AG-UI协议示意图
如果你正在从事AI Agent构建工作，却不了解这些框架中的任何一个，那你可能在浪费时间。
快速构建AI Agent的关键与你的经验无关，而完全在于利用现有解决方案将开发时间缩短50%甚至更多。 重要的是结果和专业产出，而非你花费的苦功时长。 因此，任何能为你节省时间、让你更快构建出可投入生产的Agent的框架，都值得了解。
我测试过的这11个框架，将改变你进行AI Agent开发的方式。 其中一些框架可处理多Agent对话，另一些则为你提供拖拽式界面，让复杂的Agent工作流变得简单。 有少数框架专注于内存管理，还有一些能帮助你快速构建Agent界面。
在我的研究和测试过程中，我发现每个框架都能解决那些拖慢Agent开发进度的实际问题。
1. AG2（前身为AutoGen）
AG2是一个开源编程框架，用于构建AI Agent，并促进多个Agent之间的协作以解决任务。
你可以将AG2用于客户支持自动化场景：不同的Agent负责对话流程的不同部分。一个Agent筛选潜在客户，另一个处理技术问题，第三个则升级处理复杂问题。Agent之间的交接感觉自然，而非机械生硬。
AG2支持多种对话模式，包括顺序对话、群组对话、嵌套对话，以及其新增的“swarm”（集群）功能——该功能让多Agent协同比编写自定义编排代码更简单。
核心特性
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多Agent对话模式（顺序对话、群组对话、嵌套对话）
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用于交互式监督的人机协同（Human-in-the-loop）工作流
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用于复杂Agent交互的集群协作（Swarm coordination）
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支持多种大型语言模型（LLM）和工具调用
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内置对话内存管理
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用于技术任务的代码执行能力
当你需要Agent之间进行交互时，AG2的表现最为出色。其对话模式能让你轻松构建工作流，实现Agent之间针对解决方案的讨论或协同处理复杂问题。
2. AG-UI Protocol
AG-UI即Agent-User Interaction Protocol（Agent-用户交互协议），是连接AI Agent与实际应用的简洁桥梁。AG-UI为你提供了一种标准方式，可将Agent连接到任何前端。
该协议之于AI Agent，就如同HTTP之于网页——是一套定义数据交换方式的规则。这意味着你只需构建一次Agent，就能将其连接到React、Vue或任何前端框架，无需重写集成代码。
AG-UI通过标准HTTP流式传输单一序列的JSON事件，无需复杂的WebSocket管理或自定义协议，就能实现实时Agent交互。
核心特性
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支持所有事件传输方式（SSE、WebSocket、Webhook等）
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用于实时交互的流式JSON事件
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跨不同模型的标准化工具调用和上下文处理
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与React、Vue及其他前端框架兼容
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基于渲染指令动态渲染图表或表格
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内置中间件层，确保跨环境兼容性
该协议解决了Agent与用户界面连接的难题。它提供了一种标准方式，只需极少配置就能将Agent响应流式传输到你的前端。
3. Pydantic AI
Pydantic AI是一个Python Agent框架，旨在简化使用生成式AI构建生产级应用的流程。
如果你使用过FastAPI，会对这个框架感到熟悉——因为它将同样的类型安全、直观的开发方式带入了AI Agent开发中。Pydantic团队开发此框架的原因在于：Python中的所有Agent框架和LLM库都在使用Pydantic。
对于在AI和机器学习项目中处理复杂数据的开发者而言，Pydantic AI是一个可扩展的解决方案。其类型安全特性可防止大多数AI应用中常见的运行时错误。
核心特性
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借助Pydantic验证实现完整的类型安全
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FastAPI风格的人性化设计模式
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内置错误处理和依赖管理
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从第一天起就具备生产级可扩展性
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自动生成Agent输入/输出schema
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与主流LLM提供商集成
Pydantic AI能在开发阶段捕获错误，这一点极具价值。它受到Adobe、亚马逊、谷歌和OpenAI等顶尖公司的信任。
4. Browser Use Web UI
Browser Use Web UI是一个开源框架，可让AI Agent通过用户友好的网页界面与网页进行交互。
这款基于Python的工具能借助浏览器会话管理和实时操作可视化，让AI实现网页操作。我曾测试过用Browser Use自动化重复网页任务，比如数据收集和表单提交，其可视化反馈能清晰展示Agent正在执行的操作。
Browser Use将视觉理解与自主动作执行相结合，通过分析网页内容识别相关元素，并执行点击按钮、填写表单等任务。
核心特性
