2025 AI Agent框架选择指南：作者亲测十余款，建议灵活混搭，应对复杂开发。
原文标题：2025 年最值得用的 AI Agent 框架是哪几个？
原文作者：图灵编辑部
冷月清谈：
文章将目前主流的AI Agent框架划分为三大类：一是No-Code/Low-Code框架，如n8n、Flowise、Langflow和Rivet，它们适合快速原型搭建和团队协作，尤其强调可视化构建和调试便利性。 二是代码优先框架，包括LangGraph、CrewAI、AutoGen和SuperAGI，这类框架专为开发者设计，侧重于复杂逻辑编排、多Agent协作及生产级部署。三是面向特定场景的专业型框架，如专注于Windows界面自动化的UFO和实时语音交互的LiveKit等。
作者进一步强调，当前框架选择不仅是功能比拼，更是生态系统（如LangChain完整栈、CrewAI社区、微软生态）的综合较量。文章还展望了Julep、MGX等2025年值得关注的新秀。最终，作者给出了其最大的收获：不要局限于单一框架，而是根据具体任务和需求，灵活组合不同的框架来搭建高效的技术栈。例如，作者自己就采用了n8n、CrewAI、LangGraph、LangSmith和UFO的混合方案。文章预言，2025年将是AI Agent框架年，鼓励开发者积极探索和实践。
怜星夜思：
2、文章推荐了多种AI Agent框架，大家在实际项目中，会更倾向于选择 No-Code/Low-Code 框架快速搭建，还是投入更多精力使用 Code-First 框架追求定制化和扩展性？这两种路线各有什么优缺点和适用场景？
3、文章里提到AI Agent可以自动处理邮件、生成报告、起草内容甚至调试代码。大家觉得，随着AI Agent的普及和能力提升，未来哪些行业或岗位的工作模式会发生颠覆性变化？我们应该如何适应这种趋势？
原文内容
AI Agent 的热度确实不减。
但真正上手搭一个？那就是另一回事。
今年年初，我打算做一个属于自己的 AI Agent，来自动处理日常工作，比如：回复邮件、生成报告、管理日程、起草内容、甚至调试代码片段。我原本以为只要一周。
结果，我错得离谱。整整花了三个月。为什么？
因为选一个合适的 AI Agent 框架，比把 Agent 做出来还难。
现在我已经试过十几个框架——从界面友好的可视化构建器，到高度可定制、以代码为核心的技术栈——我想分享一份经验指南，正是我当初希望能有人写出来的那种。
为什么 AI Agent 框架很关键？
首先明确一点：AI Agent 不是换了个名字的聊天机器人。
它是一个系统，具备以下能力：
-
感知（通过文本、语音或工具输入）
-
规划（决定下一步该做什么）
-
行动（调用 API、执行工具、委派任务）
-
学习（使用记忆、上下文和历史）
而框架就是支撑这些能力的骨架。
没有框架，就只能自己拼 API，并且祈祷 GPT 不会在生产环境里“幻觉”出个假指令删了你的数据库。
框架的价值，在于让 Agent 更可靠、模块化、具备扩展性。
下面是我踩过的坑、用过的框架。
一、No-Code / Low-Code 框架：适合快速构建和团队协作
n8n
适合场景：你想让 AI Agent 无代码接入 700+ 个真实应用
n8n 可以理解为进阶版的 Zapier，但更自由、更适合开发者。它已经集成了多个 AI 模块，可以实现以下自动化流程：
-
响应 Slack 消息
-
分析收件箱邮件
-
查询数据库
-
使用 GPT-4 或 Claude 做推理调用
它是可视化的、功能强大的、还能部署到你自己的服务器。我曾在一小时内用它搭建了一条销售流程的自动化 Agent。
官网：https://n8n.io
Flowise
适合场景：你喜欢 LangChain，但不想碰 YAML 配置文件
Flowise 是为大语言模型链式调用而设计的可视化搭建工具。你可以像拼乐高一样把下面这些模块拖拽连接起来：
-
提示模板（Prompt Template）
-
记忆模块（Memory Module）
-
检索引擎（Retrieval Engine）
-
行动工具（Action Tool，如浏览器或代码解释器）
它就像 GPT 的乐高拼装平台。
官网：https://flowiseai.com
Langflow
适合场景：你用 LangChain 做原型，但不想全程写代码
Langflow 是介于 no-code 和 low-code 之间的方案。它提供了像 Flowise 一样的可视化界面，但在需要的时候，也能深入进行自定义开发。
官网：https://www.langflow.org
Rivet
适合场景：你重视可视化调试、透明性和 AI 推理流程图
Rivet 可以看作是 AI Agent 领域的 Figma。它界面简洁，支持协作，还能让你可视化查看 Agent 在每个节点上的思考过程。我在和非技术客户沟通时，它特别有用。
官网：https://rivet.ironcladapp.com
二、 代码优先框架：为开发者打造，面向规模化部署
从这里开始，就进入硬核模式了。
这些框架默认你熟悉 Python（或者某些是 .NET），目标是构建真正具备自主性、可落地的生产级 Agent 系统。
LangGraph
开发团队：LangChain
