AI Agent 开发必须知道的12个工具

前言

在 AI Agent 的开发浪潮中，工具的选择直接决定了产品落地效率与智能表现。无论你是构建多智能体协作系统，还是开发端到端的 RAG 任务执行链，一个强大、高效的工具栈是不可或缺的。

本文基于我在实际项目中的一线经验，梳理了 AI Agent 开发中不可忽视的 11 个核心工具，涵盖编排框架、大模型接口、中间件、推理平台等多个维度，希望能为热爱 AI 产品的小伙伴提供系统化的工具参考

LangChain.js

LangChain.js 是 LangChain 的 JavaScript / TypeScript 版本，它是一个用于构建基于大语言模型（LLMs）的应用程序的开发框架。LangChain 最早是 Python 版本，后来推出了 JS 版本，以便前端和全栈开发者也能方便地构建智能应用。

相比直接调用大模型接口，LangChain.js 有很多优势：

• 对 Prompt 管理和链式执行很友好
• 内置 Agent 支持（调用工具）
• 对接多种数据源（RAG）
• 模块化能力强，适合构建复杂链条
• 跨平台能力好

由于 LangChain.js 这么多的优势，在实际的 AI 项目中，LangChain.js 必定会用到，而不是直接通过 HTTP/WS 方式调用 LLMs 的服务

应用场景： 适用于构建浏览器内 LLM 应用、多轮对话系统、轻量级 RAG 任务等 JavaScript 项目中。

如果有小伙伴对 LangChain.js 感兴趣，可以阅读笔者的这篇文章 LangChain.js:打造自己的 LLM 应用

CrewAI

CrewAI 是一个开源的 多人智能体协作框架，可以让多个智能体（Agents）像一个团队（Crew）一样，互相协作、分工合作，一起完成复杂任务。简单说，就是让 多个大模型（LLM）互相配合，像团队一样做事

CrewAI利用分治思维，把大问题拆解成一个个小问题，把小问题交给一个个智能体去做，由此解决复杂任务。

下面是 CrewAI 的架构图

优点：

• 多智能体协作架构设计优秀，支持角色定义与分工执行；
• 内建任务分解与计划机制，自动化程度高；
• 与 OpenAI Function Calling 深度集成。

缺点：

• 对 LLM 响应稳定性依赖较高；
• 自定义逻辑需要嵌入 Python 代码，扩展稍复杂。

多智能体在解决复杂问题上远胜于单智能体，需要认识到这一点

CrewAI 适合构建多角色协作型 Agent 系统，如 AI 助手团队、内容审核管道、任务自动执行工作流等。

Ollama

使用过 Docker 的小伙伴都清楚 Docker 的强大。而 Ollama 可以像 Docker 一样管理开源的大模型、一键安装支持的所有模型、自动管理模型依赖、一行命令运行大模型、支持多模型并存，灵活切换，还供本地 REST API，前端/后端都能轻松调用大模型服务

Ollama 可以一键安装很多开源大模型，并在本地启用大模型服务

运行 7B 模型至少需要 8GB 内存，运行 13B 模型至少需要 16GB 内存，运行 33B 模型至少需要 32GB 内存

Ollama的应用场景有本地私有部署需求、本地端交互式 Agent 测试、离线应用场景。由于参数越多的模型准确度更高，实际项目上，一般会用 LLMs 的服务接口进行产品开发，比如下文提到的硅基流动

Dify

Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台，旨在帮助开发者和团队快速构建、部署和管理基于大语言模型（LLM）的 AI 应用，比如聊天机器人、智能问答系统、Agent 应用等。

优点：

• 提供低代码 LLM App 构建平台，极易上手；
• 任务流配置支持 Function Call 与 API 工作流集成；
• 支持 LLMOps 能力，如日志、热更新、AB测试等。

缺点：

• 功能偏产品化，定制能力有限；
• 编排逻辑复杂任务处理能力有瓶颈。

应用场景： 适合快速构建内部工具、客服机器人、文档问答系统等场景。

AutoGen

AutoGen 是由 Microsoft Research 开源的一个框架，用来构建多智能体（Multi-Agent）系统，它允许多个大语言模型（LLM）驱动的“智能体”彼此协作、对话、解决复杂任务。

