2026年了，小龙虾都经历了进化。而 AI Agent 也从单一对话转向了复杂的任务编排。开发者在构建具备自主规划、工具调用和多机协作能力的系统时，选择合适的编排框架能够节省大量的底层开发时间。
目前市面上主流的框架各有侧重，本文详细整理了8款具有代表性的AI Agent编排框架，分析各自的功能特点与适用场景，为技术选型提供参考。
LangGraph：基于图结构的状态管理方案
LangGraph是由LangChain团队推出的框架，改变了传统线性链式的开发模式。它将Agent的行为定义为图中的节点，通过边来描述逻辑流转。
这种设计能够处理复杂的循环工作流，允许Agent在执行任务时根据反馈进行往复尝试或修正。LangGraph内置了显式的状态管理功能，可以记录和保存对话过程中的所有中间状态。对于需要持久化存储、支持断点续行以及人工介入审批的生产级应用，LangGraph提供了比较完备的支持。
安装与启动 安装LangGraph基础包需要 Python 3.10 或更高版本。
通过ServBay 一键安装 Python环境。
然后通过 pip 来来安装。
pip install -U langgraph
通常还需要安装LangChain以配合使用。
pip install -U langchain
CrewAI：角色驱动的多体协作系统
CrewAI 将 Agent 模拟成职场中的团队成员。开发者需要为每个Agent定义具体的角色、背景故事和目标。
框架通过任务委派机制，让不同的角色按照既定流程或层级结构进行协作。这种模式非常适合处理需要多工种配合的任务，比如市场调研、内容创作或复杂的软件测试。CrewAI集成了多种预置工具，能够让开发者通过较少的代码量实现Agent之间的信息共享与产出汇总。
安装与项目初始化
CrewAI 一样是需要Python环境，可以通过 ServBay 来安装。
然后使用 pip 直接安装库。
pip install crewai
如果需要使用其提供的命令行工具进行快速开发。
uv tool install crewai
安装完成后，通过以下命令可以自动生成项目脚手架。
crewai create crew <项目名称>
Phidata：侧重数据库集成的助手框架
Phidata在代码风格上非常贴近Python开发者的习惯，它的设计目标是构建具备记忆和知识储备的助手。
该框架的一大特色是对数据库（如PostgreSQL）的深度支持，能够轻松实现结构化数据的存储与检索。Phidata不仅能处理非结构化的文档搜索，还能直接与SQL数据库交互。如果开发的Agent需要频繁读写业务数据，或者需要一个干净、轻量级的代码结构，Phidata是一个理想的选择。
安装与快速开始
准备好 Python 环境后，执行以下命令安装核心库及常用工具。
pip install -U phidata openai duckduckgo-search
Phidata的优势在于简洁，仅需十几行代码即可创建一个具备搜索功能的Agent。
Google ADK：企业级云端生态
Google推出的ADK框架深度绑定了Google Cloud和Vertex AI生态。它能够直接调用Gemini系列模型，并利用谷歌云的基础设施进行扩展。
该框架提供了极强的可观测性和监控工具，方便企业在生产环境中追踪Agent的行为。ADK支持多模态输入处理，能够同时识别文字、图像和视频。对于已经在使用谷歌云服务的企业，ADK在安全性、合规性以及大规模部署方面具有天然优势。
安装与配置 安装ADK需要 Python 3.10 或更高版本。
pip install google-adk
创建并运行Agent的流程如下。
adk create my_agent
adk run my_agent
此外，ADK还提供了一个用于调试的Web界面，可以通过 adk web --port 8000 启动。
Semantic Kernel：微软支持的跨语言编排
Semantic Kernel是微软推出的开源项目，支持C#、Python和Java。它的设计理念是将模型能力与传统的编程语言逻辑无缝结合。
该框架引入了插件机制，将已有的API或函数封装成Agent可以理解的能力。它的规划器功能比较突出，能够根据目标自动拆解步骤并调用相应的插件。由于其企业级的架构设计，Semantic Kernel在处理复杂的内存管理、安全性要求较高的金融或医疗场景时表现稳健。
安装与运行 Python开发者可以使用以下命令。
pip install semantic-kernel
其开发逻辑是先初始化 Kernel 对象，随后通过 add_service 接入AI服务，并使用 add_plugin 挂载自定义的功能类。
Haystack：组件化的数据处理专家
Haystack最初以RAG（检索增强生成）闻名，在2.0版本后演变为通用的Agent编排框架。它采用组件化的设计，开发者可以通过连接不同的功能块来构建流水线。
Haystack在处理大规模文档检索、搜索增强以及复杂数据转换方面积累深厚。它的Pipeline设计非常灵活，支持并行处理和条件分支。对于以知识库检索为核心能力的Agent应用，Haystack提供了非常高效的执行效率。
安装方法
pip install haystack-ai
如果需要体验最新的实验性功能，可以安装预发布版本。
pip install --pre haystack-ai
Camel：自主协作的研究先行者
Camel是最早探索角色扮演协作模式的框架之一。它通过定义初始指令，让两个或多个Agent在最小人工干预的情况下进行自主对话和任务探索。
虽然Camel在商业生产环境中的应用不如上述几个框架广泛，但它在研究Agent的涌现行为、多体博弈以及复杂协作逻辑方面具有独特的价值。它为理解Agent如何通过对话达成共识提供了重要的参考实现。
安装与使用
pip install camel-ai
如果需要启用网页搜索工具，可以安装扩展包。
pip install 'camel-ai[web_tools]'
Camel在研究Agent的涌现行为、多体博弈以及复杂协作逻辑方面具有参考价值。
总结
在实际的项目开发中，如果追求可视化的开发体验和快速上线，可以关注Dify等低代码平台。如果需要精细控制图逻辑，LangGraph是首选。对于需要多角色配合的业务场景，CrewAI的上手门槛更低。而对于有着深厚企业级背景或特定云生态需求的应用，Google ADK和Semantic Kernel则能提供更好的保障。
所有的框架基本都要求 Python 3.10 以上的环境。在安装时，建议 ServBay 安装 Python 环境，以避免依赖冲突。
