引言：Agent时代已经到来
最近几个月，我一直在思考一个问题：如果我现在要从零开始搭建一个AI Agent系统，应该选择哪个框架？
这个问题看似简单，但当我真正开始调研时，发现答案远比想象中复杂。2025年的Agent开发生态已经高度繁荣——LangChain、AutoGen、CrewAI、Dify、Google ADK……每个框架都有自己的拥趸，每个都声称是"最佳选择"。
作为一个程序员，我决定花时间深入研究这些框架，搞清楚它们的真实能力边界。这篇文章是我调研的总结，希望能帮助同样在选型中纠结的你。
什么是AI Agent？为什么它很重要？
在深入框架对比之前，让我先明确一个概念：AI Agent不只是一个能聊天的机器人。
传统的LLM应用就像一个"问答机器"——你问它问题，它给你答案。但真正的AI Agent是一个能够自主规划、执行任务、调用工具、自我迭代的智能系统。你只需要告诉它目标，它会自己分解任务、编写代码、运行测试、发现问题、修复bug，直到完成整个流程。
Andrew Ng在他的Agentic课程中总结了四种Agent设计模式，我认为非常精辟：
- Reflection（反思）：让Agent自己检查输出质量
- Tool Use（工具调用）：调用外部API和工具
- Planning（规划）：自动分解复杂任务
- Multi-Agent（多智能体）：多个Agent协作完成任务
理解了这些模式，你就能更好地评估各个框架的设计哲学和适用场景。
主流框架深度剖析
1. LangChain / LangGraph：生态最完善的"瑞士军刀"
定位：从"链"到"图"的演进
LangChain可能是大多数人接触Agent开发的第一个框架。它的生态极其完善，文档丰富，社区活跃。但随着Agent应用复杂度的提升，LangChain团队推出了LangGraph——用图结构代替传统的链式调用。
from langgraph.graph import StateGraph
# LangGraph 用图来建模Agent工作流
workflow = StateGraph(AgentState)
workflow.add_node("agent", call_model)
workflow.add_node("tools", call_tools)
workflow.add_conditional_edges("agent", should_continue, {...})
核心优势：
- 生态最完善，几乎所有LLM和工具都有官方集成
- 图结构支持循环、分支和并发，适合复杂流程
- 状态管理能力强，适合长时间运行的任务
性能表现：根据最新的benchmark测试，LangGraph在执行速度上是最快的，比CrewAI快2.2倍。这得益于其高效的状态处理机制。
适用场景：需要强流程控制的场景，如工单审批、合规检查、复杂的条件分支逻辑。
2. AutoGen：微软出品的多智能体对话框架
定位：让多个Agent像人类一样对话协作
AutoGen是微软推出的多智能体框架，其核心理念是让多个Agent通过对话来协作完成任务。想象一下，一个"程序员Agent"和一个"测试工程师Agent"可以互相讨论代码问题，就像两个真实的同事一样。
from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent
# 创建两个可以对话的Agent
assistant = AssistantAgent("assistant", llm_config=llm_config)
user_proxy = UserProxyAgent("user_proxy", human_input_mode="NEVER")
# 它们会自动对话直到任务完成
user_proxy.initiate_chat(assistant, message="帮我写一个排序算法")
核心优势：
- 多Agent对话协作，模式自然直观
- 支持人机协作模式，可以在关键节点请求人类介入
- 企业级可靠性，错误处理和日志完善
性能表现：AutoGen在token效率上表现中等，与LangChain相比有8-9倍的差异。这主要是因为对话模式本身就需要更多的上下文传递。
适用场景：需要多个AI角色协作的项目，如客服分诊、多角色代码审查。
3. CrewAI：最接地气的团队模拟框架
定位：像组建真实团队一样组建Agent团队
CrewAI的设计理念让我眼前一亮：每个Agent都有明确的"职位"和"个性"，就像真实公司的组织架构。你可以创建CEO、CTO、开发工程师、QA等角色，让它们各司其职。
from crewai import Agent, Task, Crew
# 定义有明确角色的Agent
researcher = Agent(
role="Senior Research Analyst",
goal="Uncover cutting-edge developments in AI",
backstory="You are an expert analyst at a tech think tank..."