核心优势：基于图的推理逻辑 + 长期记忆管理
LangGraph 允许你清晰定义 Agent 在不同决策路径上的行为逻辑。可以把它想象成一款“多选项剧情游戏”，不过主角是 GPT，还内置了错误处理机制。
适合的使用场景包括：
-
让 Agent 反思过往行为
-
根据结果进行重试或分支操作
-
在长时间会话中保持状态
非常适合用于多 Agent 协作、研究流程自动化、或客户服务等复杂场景。
官网：https://www.langchain.com
CrewAI
核心定位：Agent 团队协作
核心理念：基于角色的协同工作
CrewAI 支持你为不同角色设定“Agent 身份”，比如开发者、分析师、编辑等。你给每个角色分配任务，他们会像团队一样互相沟通协作，完成整个流程。
我用 CrewAI 搭了一个三人小队：一个负责头脑风暴，一个写初稿，一个负责自动发布博客内容。运行效果非常好。
加分项：现在还有配套的无代码 Studio，可以更方便地创建流程。
官网：https://www.crewai.com
AutoGen（微软推出）
适合场景：对稳定性和企业集成要求高的用户
AutoGen 模块化设计，支持单元测试，适用于企业级应用集成。你可以在一个框架中统一定义 Agent、工具、记忆系统和策略管理。
特别适合做对话系统、文档助手，或需要频繁调用 GPT 的任务。
官网：
https://microsoft.github.io/autogen/
SuperAGI
适合场景：你希望拥有完整的自动化 Agent 基础设施
SuperAGI 提供的不仅仅是框架，而是一整套端到端的自主 Agent 运行平台，包括：
-
向量数据库集成
-
可视化任务监控与控制面板
-
Agent 运行日志与追踪系统
-
Agent 应用市场（Marketplace）
它更像是一个为 Agent 生态准备的基础设施。
官网：https://superagi.com
三、面向特定场景的专业型框架
有时候你不需要一整套大系统，而是一个正好能解决手头问题的小工具。
UFO
专注领域：Windows 应用的界面自动化，非常适合与传统系统交互，例如 Excel、CRM、桌面工具等。
由微软开源，目标是成为“桌面版 Agent 操作系统”。
GitHub 地址：
https://github.com/microsoft/UFO
LiveKit
专注领域：实时语音 Agent，支持 Agent 实时语音交互、回应、参与现场沟通。
我用它结合 Whisper 和 GPT-4 Turbo 做了一个能实时接待访客的语音 AI 前台。
官网：https://livekit.io
Agent Zero
专注领域：自定义模块化 Agent
适合做研究项目或内部工具开发，框架轻量、结构开放，优先支持逻辑编排。
官网：https://agent-zero.ai
SmoLagents（Hugging Face 出品）
专注领域：用 Hugging Face 工具快速原型开发
语法简单，上手快，适合做快速实验和 Agent 原型验证。
四、框架之战：比拼的不只是功能，还有生态
现在比拼的不只是框架本身，更是围绕它的整个生态。
LangChain + LangGraph + LangSmith
-
一整套完整的大语言模型 Agent 开发方案
-
支持调试、监控、向量数据库和工具集成
-
拥有庞大的开发者社区
CrewAI + CrewAI Studio
-
结合无代码和代码界面
-
有活跃的开发者网络和开源模板
-
上手体验好，支持企业级部署
微软生态栈
-
AutoGen + Semantic Kernel + Azure AI
-
与 .NET 和企业系统无缝集成，适合大型组织使用
五、2025 年值得关注的新秀框架
这个领域更新很快，下面这些虽然还在发展中，但潜力十足：
-
Julep：支持分层计划的复杂任务编排
-
MGX：具备自反式逻辑的智能 Agent 系统
-
QuantaLogic：结合 Tree-of-Thought 和 ReAct 推理机制
-
Guardrails AI：专注于 LLM 输出的安全控制和约束机制
怎么选对框架？
一条简单的原则：不要只选一个！
这是我最大的收获之一：你不需要死磕某一个框架。
实际上，我现在的组合是这样的：
-
用 n8n 启动工作流
-
用 CrewAI 做内容头脑风暴和写作
-
用 LangGraph 管理逻辑分支
-
用 LangSmith 实时监控
-
用 UFO 自动化本地桌面应用操作
选框架不是选“阵营”，而是搭建一个彼此配合、能跑起来的技术栈。
AI Agent 已经不是科幻产物，它就是我们手里的工具。
如果说 2024 是提示词（Prompt）年，那 2025 就是 Agent 框架年。
你最近在做什么项目？准备押注哪个框架呢？评论区可以聊聊~
原文链接：
https://medium.com/generative-ai/i-tried-12-ai-agent-frameworks-in-2025-heres-the-brutally-honest-guide-you-actually-need-d68dbf6ed2ad
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