AI智能体第3期——2025年顶级人工智能智能体框架：LangChain、AutoGen、CrewAI及其他

2025年，人工智能智能体将从原型阶段迈向实际应用。它们能够开发应用程序、分析数据、协调任务，甚至与其他智能体协作。然而，从零开始构建这些智能体——处理记忆、工具使用、推理循环、多步骤工作流程和对话历史——可能会面临诸多挑战。而人工智能智能体框架的出现，正是为了解决这一问题。按回车键或点击即可查看完整尺寸图片随着各行业对人工智能的采用率大幅提升，对强大、模块化且可扩展的框架的需求也随之增长，这些框架能够简化自主系统的开发过程。这些框架不仅能节省时间，还能整合最佳实践、提供即插即用的架构，并简化模型、工具和记忆系统的编排复杂性。在本文中，我们将探讨2025年主流的人工智能智能体框架，其中包括：

• LangChain——这款模块化编排框架推动了链、智能体和记忆集成的普及。
• AutoGen（微软开发）——以对话为核心的多智能体协作框架。
• CrewAI——专为团队型智能体设计的基于角色的任务执行引擎。

我们还将重点介绍LangGraph、OpenAgents和MetaGPT等新兴工具，它们正引领着智能体能力的新一轮发展浪潮。无论你是要构建单个智能助手，还是部署一个协作式智能体网络，本指南都将帮助你评估各类工具，助力你的人工智能项目更上一层楼。为何框架对智能体开发至关重要人工智能智能体不仅仅是大型语言模型（LLM）的封装器，它们还需要具备记忆、推理、决策、工具使用能力，并且通常涉及复杂的多步骤工作流程。从零开始构建这些基础架构可能需要数周甚至数月的时间，而智能体框架的作用就在于此。按回车键或点击即可查看完整尺寸图片一个功能强大的人工智能智能体框架是构建可扩展、可维护智能体的基础。这些工具能够抽象底层细节，并提供以下支持：

• 用于记忆、工具和规划的可组合模块
• 与各类大型语言模型、API和向量数据库的互操作性
• 对多智能体编排、状态管理和可观测性的支持

2025年，LangChain、AutoGen和CrewAI等框架的兴起，将开发模式从手工编写逻辑转变为基于框架的工程开发。开发者无需重复造轮子，而是可以充分利用以下资源：

• 预构建的智能体和模板
• 集成的追踪、日志记录和反馈循环
• 即插即用的记忆、工具包和推理引擎

这些框架对以下群体尤为重要：

• 希望快速开发人工智能原生应用的初创企业
• 部署生产级人工智能系统的企业
• 研究复杂智能体行为和工作流程的研究人员

更重要的是，随着人工智能智能体逐渐成为自主决策者，框架有助于规范智能体的运行结构、安全性和一致性。它们能更轻松地实现：

• 约束机制和安全检查
• 记忆生命周期管理（短期与长期）
• 人类与人工智能智能体的协作

简而言之，框架已不再是可选项，而是现代智能体智能的核心推动力。LangChain：模块化智能体编排框架在大型语言模型生态系统中，LangChain可以说是最知名且应用最广泛的智能体框架。它最初推出的目的是简化提示词链的构建，如今已发展成为一个功能完善的编排层，可用于开发基于大型语言模型的应用程序和自主智能体。LangChain的优势在于其模块化架构，核心组件如下表所示：

组件（Component）	描述（Description）
链（Chains）	大型语言模型调用或操作的序列
智能体（Agents）	根据上下文选择动作/工具的决策者
工具（Tools）	智能体可调用的外部API或函数
记忆（Memory）	状态管理（对话历史、知识等）
回调（Callbacks）	用于日志记录、追踪和分析的钩子