)
# 组建团队执行任务
crew = Crew(agents=[researcher, writer], tasks=[research_task, write_task])
核心优势：
- 角色定义清晰，代码可读性强
- 学习曲线最低，新手友好
- 快速原型开发的首选
性能表现：CrewAI在benchmark中执行速度最慢，比LangGraph慢2.2倍。这是因为框架内置了"自主审议"机制——Agent在调用工具前会先"思考"，这增加了延迟但提高了决策质量。
适用场景：模拟复杂业务流程，如虚拟开发团队、内容创作工作流。据悉，Uber有超过21,000名开发者在使用CrewAI构建内部工具。
4. Dify：低代码的LLMOps平台
定位：让非技术人员也能构建AI应用
如果你不想写太多代码，或者需要让产品、运营同事也能参与AI应用的构建，Dify是一个绝佳选择。
Dify在GitHub上拥有超过121,000颗星，是目前最受欢迎的AI应用开发平台之一。它的名字来源于"Design Intelligence For You"，定位非常明确：让AI应用开发从"手工作坊"升级为"标准化流水线"。
核心优势：
- 可视化工作流：拖拽节点即可构建复杂Agent，1小时内可以上线一个客服机器人
- RAG内置：知识库管理、混合检索、Rerank一应俱全
- 模型无关：一键切换OpenAI、DeepSeek、Claude、讯飞星火等20+模型
- LLMOps能力：自动记录对话日志，像"行车记录仪"般追踪AI表现
- 完全开源：可以Docker自部署，数据完全自主可控
# Docker一键部署Dify
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker
docker-compose up -d
适用场景：企业级AI应用快速落地、需要非技术人员参与的项目、需要完整LLMOps能力的团队。Dify在日本市场特别火爆，很多企业都用它构建内部AI门户。
5. Google ADK：Code-First的官方出品
定位：Google的Agent开发工具包
2025年4月，Google正式推出了Agent Development Kit (ADK)。作为Google官方出品，ADK的设计哲学是让Agent开发更像传统软件开发。
from google.adk.agents import Agent
root_agent = Agent(
model='gemini-2.5-flash',
name='research_agent',
description='A helpful research assistant',
instruction='Help users research topics thoroughly',
)
核心优势：
- Gemini优化：与Google模型深度集成，性能最佳
- Vertex AI部署：一键部署到Google Cloud生产环境
- 多语言支持：Python、Go、TypeScript都有官方支持
- MCP原生支持：Model Context Protocol作为一等公民
适用场景：Google Cloud用户、需要Gemini模型的项目、需要企业级部署能力的团队。
6. 其他值得关注的框架
| 框架 | 厂商 | 特点 |
|---|---|---|
| OpenAI Agents SDK | OpenAI | 原Swarm，轻量级多Agent编排 |
| Coze/扣子 | 字节跳动 | 可视化Bot构建，有Bot商店 |
| Microsoft Semantic Kernel | Microsoft | 企业级，Azure深度集成 |
| n8n | n8n | 通用工作流自动化，支持AI节点 |
| LlamaIndex | LlamaIndex | 专注数据检索和RAG |
性能Benchmark：数据说话
最近的一项benchmark测试对LangGraph、LangChain、AutoGen和CrewAI进行了100次运行的性能对比，结果很有意思：
| 框架 | 执行速度 | Token效率 | 状态处理 |
|---|---|---|---|
| LangGraph | 🥇 最快 | 高 | 最高效 |
| LangChain | 中等 | 较低（重度记忆管理） | 良好 |
| AutoGen | 中等 | 中等 | 可预测 |
| CrewAI | 🥉 最慢（2.2x差距） | 中等 | 良好 |
注意：CrewAI虽然最慢，但这是因为其内置的自主审议机制。在需要高质量决策的场景，这种"慢"是值得的。
我的选型建议
经过这番调研，我总结出一个简单的选型决策树：
你的场景是什么？
│
├─ 需要可视化/低代码？
│ ├─ 需要自部署/开源 → Dify
│ └─ 只用云端即可 → Coze/扣子
│
├─ 纯代码开发？
│ ├─ 需要复杂流程控制 → LangGraph
│ ├─ 需要多Agent对话协作 → AutoGen
│ ├─ 需要快速原型/角色模拟 → CrewAI
│ └─ 主要用Gemini模型 → Google ADK
│
└─ 不确定？
└─ 从LangChain开始，它是最通用的选择
我的实践心得
不要过度设计：很多场景其实用单个Agent + 工具调用就够了，不需要多Agent框架
框架可以组合使用：比如用CrewAI定义多Agent协作流程，每个Agent内部用LangGraph管理状态，再调用LlamaIndex做数据检索
配置驱动优于硬编码：用YAML/JSON定义工作流，代码只实现执行引擎，这样非技术人员也能调整流程
重视可观测性：Agent系统的调试比传统软件难得多，选择有良好日志和追踪能力的框架
展望：Agent框架的未来
2025年的Agent框架生态已经相当成熟，但我认为还有几个方向值得关注：
MCP协议的普及：Model Context Protocol正在成为Agent工具集成的标准，选择框架时要关注其MCP支持程度
A2A通信协议：Google提出的Agent-to-Agent协议，可能成为多Agent系统互操作的标准
边缘部署：随着模型量化技术的进步，Agent在边缘设备上运行将成为可能
安全与合规：企业级Agent应用需要更完善的权限控制、审计日志和合规能力
Agent时代已经到来。选择一个合适的框架，是你踏入这个新世界的第一步。
希望这篇文章能帮助你做出更明智的选择。如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区讨论。