2025 年改变 AI 格局的五大 Agentic AI 框架

2025年改变AI格局的五大Agentic AI框架

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2025-01-11 晴 零下三度

Agentic AI的发展正在解锁自主系统和智能代理的新领域。随着我们进入2025年，开发人员和企业正在寻找不仅能简化AI工作流程，而且能实现复杂决策和协作的框架。在本文中，我们将探讨将在2025年改变AI格局的前五大Agentic AI框架。

1. Microsoft AutoGen：编排多代理系统

链接：https://www.microsoft.com/en-us/research/project/autogen/

Microsoft AutoGen正在重新定义我们构建自主事件驱动系统的方式。该框架专门用于编排多个AI代理，以解决分布式环境中的复杂问题。

• 主要特点：

  • 事件驱动型架构，实现更好的可扩展性。
  • 支持将代理与API和外部工具集成。
  • 高级推理和任务优先级功能。
• 看点：Microsoft AutoGen为创建需要多代理协作的系统提供无与伦比的支持，使其成为IT基础架构管理和云自动化等使用案例的理想选择。
• 使用案例：想象一下，一个AI驱动的云系统通过将任务委派给专门的代理来自主解决服务器配置错误。
• 笔记本：https://github.com/microsoft/autogen?tab=readme-ov-file

2. LangChain：构建无缝的AI工作流

链接：https://blog.langchain.dev/how-to-design-an-agent-for-product...

LangChain已成为AI世界中工作流自动化的代名词。它允许开发人员将提示、内存和工具链接到一致的管道中，从而轻松构建由LLM提供支持的复杂应用程序。

• 主要特点：

  • 用于创建和管理工作流程的模块化组件。
  • 用于有状态应用程序的集成内存。
  • 与多个LLM和API兼容。
• 看点：LangChain的灵活性使其成为开发人员构建对话代理、检索增强系统等的最爱。
• 使用案例：为金融机构构建一个可以无缝检索和汇总客户数据的聊天机器人。

3. LangGraph：高级状态管理

链接：https://blog.langchain.dev/langgraph-multi-agent-workflows/

LangGraph利用基于图形的架构来管理有状态的AI工作流。此框架专为需要跨多步骤任务的依赖关系管理和逻辑流的应用程序量身定制。

• 主要特点：

  • 基于依赖关系图的工作流处理。
  • 使用高级逻辑简化复杂的有状态系统。
  • 适用于实际应用的灵活API集成。
• 看点：LangGraph非常适合需要精确、顺序执行任务的行业，例如医疗保健或供应链管理。
• 使用案例：开发用于医疗诊断的AI代理，该代理可处理从检索患者历史记录到推荐治疗方法的多步骤过程。
• 笔记本：https://github.com/langchain-ai/langgraph

4. Microsoft Semantic Kernel：将语义与功能联系起来

链接：https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/overview/

Microsoft的Semantic Kernel侧重于上下文理解和语义推理。该框架旨在将语义AI的强大功能与软件开发相结合。

• 主要特点：

  • 适用于实际应用程序的上下文感知工具。
  • 语义推理，以更好地理解用户意图。
  • 预构建的连接器，可无缝集成到业务系统中。
• 看点：通过将语义理解嵌入到应用程序中，Semantic Kernel提高了客户服务和IT运营等行业的决策准确性。
• 使用案例：增强IT帮助台AI代理，以理解用户意图并高效执行命令。
• 笔记本：https://github.com/microsoft/semantic-kernel

5. CrewAI：多代理协作变得简单

链接：https://docs.crewai.com/introduction

CrewAI正在为协作代理系统铺平道路，专注于多个代理的任务执行。CrewAI强调协调和沟通，非常适合构建智能代理生态系统。

• 主要特点：

  • 以协作为中心的设计，适合代理团队合作。
  • 内置任务规划和委派机制。
  • 适用于各种行业的可定制模块。
• 看点：CrewAI处理多代理协作的能力使其成为需要基于团队解决问题的项目（如物流和资源规划）的首选框架。
• 使用案例：创建车队管理系统，让座席协作规划最佳配送路线。
• 笔记本：https://github.com/crewAIInc/crewAI

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