性能或需融入现有微服务：可考察Go语言编写的Eino。
   • 企业级部署，尤其注重安全和合规：Semantic Kernel或Spring AI Alibaba（Java生态）可能更合适。

2. 考虑团队的技术栈

   • Python生态最丰富，大部分框架（LangChain, AutoGen, CrewAI等）都基于它。
   • Java/Spring生态可选Spring AI Alibaba。
   • Go生态可选Eino。
   • 与微软Azure深度集成可选Semantic Kernel。

💡 下一步建议

在实际选择前，你可以：

• 访问官方仓库：去GitHub查看框架的更新频率、Star数量和Issues，了解其活跃度。
• 运行快速入门示例：几乎每个框架都提供了“Quick Start”教程，这是判断其易用性和是否符合预期最直接的方式。
• 参考混合架构思路：对于复杂项目，可以考虑混合使用多个框架，例如用Dify搭建前端界面，用LangGraph处理后端复杂逻辑。