AI智能体框架怎么选？7个主流工具详细对比解析

本文转自DeepHub IMBA

---

大语言模型（LLM）虽然拥有强大的理解和生成能力，但本质上还只是一个能够处理文本的模型，并且它们无法主动获取信息、执行操作或与外部系统交互。

而AI智能体可以通过为LLM配备工具调用、环境感知和自主决策能力，将静态的语言模型转化为能够独立完成复杂任务的自治系统。AI智能体可以主动获取实时信息、执行多步骤操作、与各种API和服务交互，真正实现了从"理解"到"行动"。

如果要想构建真正实用的AI智能体，仅仅理解概念是远远不够的。选择合适的开发框架，是决定项目成败的关键因素。本文将深入解析当前主流的智能体框架，帮助你根据项目需求、技术能力和业务目标，做出最明智的技术选择。

---

为什么需要智能体框架

针对于简单的应用场景，一些简单的工作流就够用了（如果想简单的话只需串联几个prompt）。但是随着业务复杂度上升，专门的智能体框架变得非常必要。

框架提供的核心能力包括：工具调用解析、元数据统计（token使用量等）、结构化输出、多智能体协调、条件分支执行等。

市面上的AI智能体框架差异巨大，选择合适的框架对项目成败至关重要。

技术门槛

有些框架几乎不需要编程基础，提供可视化界面；有些需要基本的编码能力；还有些要求你熟悉类型系统、面向对象编程，甚至图算法的基础概念。

任务复杂度

简单框架适合基础场景，而复杂任务需要更精细的设计。当业务涉及决策分支、循环执行或条件检查时，最好在架构层面固化这些逻辑，而不是每次都让智能体"临场发挥"。

已知的重复性任务应该使用预定义流程。如果一开始不确定哪些环节会重复，可以先用简单框架观察运行模式，然后用高级框架将重复部分固化到工作流中。我们在Software Mansion开发早期智能体时就是这么做的。

社区生态

文档再详细也不如活跃的用户社区。社区成员往往已经踩过你即将遇到的坑，能够快速提供解决方案。成熟的社区还意味着更低的bug出现概率。

性能表现

不同框架的响应延迟差异明显。通常来说，控制力更强的框架延迟更低，而过度自治的框架容易执行冗余操作，拖慢整体速度。精心设计的工作流不仅速度快，结果也更稳定可靠。

Token消耗

简单框架往往token消耗更大，因为它们的记忆机制不够精细，而且缺乏固定流程的智能体更容易犯错，导致重复执行。

扩展性考量

高token消耗和长响应延迟是扩展的最大问题。如果你的目标不只是个人助手级别的小工具，建议直接选择更成熟的框架。这事因为当规模扩大时任务复杂度通常也会同步增长，自治程度过高的智能体在这种情况下特别容易产生冗余操作。

系统集成

框架与其他技术的集成能力各不相同。项目越复杂，集成需求越重要。

安全性

不同框架在敏感数据处理、加密传输、权限控制方面的能力差异很大。给智能体过多权限处理敏感信息，可能导致数据意外泄露。

---

主流智能体框架解析

以下框架按复杂度递增排列，复杂度越高意味着更强的控制力和功能性。选择哪个主要看你的具体需求和技术能力。

RelevanceAI

非技术用户的首选。无需写代码，完全依靠可视化界面创建智能体和工具配置。部署速度快，商业友好度高。

但它不适合复杂系统，开发者社区规模有限。如果你看重低延迟或最小资源开销，这个框架可能不够理想。另外RelevanceAI是闭源的，排查框架层面的问题会比较困难。

smolagents

Hugging Face出品的极简框架。支持传统工具调用和代码生成两种模式，后者能动态编写并执行代码来解决问题。

因为是hf的产品，所以教程质量很高，对智能体概念的讲解特别清晰。如果你是开发者且刚开始接触智能体，smolagents是绝佳的起点。你可以快速理解智能体的工作原理，验证想法可行性，之后再升级到更强大的框架。

由于智能体的自主性很强，我们推荐把它用在简单场景或学习阶段。有Hugging Face的背书也是质量保证。

PhiData

PhiData专注于构建具备记忆、工具集成、知识库访问、推理能力和多智能体编排的AI助手。它简化了LLM到实用助手的转化过程，在记忆管理、工具集成、UI构建方面比自己从头开发要省事很多。

LangChain

目前采用最广泛的智能体框架。开发者可以将prompt、模型、记忆、工具进行链式组合。对主流LLM供应商都有原生支持，工具生态也很丰富。

模块化设计使它很适合中等复杂度的任务。但是你需要掌握链、智能体、prompt工程、记忆机制、检索器等概念，好在社区已经很成熟，学习资源充足。集成能力和可扩展性是LangChain的最大优势。

LlamaIndex

LlamaIndex专精于数据处理：摄取、索引、检索、查询引擎、文档处理。用它构建RAG应用非常顺手，但如果要做多智能体编排，可能不是最佳选择。

性能很大程度上取决于文档质量和嵌入模型的效果。支持自定义索引和检索器扩展。社区实力不错，但对于复杂的分支流程或精细编排需求，可能力不从心。如果你要做RAG他可能是首选。

CrewAI

CrewAI专门做多智能体编排，通过角色/团队概念组织智能体协作，用LLM协调整体工作流程。虽然比LangChain更新，但人气很高。

用它搭建多智能体系统的速度很快，但面对超大型任务时性能可能不够理想——因为缺乏流程控制，智能体需要自己组织一切工作。而且不支持并行执行。

LangGraph

LangGraph是LangChain的扩展，也是这份列表中最推荐的框架。它让你用图结构定义智能体工作流，每个节点代表一个执行步骤，边表示可能的流转路径。

LangGraph中的智能体具备状态管理能力——除了消息历史，你可以追踪任何自定义状态，比如某个循环的执行次数。它提供条件分支、循环控制、状态持久化、调试工具、自定义工具接口、结构化输出等完整能力。

---

总结

如果你是入门学习阶段的话，推荐smolagents，它不仅简洁明了概念清晰而且还有不错的文档，是理解智能体工作原理的最佳起点。

如果你只想简单的做POC来验证想法，那么RelevanceAI是很好的选择，不用写代码，只用拖拉拽是它最大的优点。

RAG应用场景LlamaIndex是首选，在文档处理和检索方面能力出众。

如果已经产品化了，并且需要定制的需求，那么LangGraph是最强大的选择，图结构设计、状态管理、条件分支等功能完备，适合需要精细控制的大型项目。

最后，没有完美的框架，只有最适合当前需求的框架。随着项目复杂度提升，你可能需要逐步升级到更强大的工具。关键是先动手实践，在实际开发中发现瓶颈，然后有针对性地选择更合适的技术方案。

作者：Piotr Zborowski