笔者在上面提到 CrewAI，也是用于构建多智能体，那和 AutoGen 有什么区别呢？

• Autogen: 虽然 Autogen 在创建能够协同工作的对话代理方面表现良好，但它缺乏内在的过程概念。在 Autogen 中，协调代理之间的互动需要额外的编程，随着任务规模的增长，这可能变得复杂且繁琐。

• CrewAI: CrewAI 的构建考虑到了生产。它结合了 Autogen 对话代理的灵活性和 ChatDev 结构化过程的方法，但没有僵化的限制。CrewAI 的过程设计为动态和可适应的，能够无缝融入开发和生产工作流程中

除此之外，AutoGen的文档不够完善，需自行阅读源码，适合 Python 老手使用

Coze

Coze（中文名：扣子）是字节跳动推出的一款新一代 AI 应用开发平台，旨在帮助用户快速构建、部署和管理基于大语言模型（LLM）的 AI 应用，如聊天机器人、自动化工具等。Coze 最大的好处是面向所有人群，没有编程基础的人也可以使用 Coze。

Coze 主要做两件事：

• 搭建对话式智能体
• 搭建包含用户界面的完整应用

搭建对话式智能体

Coze 是字节推出的一个对话式智能体（Chat Agent）开发平台，面向开发者和非开发者用户，提供低代码/零代码方式来搭建、训练和部署 AI 智能体，目标类似于 Dify，但更加偏向产品化和轻量化的对话机器人开发

搭建包含用户界面的完整应用

Coze 不仅可以创建一个智能体（Agent）的大脑，还可以一键生成一个带有完整对话界面的应用，用户可以直接通过这个界面和智能体交互，无需你再额外开发前端页面

创建的智能体活应用可以直接发布到 Coze 的商店，供他人学习和使用

Hugging Face

Hugging Face 是一个专注于人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）的开源平台与社区，因其推出的 Transformers 库 和 模型共享平台 而在 AI 领域广受欢迎。

优点：

• 世界领先的模型社区，模型种类最全；
• 支持 Transformers、Diffusers 等主流工具；
• 支持 Inference API、Spaces 托管服务。

缺点：

• 免费服务资源有限；
• 高性能部署需要付费或自行搭建。

应用场景： 模型训练、微调、部署一体化流程；开源 Agent 模型测试与验证。

RAGFlow

RAGFlow 是由 Langchain 团队开发的一套 可视化工作流框架，用于构建 RAG 系统中的数据处理、文档向量化、查询和响应生成流程。它强调流水线式的组件组合、可复用模块和简化构建和调试过程等等

RAGFlow的优势：

• RAG 系统开发复杂、流程碎片化

  • 问题：传统 RAG 系统涉及多个步骤（数据加载 → 分词 → 向量化 → 检索 → 生成），开发者需要自己组装所有模块。
  • RAGFlow 解决方案：通过统一接口和组件抽象，允许你以流程图或代码方式快速拼接整个流程。

• 难以复用组件

  • 问题：很多代码写死在业务逻辑里，不好共享或迁移。
  • RAGFlow 解决方案：每个步骤（如文本切分、embedding、retrieval、prompt 构造）都变成标准模块，可组合、复用、调试。

• 缺少标准化 pipeline

  • 问题：不同开发者构建流程方式不一，难以协作。
  • RAGFlow 提供：类似 LangChain Expression Language (LCEL) 的工作流定义机制，使构建和部署流程更标准化。

• 难以调试和评估效果

  • RAGFlow 集成了调试和评估功能，比如查看每一步中输出的 embedding、query、检索结果、生成内容等。

RAGFlow 的应用场景有企业知识库问答系统、合同分析助手、学术论文问答引擎和产品文档搜索问答机器人等等

FastAPI

FastAPI 是一个基于 Python 3.7+ 的现代 Web 框架，专为构建高性能 API 服务而设计，特点是：快如闪电、语法优雅、自动文档生成，尤其适合 AI 应用中构建模型 API、Agent 接口服务、数据处理后端等场景。