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带可视化反馈的实时浏览器会话管理
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支持多种大型语言模型（LLM）
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支持自定义浏览器，可保留现有登录状态和身份验证信息
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用于任务记录的高清屏幕录制功能
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支持本地安装和Docker部署两种方式
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具备视觉元素识别能力的自动化网页操作
Browser Use是并行任务执行的优质工具，可帮你自动化相似任务，非常适合数据收集、测试或任何重复性浏览器操作场景。
5. OpenAI Agents Python
OpenAI Agents SDK是一款轻量级、可投入生产的框架，源自OpenAI的实验性项目Swarm，旨在以极少的抽象层构建具备Agent能力的AI应用。
该框架专注于做好Agent的核心功能，且与提供商无关——不仅支持OpenAI的API，还兼容其他100多种LLM。你可将其用于客服机器人开发，让不同的Agent处理不同类型的咨询。
该SDK通过仅四个核心概念（Agent、工具、交接（handoffs）和防护机制（guardrails））实现了简洁性与功能性的平衡，让复杂的多Agent协同变得简单直观。
核心特性
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四个简洁的基础组件：Agent（Agents）、交接（Handoffs）、防护机制（Guardrails）和会话（Sessions）
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跨Agent运行的自动对话历史管理
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三类工具：托管工具（hosted tools）、函数调用（function calling）和以Agent为工具（agents-as-tools）
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内置网页搜索和计算机使用功能
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与提供商无关的设计，支持100多种LLM
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可投入生产，具备全面的追踪查看功能
这是OpenAI在其实验性工作基础上，为生产环境打造的升级版本框架。
6. Flowise
Flowise允许你通过简洁的拖拽式界面构建自定义LLM应用，还提供完整的内置模板，涵盖对话型Agent、文档对话和多模态交互等场景。
其低代码/无代码模式让非开发人员也能参与AI开发，同时又能满足技术团队所需的灵活性。你甚至无需编写一行代码，就能用Flowise构建聊天机器人。
借助这款拖拽式框架，创建复杂的LLM工作流变得十分简单。
核心特性
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用于构建LLM应用的拖拽式界面
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三个模块：面向初学者的Assistant、适用于单Agent系统的Chatflow、适用于复杂多Agent工作流的Agentflow
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针对PDF对话、对话型Agent等常见用例的内置模板
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与LangChain及多个LLM提供商集成
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支持高级技术，包括Graph RAG、重排序器（Reranker）和自定义检索器（custom retrievers）
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开源且支持自托管
Flowise在消除编程门槛的同时，仍保留了构建复杂AI应用的能力。
7. AgentStack
AgentStack是构建稳健AI Agent的最快方式，可轻松集成浏览、RAG等工具，还附带一个快速交互式测试运行器，内置覆盖率报告支持。
它的理想用途是快速原型开发——当客户需要快速获得概念验证型Agent时，这款框架能派上大用场。其内置测试运行器可节省数小时调试时间，实时开发服务器还能捕捉常见错误。
对于从零开始启动Agent项目的场景，AgentStack能提供良好的起步基础，该框架的核心关注点是提升开发者效率。
核心特性
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带覆盖率报告的快速交互式测试运行器
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可轻松集成浏览和RAG工具
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带错误检测功能的实时开发服务器
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针对常见Agent模式的内置模板
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快速原型开发能力
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可投入生产的Agent脚手架
AgentStack消除了拖慢Agent开发进度的搭建障碍。
8. CrewAI
CrewAI是一款精简、独立、高性能的多AI Agent框架，兼具简洁性、灵活性和精准控制力。
借助CrewAI，你可以构建客户服务类Agent——让不同Agent负责不同专业领域：一个Agent筛选技术问题，一个处理账单咨询，还有一个升级处理复杂案例。多Agent工作流能将复杂任务拆解为多个子任务，每个子任务由承担特定角色的Agent执行。
