破解AI Agent构建密码：六大开源框架权威解读未来
破解AI Agent构建密码：六大开源框架权威解读未来
AI Agent正在重塑我们与信息系统的交互方式，它们不仅能自动化执行任务、做出决策，还能与人类并肩协作。然而，从零构建强大的AI Agent，宛如攀登一座险峻高峰，充满挑战。幸运的是，开源框架的诞生宛如一盏明灯，照亮了前行的道路，它们为开发者提供了丰富的工具和现成的架构，让打造智能、交互式的AI Agent变得轻而易举。本文将为您介绍六大主流AI Agent开源框架，帮助您选择最适合的工具，点亮开发之路。
一：Agently——快速构建AI Agent原生应用的开发框架
Agently是一个帮助开发者快速构建AI Agent原生应用的开发框架，它让开发者能够以极其简单的方式在代码中使用和构建AI Agent。
1：简单易用
Agently提供了极其简单的API，让开发者能够快速上手，轻松构建AI Agent应用。
2：插件增强
Agently支持通过插件来增强AI Agent的功能，开发者无需重建整个Agent，只需添加所需的插件即可。
3：灵活扩展
Agently的架构设计灵活，支持多种扩展方式，满足不同场景下的应用需求。
pip install -q -U Agently
二：CrewAI——Agent团队的指挥官
CrewAI是一个专注于多Agent编排的开源框架，使AI Agent能够以定义的角色和共享目标进行协作，适用于需要Agent团队合作的任务场景。
1：基于角色的Agent协作
CrewAI允许创建具有明确角色和目标的AI Agent，促进自然、自主的决策和动态任务分配，使Agent团队能够高效协作。
2：生产级框架
CrewAI为可靠性和可扩展性而构建，适用于现实世界的应用场景，为复杂的业务挑战提供了精确的控制和深度的定制化。
pip install 'crewai[tools]'
三：Agno——AI工程的简化利器
Agno是一个轻量级的框架，用于构建多模态AI Agent，它允许开发者将LLM转化为AI产品中的Agent，支持来自OpenAI、Anthropic等供应商的闭源和开源LLM。
Phidata的架构以构建具有记忆、知识、工具和推理能力的Agent为中心，同时还支持Agent团队的协作。
1：记忆与知识管理
Phidata能够记住过去的对话和信息，使AI Agent在每次交互时不必从头开始，为用户提供更加连贯和个性化的体验。
2：多Agent编排
当需要多个AI Agent协同工作时，Phidata可以有效地管理它们，确保它们能够友好协作，共同完成复杂的任务。
3：内置Agent UI
Phidata提供了一个用户友好的界面，方便开发者快速、轻松地测试和查看Agent的表现。
4：部署与监控
借助Phidata，开发者可以轻松部署AI Agent，并实时跟踪其在实际应用中的性能，及时进行优化和调整。
四：AutoGen——对话式AI Agent的专家
AutoGen是由微软开发的一个框架，旨在使用多个可以相互对话的Agent来构建AI应用程序，它专注于创建可定制的、对话式的AI Agent，通过协作支持复杂的工作流程。
1：可扩展与分布式
AutoGen能够在各种环境中无缝部署大规模、分布式的Agent网络，满足不同场景下的应用需求。
2：强大的调试功能
内置的跟踪、追踪和调试工具确保了可靠的Agent工作流程，同时支持OpenTelemetry，为开发者提供了可观测性，方便进行性能监控和问题排查。
五：LangGraph——构建复杂AI工作流程的能手
LangGraph是一个用于使用LLM构建有状态、多Agent应用程序的开源框架，它将工作流程结构化为图，其中每个节点代表一个特定的任务或功能，使开发者能够对应用程序的流程和状态进行细粒度的控制。
1：基于图的工作流程
LangGraph将任务作为图中的节点，使决策过程更加灵活，支持迭代和复杂的任务流程。
2：有状态Agent
Agent能够在不同任务之间保留上下文和记忆，使多步骤的交互更加流畅自然，为用户提供更好的体验。
3：精确控制
开发者可以对Agent的行为和工作流程进行精细的调整和定制，满足特定的应用需求。
4：无缝集成
LangGraph与LangChain和LangS
六：OpenAI Swarm——轻量级Agent协调的先锋
OpenAI的Swarm是一个实验性的开源框架，旨在帮助开发者协调多Agent AI系统，专注于轻量级的协调，使Agent之间的交互更加可控和易于测试。
1：轻量级协调
Swarm设计用于快速、高效的Agent协调，避免了不必要的开销，提高了系统的响应速度和性能。
2：可控性
该框架赋予开发者轻松测试和定制Agent交互方式的能力，使开发者能够根据需求灵活调整Agent的行为和协作方式。
3：客户端操作
Swarm几乎完全在客户端运行，为开发者提供了对系统行为和状态管理的更大控制权，增强了系统的可预测性和测试的便捷性。
pip install git+ssh://git@github.com/openai/swarm.git
or
pip install git+https://github.com/openai/swarm.git
七：如何选择合适的框架
这六大框架各有特点：
- Agently以其简单易用和插件增强的特点，让开发者能够快速构建AI Agent原生应用
- CrewAI适用于多Agent协作和角色定义的场景
- Phidata在记忆管理和多Agent编排方面表现出色
- AutoGen专注于对话式AI和工作流程支持
- LangGraph简化了复杂AI工作流程的创建
- OpenAI Swarm则提供了轻量级的Agent协调框架
选择合适的框架取决于AI Agent应用的具体需求，开发者应考虑任务的复杂性、对记忆和知识管理的需求、多Agent协作的重要性以及所需的控制和定制化程度等因素，以确保选择最适合项目需求的框架。