笔者第一次接触FastAPI时，说FastAPI非常适合做 AI 开发，说它的性能非常好。笔者在心里犯嘀咕，难得不是 Node.js 的性能最佳吗。后来经过详细了解后，发现FastAPI有优点让它非常适合做 AI 开发

• FastAPI + Uvicorn（异步服务） = 高并发、低延迟，并且在性能测试中，FastAPI > Express/Koa
• AI 的工具生态基本上是 Python 写的，FastAPI的生态兼容性最好

尤其是第二条优点，非常重要。直接决定做 AI 应用开发首选FastAPI写服务。下面是 AI 工具生态

AI/LLM 工具链基本都用 Python 写的

工具/框架	是否支持 Node.js	是否原生支持 Python
LangChain	✅（langchain.js）	✅（主力维护）
Llama.cpp	❌（不支持 Node）	✅
HuggingFace Transformers	❌	✅
sentence-transformers	❌	✅
LangGraph / CrewAI	❌	✅
llama-index / haystack	❌	✅

大多数真正能跑模型、嵌入、搜索的核心组件都是 Python first，Node.js 通常只是包一层 HTTP 接口或 RPC 调用。换句话说，如果你用 Node.js，很多时候是“中转站”角色，绕一圈再调用 Python 服务，这在效率和性能上都不如直接用 FastAPI。

所有搞 AI 产品开发必须要学会使用 FastAPI

LlamaIndex

LlamaIndex（原名 GPT Index）是一个用于构建 基于大语言模型（LLM）的检索增强生成（RAG）应用的开源框架。它的主要作用是帮助你把非结构化数据（如文档、网页、数据库等）接入大模型，进行智能问答、摘要、搜索等任务。

优点：

• 专注 RAG 架构，支持复杂索引结构；
• 与 LangChain、FastAPI 深度兼容；
• 插件化设计，支持多种文档解析与向量库。

缺点：

• 文档更新频繁，版本兼容性需注意；
• 大规模文档处理时需优化资源管理。

应用场景： 构建企业知识库问答系统、PDF/SaaS 文档问答服务、Agent 内部信息检索模块。

ChatWise

ChatWise AI 是一个智能对话系统开发平台，主要用于帮助个人或企业快速构建、管理和部署各种AI聊天机器人或智能客服

ChatWise 的主要问题是收费。

优点：

• 类似 Dify 的多 Agent 应用搭建平台；
• 支持 RAG、Function Call 与多模型切换；
• 提供丰富的 UI 和用户数据管理后台。

缺点：

• 平台封闭，部分能力黑盒化；
• 学习曲线略高于 Dify。

应用场景： 适合中型团队构建定制 AI 应用，如内容生成工具、知识助手、财务智能问答系统等。

SiliconCloud

SiliconCloud（硅基流动）是一个为 AI 模型开发者和企业提供的一站式 大模型云服务平台，它致力于降低开发者使用大模型的门槛，提供高性能、可定制的模型推理、训练、微调和托管服务。

它的核心定位是：让大模型使用像调用 API 一样简单，同时又支持更深度的定制与私有部署

下面是各个模型的收费情况

第一个模型是 DeepSeeK-R1,百万 Tokens 只收 16 元。笔者认为硅基流动非常重要。相比自己部署各种最大参数的模型，需要花费很多钱购买相关的硬件，在SiliconCloud上只要花很少的钱就可以使用各种大模型服务是相当值的

SiliconCloud 适合使用爱好 AI 应用开发又不用 care 本地部署大模型的小伙伴们

总结

AI Agent 开发领域正在加速进化，工具百花齐放。选择合适的工具不仅能节省大量时间，还能提升最终产品的智能表现与稳定性。从 LangChain.js 到 LlamaIndex，从本地推理 Ollama 到企业平台 Dify，每一个工具都在特定维度解决关键问题。希望本文能成为你构建智能体系统过程中的一张工具导航图，让你在浩瀚的 AI 工具海洋中游刃有余。