以下为 LangGraph、LangChain 和 Agno 的详细对比，涵盖内容包括：
- 🔍 框架本质
- 📋 应用场景
- 🛠️ 工作原理（附示例）
- 🚦 核心差异
LangGraph、LangChain、Agno 全面对比表
| 特性 | LangChain | LangGraph | Agno |
|---|---|---|---|
| 类型 | 基于大语言模型（LLM）的应用开发框架 | 构建于 LangChain 之上的图驱动框架，用于多智能体编排 | 智能体编排框架，集成工具与预定义智能体 |
| 核心概念 | 链（Chains）与智能体（Agents） | 多智能体、有状态计算图 | 具备专用工具的多智能体系统 |
| 适用场景 | 提示词串联、检索增强生成（RAG）、单智能体任务 | 复杂智能体工作流、分支场景 | 基于工具的任务，需集成工具 |
| 执行模型 | 线性链、ReAct 智能体 | 基于节点的有向无环图（DAG） | 智能体与工具间的消息传递 |
| 易用性 | 高（社区与文档丰富） | 中等（需图思维，应对复杂场景） | 高（现成智能体与工具即用） |
| 典型应用 | 聊天机器人、RAG 应用、基于 API 的智能体 | 多步骤推理、多智能体系统 | 博客转播客、GitHub AI 助手 |
| 框架成熟度 | 非常成熟 | 发展中 | 发展中 |
| 可视化 | 基础 | 基于图（可可视化） | 有限可视化 |
| 互操作性 | 适配多数 LLM API | 依赖 LangChain 核心 | 适配 Agno 专属智能体/工具 |
1. LangChain：大语言模型工作流核心框架
LangChain 是什么？
LangChain 是模块化框架，通过整合大语言模型（LLMs）、API、数据库及自定义逻辑，构建语言模型应用，形成可复用的“链（chains）” 。 工作流程：输入 → 提示词 → 大语言模型 → 输出
典型应用场景
- 检索增强生成（RAG）
- 客服聊天机器人
- 文档问答系统
- 文本总结工具
- 简单工具集成的智能体
工作原理示例（代码）
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
# 初始化大语言模型
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4o")
# 定义提示词模板
prompt = PromptTemplate.from_template("总结以下文本：{text}")
# 创建链
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
# 执行链，传入文本
result = chain.run(text="LangChain 是强大的框架...")
2. LangGraph：复杂分支智能体框架
LangGraph 是什么？
LangGraph 是构建于 LangChain 之上的图驱动编排层，用于处理多智能体工作流、复杂循环、分支路径及有状态对话。 工作流程：节点（智能体）→ 边（流转）→ 执行状态
典型应用场景
- 多智能体协作
- 基于对话状态的决策树
- 有状态工作流（如数据管道）
- 上下文感知的文档生成
适用场景拓展
LangGraph 适合构建需更动态、自适应行为的复杂 AI 应用，例如：
- 高级对话智能体与聊天机器人：支持多轮对话、记忆交互历史、动态适配回复，涵盖客服、销售机器人等
- 自主智能体：执行复杂多步骤任务，如研究智能体（搜索 - 总结 - 补全信息）、代码生成与优化智能体、任务自动化智能体
- 多智能体系统：协调多专业智能体协作单一任务
- 工作流自动化工具：基于实时数据自适应决策
- 保障验证：设置边界确保智能体合规操作
- 推荐系统：动态优化推荐策略
工作原理示例（代码）
from langgraph.graph import END, StateGraph
from langgraph.prebuilt import tools_agent
# 创建状态图
graph = StateGraph()
# 添加智能体节点
graph.add_node("agent1", tools_agent)
graph.add_node("agent2", tools_agent)
# 添加边，定义智能体流转
graph.add_edge("agent1", "agent2")
graph.add_edge("agent2", END)
# 设置入口节点
graph.set_entry_point("agent1")
# 执行图，传入输入
graph.invoke({"input": "检查项目状态"})
3. Agno：智能体与工具专业化框架
Agno 是什么？
Agno 是多智能体编排框架，简化大语言模型与预置工具（如 ElevenLabs、Firecrawl、MCP ）的连接，自动管理上下文。 工作流程：智能体 → 指令 → 工具执行 → 结果
Agno 的独特优势
- 模型无关灵活性：适配 OpenAI GPT、Anthropic Claude、谷歌模型或开源大语言模型，无锁定限制
- 原生多模态支持：单智能体处理文本、图像、音频、视频
- 内置记忆与知识：通过向量存储或数据库召回历史交互，维持上下文
- 工具集成与自主性：运行时调用网页搜索、计算器、API 或自定义服务
- 轻量可扩展：微秒级启动数千智能体，资源开销小
- 多智能体编排：协调专业智能体团队，支持协作或层级模式
典型应用场景
- 博客转播客智能体
- GitHub 仓库探索智能体
- 多工具智能体（抓取、总结、合成）
- 使用模型上下文协议（MCP）实时访问的智能体
搭建首个 Agno 智能体步骤
- 明确目标：确定需求，如自动化报告、客服、路径规划或个人生产力工具
- 选择模型：依据准确率、成本、合规性选大语言模型提供商
- 组装工具与记忆：添加预置工具（网页搜索、金融数据、邮件 API 等）并配置
- 设计工作流：用纯 Python 或 Agent Studio 拖拽，设置触发条件、动作与决策逻辑
- 测试优化：用真实数据运行场景，检查推理步骤，调整提示词或工具参数
- 部署监控：部署到 Agno 云或自建基础设施，通过网页 UI 和仪表盘监控智能体行为
工作原理示例（代码）
from agno.agent import Agent
from agno.models.openai import OpenAIChat
from agno.tools.firecrawl import import FirecrawlTools
# 初始化模型与工具
model = OpenAIChat(model="gpt-4o")
tools = FirecrawlTools()
# 创建智能体
agent = Agent(
model=model,
tools=[tools],
instructions=["抓取并总结指定 URL 内容"]
)
# 执行智能体，传入任务
response = agent.run("总结 https://example.com/blog")
print(response.content)
核心差异对比
| 特性 | LangChain | LangGraph | Agno |
|---|---|---|---|
| 执行模式 | 逐步执行的链 | 图节点、多智能体控制流 | 带工具与预置指令的智能体 |
| 智能体模型 | ReAct 对话智能体 | 多智能体，带控制路径 | 多工具单智能体 |
| 适用场景 | 通用大语言模型应用 | 复杂有状态多步骤工作流 | 专用多工具智能体 |
| 灵活性 | 高度模块化 | 需图思维，复杂度高 | 预置配置，可扩展 |
| 学习曲线 | 中等 | 陡峭（需图论知识） | 中等偏低 |
| 工具集成 | 手动设置 | 通过节点构建 | 预置工具包开箱即用 |
