大家好！今天想跟你们聊一个特别有意思的话题——AI Agent框架的演进方向。
最近有个叫Manus的AI应用让我挺惊讶，它能从简历解析到内容分析，再到生成评估报告，全程自动化，还不死板(虽然没有实际体验, 但从演示视频看确实挺不错)。
那么, AI是怎么从一个按部就班的‘流程工具’，变成能动态协作的‘伙伴’的？今天我们就拆解一下AI Agent框架的演进脉络，看看大模型是怎么推动这一切的。准备好了吗？那咱们开始吧！”
引言——从工具到伙伴的转变
先从Manus说起。这个应用厉害的地方在于，它不靠固定的工作流，而是通过动态调度多个模型协作完成任务。比如解析一份简历，它能自己分析内容、评估能力，最后生成报告。
这种设计思路，其实反映了AI Agent框架的一个大转变——从早期的‘强控制’，到现在的‘重协作’。
当然，这一切的底层驱动力，还是大模型的进步，像GPT、DeepSeek、Claude这些名字，相信你们都不陌生。
接下来，我们就一步步看看AI Agent框架的发展过程。
早期框架——“确定性优先”的局限
早期的AI Agent框架，比如LangChain、Coze、Dify，核心理念是‘确定性优先’。什么意思呢？就是一切按预设的工作流走。比如生成营销文案，系统会严格按照‘需求分析→竞品调研→大纲生成→内容填充’的链条推进，每个节点还绑定特定工具，比如SEO检查、关键词插入。这种模式在标准化场景里很稳，像保险条款生成、报告输出。但问题也明显——它限制了大模型的发挥。上下文联想、跨步骤推理这些能力都被规则框住了，开发者得写一大堆约束，面对开放性需求时，系统就有点懵。所以，这种‘节点控制’的框架，慢慢不够用了。
新框架——“动态协作”的突破
到了新一代框架，事情开始变了。随着大模型能力的提升, 更多新的AI Agent项目走向了多模态协作架构, 比如CrewAI、AutoGen这些。以微软的AutoGen为例，它有个‘多智能体协商’机制，意思是可在内部定义多个AI角色——比如分析师、设计师、合规审查员——能自己讨论任务方案。当然，新框架也不是完全抛弃老东西。现在的Agent普遍用混合工具调用策略。这些角色既能用LangChain里的传统工具，也积极适配并接入符合MCP标准的新一代API服务工具。举个例子，面对‘制定碳中和战略’这种复杂任务，系统会自己拆出子目标：环境数据分析、政策法规解读、技术路线评估，协作弹性很像人类团队。
从Manus演示视频中, 可看到类似实践，它在金融风险评估里联动专业模型组件，效率和灵活性都拉满。这可能就是‘动态协作’带来的突破。
技术妥协——灵活与控制的平衡
灵活性高了，挑战也来了——怎么控制细节？多模态Agent工程里，精确输出是个难点。AutoGen就给了个解决方案，在0.4版本里推出了Core包，这是个事件驱动、基于Actor模型的分布式底层框架。简单说，它通过异步消息通信，让开发者能自定义AI行为，还能编程约束业务逻辑。比如，可以强制要求报告包含特定检查指标，或者限制药物推荐范围。这种‘开放架构+灵活接口’的设计，既增强了扩展性和自定义能力，也为未来演进打下基础。
总结反思，留个钩子
好了，今天聊了这么多，我们看到AI Agent框架正在朝目标导向的智能协作演进。早期的节点控制可变成工具组件；大模型既推动了革新，它的局限性又催生了混合架构。这种约束与自由的平衡，可能就是技术演进的真实写照。说到底，所有这些都离不开大模型的认知和推理能力的持续进化。你是不是也好奇，未来的AI Agent还能怎么升级？下期我们聊聊它们在实际场景里的应用，看看能给我们带来什么惊喜。喜欢今天的内容吗？别忘了订阅，咱们下次见！