这些组件使得构建能够推理、记忆并在工作流程中采取行动的动态智能体变得更加容易。LangChain的核心优势

•工具集成：可将API、数据库、Python函数、网页爬虫等作为工具接入。
•记忆支持：与Pinecone、Weaviate和Chroma等向量存储无缝集成，实现短期和长期记忆功能。
•支持多大型语言模型：兼容OpenAI、Anthropic、Cohere、Google PaLM以及LLaMA、Mistral等开源模型。
•开源生态系统：拥有数千名贡献者，第三方支持也在不断增长。

最佳应用场景

• 自主任务智能体（如研究机器人、文档问答助手）
• 支持智能体功能的网页应用和SaaS平台
• 基于链式大型语言模型调用的复杂工作流程原型开发
• 基于检索增强生成（RAG）的系统

优缺点分析

优点（Pros）	缺点（Cons）
高度模块化且可定制	复杂度可能快速上升
丰富的社区资源和文档	初学者学习曲线较陡峭
内置追踪和评估支持	链式流程的调试难度较大
持续开发且插件丰富	非固定结构可能带来困扰

LangChain是追求控制能力和可组合性的开发者的首选框架。它最适合那些擅长设计自定义工作流程和智能体逻辑的开发者，无论是原型开发还是生产部署场景都十分适用。使用LangChain创建智能体fromlangchain.agentsimportinitialize_agent, Toolfromlangchain.agents.agent_typesimportAgentTypefromlangchain.llmsimportOpenAIfromlangchain.toolsimporttool# 1. 定义一个简单的自定义工具@tooldefadd_numbers(numbers:str) ->str: """对以逗号分隔的数字列表进行求和运算。""" try: nums =list(map(float, numbers.split(','))) returnstr(sum(nums)) exceptExceptionase: returnf"错误：{str(e)}"# 2. 创建工具列表tools = [add_numbers]# 3. 初始化大型语言模型llm = OpenAI(temperature=0)# 4. 初始化智能体agent = initialize_agent( tools=tools, llm=llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)# 5. 运行智能体result = agent.run("计算4.5、5.5和6的和。")print("智能体输出：", result)

微软AutoGen：聚焦多智能体与对话功能由微软开发的AutoGen是一款围绕对话式人工智能和协作工作流程构建的多智能体框架。与传统的单智能体模型不同，AutoGen支持多个智能体（包括人类）通过自然语言消息协同工作。AutoGen的核心功能是帮助开发者构建多智能体系统，其中每个智能体都有明确的角色、工具集和行为模型。这些智能体通过消息传递进行交互，通常以大型语言模型作为决策引擎。AutoGen的核心概念

概念（Concept）	描述（Description）
智能体（Agents）	具有指令、记忆和工具访问权限的特定角色
群组聊天（GroupChat）	处理交互流程的多智能体对话线程
智能体执行器（AgentExecutor）	控制每个智能体的执行规则和循环
钩子与监控器（Hooks & Monitors）	观察并干预运行时行为
人机协同（Human-in-the-loop）	无缝集成人类消息和审批流程

AutoGen的独特之处

•基于消息的协同：所有智能体通过结构化消息传递进行交互。
•人机协作：人类可以作为参与者或监督者加入对话。
•支持多智能体系统：轻松定义多个智能体角色并管理它们的交互。
•任务导向执行：智能体可以目标为导向，并根据反馈进行迭代操作。

最佳应用场景

应用场景（Use Case）	描述（Description）
研究与报告生成	支持迭代总结的多智能体规划
编程智能体	协作式结对编程和代码审查
客户服务自动化	用于问题升级、账单处理、技术支持的专用智能体
人机协作团队	结合人工智能建议与人类监督

优缺点分析

优点（Pros）	缺点（Cons）
出色的多智能体编排能力	需要精心设计智能体和任务模型
支持人机协同功能	不太适合单智能体使用场景
智能体角色和交互边界清晰	复杂流程下可能存在冗余信息，调试难度较大
内置追踪、日志记录和模拟工具	生态系统和文档仍在完善中

