10个最佳AI代理开发框架 (2025)

2025年的AI领域充满了创新的框架，旨在简化智能自主系统的开发。这些框架使开发人员能够构建、部署和管理能够在最小的人工干预下执行复杂任务的AI代理。以下是一个精心挑选的2025年最优秀的10个AI代理框架列表，它们以其多功能性、易用性和处理现实世界挑战的能力而脱颖而出。

1、CrewAI

CrewAI 是一个多代理系统协调的领先框架。它允许开发人员创建具有特定角色的代理，这些代理可以自主协作以实现共同目标。此框架在需要代理之间团队合作的场景中表现出色，例如客户服务自动化、研究协助和数据处理。

主要特性：

• 具有专门角色的多代理协作。
• 模块化架构，可与其他工具无缝集成。
• 由大型语言模型（LLM）驱动的任务执行。
• 强化学习用于动态决策。

CrewAI 使代理能够有效地沟通和协调的能力使其成为在不同行业中构建复杂工作流的绝佳选择。

2、AutoGen

AutoGen 是一个强大的框架，通过利用其与语义内核的紧密集成来简化自治代理的创建。它支持在其生态系统内托管和管理代理，使其成为适合大规模生产级应用的理想选择。

主要特性：

• 与语义内核的集成以增强稳定性和互操作性。
• 支持多代理编排和运行时收敛。
• 简化业务流程自动化。

AutoGen 对互操作性和易用性的关注使其成为开发人员构建复杂代理系统的首选解决方案。

3、Phidata

Phidata 是一个全面的平台，专为构建可扩展且高效的AI代理而设计。它提供了全栈模板，使开发人员能够从构思到生产快速地进行开发，特别适用于企业级应用。

主要特性：

• 预建模板，包含数据库和API等基本组件。
• 多模态输入处理（文本、图像等）。
• 支持多种LLM，包括OpenAI和Hugging Face模型。
• 简化的监控和部署工作流。

Phidata 的强大功能集确保了开发人员可以专注于逻辑构建，而不必担心基础设施的复杂性。

4、OpenAI Swarm

OpenAI Swarm 是一个实验框架，旨在创建轻量级、模块化的多代理系统。它专注于使代理能够自主协作，同时保持简单性和灵活性。

主要特性：

• 模块化设计，易于定制。
• 轻量级的代理间协调。
• 基于OpenAI的Chat Completions API构建。
• 侧重于推理和问题解决而非速度。

Swarm 是为那些希望在没有大量基础设施要求的情况下试验多代理系统的开发人员而设计的理想框架。

5、Pydantic AI

Pydantic AI 利用Python生态系统来简化AI工作流中的数据验证和序列化。它特别适合涉及大规模数据交互和复杂机器学习模型的项目。

主要特性：

• 自动化输入验证和模式强制执行。
• 可扩展的架构，适用于企业级应用。
• 无缝集成多个AI模型，如OpenAI和Anthropic。
• Python为中心的设计，减少学习曲线。

Pydantic AI 在数据完整性和开发人员生产力方面的关注使其成为构建稳健的AI驱动系统的宝贵工具。

6、LangGraph

LangGraph 建立在流行的LangChain框架之上，但特别关注需要高级协调的多代理系统。其基于图形的工作流使设计复杂的代理交互更加容易。

主要特性：

• 管理多代理协调的工具。
• 通过图形表示工作流。
• 高级错误处理机制。
• 与LangSmith的紧密集成，用于调试和监控。

LangGraph 是适合需要复杂代理协作的项目的理想选择，例如故事应用或战略规划工具。

7、PocketFlow

PocketFlow 是一个轻量级框架，旨在优化用于AI代理的机器学习模型。它专注于减少计算开销，同时保持高性能，使其成为边缘设备或资源受限环境的理想选择。

主要特性：

• 模型压缩技术，如剪枝和量化。
• 支持在边缘设备上部署优化模型。
• 易于集成到现有的机器学习管道。
• 注重能效，不牺牲准确性。

PocketFlow 的优化重点使其成为开发人员针对移动或物联网应用的理想选择。

8、LangChain

LangChain 仍然是AI生态系统中最通用的框架之一。它通过其广泛的工具和集成库简化了基于LLM的应用程序的创建。

主要特性：

• 工作流创建工具，用于上下文管理和多步骤任务。
• 与AWS、GCP和Azure等云平台的集成。
• 支持语义搜索和API交互。

LangChain 的适应性使其适用于从会话式AI到研究工具的广泛用例。

9、Semantic Kernel

Semantic Kernal已发展成为一个支持代理优先编程模型的强大平台。其与AutoGen的集成增强了其能力，使其成为编排复杂工作流的强大选择。

主要特性：

• 为生产级应用设计的稳定API。
• 与AutoGen的统一运行时，实现无缝多代理编排。
• 简化业务流程自动化的流程框架。

语义内核对稳定性和可扩展性的关注确保开发人员可以构建符合其特定需求的可靠系统。

10、MultiOn Agent API

MultiOn Agent API专长于网络自动化任务，使开发人员能够无缝地将AI代理集成到各种应用程序中。其基于浏览器的功能降低了入门门槛，使其即使对非开发人员也易于使用。

主要特性：

• 提供Python和JavaScript的SDK。
• 能够浏览网站、提取数据并完成交易。
• 与流行的LLM框架（如LangChain）集成。
• 专注于跨行业的基于Web的任务自动化。

MultiOn 的易用性使其成为自动化重复在线任务或增强Web平台用户体验的理想选择。

11、结束语

每个框架都有独特的优点，涵盖AI开发的不同方面——从多代理协作（CrewAI）到数据验证（Pydantic AI）再到模型优化（PocketFlow）。通过仔细评估你的项目需求，你可以选择最适合你目标的框架，确保在2025年高效地开发和部署智能系统。

原文链接：Top 10 Best AI Agent Frameworks in 2025 for Busy Builders

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