对于需要自适应问题解决能力的场景，Crew（Agent团队）可实现自主协作。
核心特性
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具备专业功能的角色扮演型自主AI Agent
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顺序、并行及分层任务执行模式
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用于确定性事件驱动编排的流程（Flows）
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内置协作与任务委派系统
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无外部依赖的独立框架
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支持任意LLM及云平台部署
当你需要Agent以团队形式协作（而非仅执行并行任务）时，CrewAI的表现十分出色。
9. Atomic Agents
Atomic Agents框架围绕“原子性”概念设计，是一款轻量级模块化框架，用于构建具备Agent能力的AI流水线（pipeline）和应用。
使用Atomic Agents构建项目时，每个组件都有单一、明确的用途。你可将其用于复杂数据处理流水线——让不同Agent负责不同的数据转换步骤。相比单体Agent系统，这种模块化设计使调试工作简单得多。
该框架提供了一套工具和Agent，可通过组合这些组件构建功能强大的应用。
核心特性
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轻量级模块化架构
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乐高积木式组件组合
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基于Pydantic构建，支持schema验证和序列化
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遵循原子设计原则，确保代码可维护性
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可与现有技术栈无缝集成
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可自定义且可扩展的Agent流水线
借助这款框架，维护工作会更轻松：当系统出现问题时，你能快速定位需要修复的原子组件。
10. Letta
Letta是一款开源框架，用于构建具备高级推理能力和透明长期记忆的有状态Agent（stateful agents）。
Letta前身为MemGPT，它为LLM添加了状态功能，使其拥有能跨对话和会话持久化的记忆。与对话结束后就会忘记所有信息的基础聊天机器人不同，Letta Agent会随着时间推移逐步深化理解——它们能记住你的偏好、过往问题，以及数月前对话中的上下文信息。
Letta Agent会跨会话维护记忆并持续优化，该框架采用了自编辑记忆技术。
核心特性
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跨会话持久化的透明长期记忆
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Agent可修改自身记忆的自编辑记忆系统
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用于调试和透明化的白盒记忆架构
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与模型无关的设计，支持多个LLM提供商
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基于MemGPT研究构建的高级推理能力
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支持云部署和自托管两种方式
Letta Agent可通过工具修改自身记忆，这意味着它们无需人工管理记忆就能实现学习和自适应。
11. uAgents
uAgents设计用于在Python中创建自主AI Agent。通过简洁的装饰器（decorators），你就能构建出可按计划执行各类任务，或响应多个事件触发动作的Agent。
该框架专为构建去中心化Agent网络而设计。你可将其用于供应链监控系统：让不同Agent分别独立跟踪库存、价格和物流信息，同时在需要时实现协同。这种去中心化方案意味着不存在单点故障风险。
在多Agent系统中，Agent可与系统内所有其他Agent通信，以解决问题、执行任务和进行事务处理（transact）。
核心特性
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用于构建去中心化Agent的轻量高速框架
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用于任务调度和事件驱动型任务的简洁装饰器
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通过Fetch Network实现的Agent发现与通信功能
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内置支持Agent间支付的事务处理能力
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需极少人工干预的自主运行模式
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原生Python框架，具备简洁易懂的语法
uAgents在创建Agent生态系统方面表现出色：在这类生态中，单个Agent可独立运行，同时在需要时能找到其他Agent并开展协作。
总结思考（Final Thoughts）
纵观所有这些框架，我发现它们各自从不同角度切入Agent开发。但深入分析会发现，它们都在解决同一个核心问题：在缩短开发时间的同时，保证专业级的产出质量。Flowise的拖拽式界面尤为突出——它是唯一一款在Agent开发过程中完全去除编码环节的框架。
其他框架多专注于打造更优质的API或更简洁的代码，而Flowise则让非开发人员无需编写代码就能构建AI工作流。
你在项目中使用的是这些AI Agent框架中的哪一个？