当需要多个专用智能体协同工作，或系统涉及人类监督时，AutoGen是理想选择。它在企业应用、研究助手以及任何需要协作、上下文感知和协调的场景中都能发挥出色作用。使用AutoGen的基础智能体脚本# 文件名：simple_agent_app.pyfromautogenimportAssistantAgent, UserProxyAgent, config_list_from_json# 加载模型配置列表（支持OpenAI或其他兼容模型）# 假设当前目录下存在config.json配置文件config_list = config_list_from_json("config.json")# 定义助手智能体assistant = AssistantAgent( name="assistant", llm_config={"config_list": config_list,"temperature":0},)# 定义用户代理智能体user_proxy = UserProxyAgent( name="user_proxy", human_input_mode="NEVER", # 禁用手动输入，启用自主运行 max_consecutive_auto_reply=3,)# 定义简单任务task ="计算12的平方是多少？"# 启动对话user_proxy.initiate_chat( assistant, message=task,)

示例config.json（OpenAI配置）[ { "model":"gpt-4", "api_key":"你的OpenAI API密钥" }]

若使用Azure OpenAI，配置文件如下：[ { "model":"gpt-4", "api_type":"azure", "api_base":"https://.openai.azure.com/", "api_version":"2023-03-15-preview", "api_key":"你的Azure API密钥" }]

运行智能体需执行以下命令：python simple_agent_app.py

在终端中可查看对话输出，助手智能体将返回12的平方结果。当需要多个专用智能体协同工作，或系统涉及人类监督时，AutoGen是理想选择。它在企业应用、研究助手以及任何需要协作、上下文感知和协调的场景中都能发挥出色作用。CrewAI：支持协作的基于角色的任务执行框架CrewAI是一款快速崛起的开源框架，旨在实现结构化、目标导向且模块化的多智能体协作。受现实世界团队协作模式的启发，CrewAI允许通过角色定义智能体、分配任务，并让它们以“团队”形式协同工作，共同实现既定目标。CrewAI倡导专业化分工与任务委派，每个智能体负责工作流程中的特定环节，而非由单个通用智能体处理所有任务。CrewAI的核心概念

组件（Component）	描述（Description）
智能体（Agent）	基于大型语言模型的实体，具有特定角色和特性
角色（Role）	定义智能体的职责、目标和语气
任务（Task）	以目标为导向的活动，通常关联特定工具或记忆上下文
团队（Crew）	协同工作以实现共同计划的智能体群体
工具（Tools）	智能体可使用的外部API、数据库或函数

CrewAI的突出优势

•基于角色的建模：创建更贴近人类工作模式、面向特定目标的智能体（如研究员、分析师、审核员）。
•协作式执行：智能体之间相互交互、共享成果，并在彼此输出的基础上进一步完善工作。
•声明式设计：通过YAML或Python配置定义智能体、角色和任务。
•上下文感知智能体：每个智能体拥有本地记忆和自主决策能力，同时作为团队的一部分协同工作。

最佳应用场景

应用场景（Use Case）	描述（Description）
报告生成	研究员→撰写者→审核员的团队工作流程
代码重构	架构师→程序员→质量保证式的智能体协作
业务流程智能体	营销+分析+战略智能体协同生成方案
跨领域研究	多智能体协同汇总不同来源和格式的信息

优缺点分析

优点（Pros）	缺点（Cons）
高度结构化且模块化的智能体协作	对长期运行的智能体支持有限
易于扩展和组建团队	生态系统仍在发展中，规模小于LangChain
通过YAML/Python配置实现轻松上手	需合理拆分任务以获得最佳性能
以最少的模板代码实现可扩展工作流程	对复杂记忆或实时工具链的支持工具较少

当应用场景需要团队协作、专业化分工以及智能体间明确的工作交接时，CrewAI是理想选择。它在内容生产流程、研究任务和跨角色企业自动化场景中表现尤为出色。使用CrewAI创建简单智能体构建CrewAI智能体需要定义以下核心组件：

• 智能体（Agent）——具有目标和工具的角色。
• 任务（Task）——智能体需要完成的具体工作。
• 团队（Crew）——协同工作的智能体和任务组合。

首先需安装CrewAI，然后根据具体任务编写智能体脚本：fromcrewaiimportAgent, Task, Crewfromcrewai_tools.toolsimportScrapeWebsiteTool# 定义智能体可使用的工具scrape_tool = ScrapeWebsiteTool()# 步骤1：创建智能体agent = Agent( role='研究助手', goal='查找并汇总最新的人工智能新闻', backstory='一位热衷于追踪人工智能发展动态的积极助手。', tools=[scrape_tool], verbose=True)# 步骤2：定义任务task = Task( description='搜索网络获取最新的人工智能新闻，并提供简要汇总。', agent=agent, expected_output='包含3-5条近期人工智能新闻的要点式汇总。')# 步骤3：创建并运行团队crew = Crew( agents=[agent], tasks=[task], verbose=True)# 运行团队并打印结果result = crew.run()print(result)

运行此脚本后，智能体将执行以下操作：

1. 使用爬取工具搜索当前的人工智能新闻。
2. 提取关键信息并以要点形式汇总。

2025年其他值得关注的智能体框架尽管LangChain、AutoGen和CrewAI在当前智能体生态系统中占据主导地位，但一系列专业化的新兴框架正在不断拓展智能体人工智能的可能性。这些工具在有状态图基智能体、开放式研究协作以及全栈人工智能产品开发等领域不断突破边界。LangGraph：基于图的有状态智能体工作流程LangGraph由LangChain团队开发，它引入了一种强大的智能体结构化新方式——不再是线性链，而是有状态图。图中的每个节点代表一个步骤（智能体/工具），节点间的转换取决于动态逻辑和记忆。

特性（Feature）	优势（Benefit）
基于图的执行	灵活控制智能体状态和流程
持久性（Persistence）	长期跟踪会话和决策过程
集成性（Integration）	兼容LangChain的智能体/工具/记忆组件

LangGraph非常适合复杂的工作流程，尤其是当智能体需要回溯或修改之前步骤的场景。OpenAgents：以研究为核心的多智能体中心由OpenAI社区成员开发的OpenAgents专注于研究和可扩展性，提供以下模板和协议：

• 构建多智能体研究团队
• 支持工具使用的自主探索型智能体
• 支持API和数据库的插件化设计

该框架适合人工智能开发者开展任务分解、反馈循环和长期记忆相关的实验。MetaGPT：全栈人工智能团队模拟MetaGPT采用了一种大胆的设计思路——模拟完整的软件工程团队，包含以下角色智能体：

• 产品经理
• 软件工程师
• 质量测试员
• 架构师

它通过角色分配、文档生成和工作流程脚本，将高层级提示词转化为生产级代码库。

应用场景（Use Case）	描述（Description）
软件开发	多智能体协同生成产品
代码文档	自动生成README文件、规格说明和架构文档
端到端编程机器人	从规划到测试的全流程支持

这些框架共同展现了智能体工具领域的多样性。无论你是构建智能工作流程、模拟团队协作，还是设计研究型机器人，都能找到一款专门的框架来加速你的开发进程。框架对比：LangChain、AutoGen、CrewAI及其他

框架（Framework）	最适用场景（Best For）	协作模式（Collaboration Style）	记忆支持（Memory Support）	工具与可扩展性（Tooling & Extensibility）
LangChain	自定义工作流程、工具使用、检索增强生成系统	单智能体/多智能体	支持（短期+长期）	丰富的生态系统和插件
AutoGen	多智能体消息交互、人机协同	对话式（类聊天）	支持（灵活配置）	中等水平，持续完善
CrewAI	基于角色的流程、任务委派	结构化团队执行	有限（按智能体）	高（支持YAML/Python配置）
LangGraph	复杂有状态工作流程	基于图的编排	支持（有状态）	在LangChain生态内表现出色
MetaGPT	软件工程模拟	智能体团队模拟	有限	预定义工作流程模块
OpenAgents	研究导向、学术原型开发	模块化+工具驱动	实验阶段	高（模板丰富）