4个主流代理开发框架的对比

AI代理平台已成为现代自动化和AI工作流程中不可或缺的工具。这些平台允许多个AI代理（通常由大型语言模型提供动力）协同工作，委派任务，甚至相互交谈以解决复杂问题（什么是crewAI？| IBM）。这种代理架构使应用程序更加动态和强大——例如，一个代理可能专门负责规划任务，而另一个代理则执行任务，所有这些都在一个协调框架下进行。这样的多代理系统可以利用每个代理的优势，并根据需要使用工具或API，超越了单一AI所能完成的任务。

在这篇文章中，我们将重点关注四个值得注意的AI代理框架：CrewAI、AutoGen、LangChain和Pydantic AI。这些平台对“代理”的概念有不同的处理方式。我们将解释它们的工作原理、它们的优点（优点）、它们的缺点（缺点），以及在什么情况下你可能会选择其中一个而不是其他平台。通过理解这些差异，你可以选择最适合你需求的最佳平台——无论是简单性、丰富的代理间通信、可扩展性，还是对输入/输出的严格控制。

1、CrewAI

CrewAI是一个用于将自治AI代理作为协作“团队”协同工作的开源框架（什么是crewAI？| IBM）。它强调了一种简单的基于角色的结构：你定义具有特定角色（如研究员、作家）的代理和任务，CrewAI协调它们的互动以实现总体目标。这种结构化的方法使得CrewAI相对易于使用，即使是初学者也能轻松上手。事实上，CrewAI提供了设计代理工作流的可视化界面，降低了那些没有广泛编码经验的人的入门门槛（CrewAI与AutoGen：哪个AI代理框架适合你的项目？[2025指南]）。你可以快速原型化一个代理团队来处理单个特定任务或一系列任务，使其成为需要快速解决方案的简单实现的理想选择。

优点： 易于使用且适合初学者。 CrewAI的角色导向设计和简单的API使其能够快速实施单任务或狭义范围的代理解决方案（CrewAI与AutoGen分析用于可扩展的AI代理开发）。你可以用最少的设置启动一个“AI团队”，即使是非程序员也可以利用其无代码工具来配置代理。它非常适合快速部署一次性自动化工作流程或业务流程。

缺点： 对于非常复杂或不规则的代理交互灵活性有限。 CrewAI在你有一个明确的工作流程和角色时表现最佳——本质上是你想要自动化的已知过程（CrewAI与AutoGen分析用于可扩展的AI代理开发）。它目前主要以顺序或层次的方式协调代理（例如，一个代理委派给另一个代理），这意味着它不适合自由形式的多代理对话或高度动态的场景。在不符合其结构化范式的高级AI工作流程中，CrewAI可能会感到受限，并可能需要自定义编码或变通方法。

2、AutoGen

AutoGen是一个专门为密集的代理间对话和协作AI工作流程构建的平台。它由微软研究团队开发，允许你创建多个AI代理，这些代理可以相互交流（甚至与人类交流）以共同完成任务（多代理对话框架 | AutoGen 0.2）。在一个AutoGen系统中，代理之间来回发送消息——集思广益、寻求帮助、划分子任务——直到解决问题。这使得AutoGen非常适合于没有单一代理拥有全部知识或能力的应用场景；相反，几个专业代理共同聊天和推理（例如，“计划者”代理和“执行者”代理协同工作）。

优点： 适用于代理间通信和复杂的协作工作流程。 AutoGen在需要多个AI大脑共同工作的场景中表现出色。它的架构最大限度地发挥了基于LLM的代理的优势，让它们作为一个群体聊天和推理（超越自动化：深入探讨微软的AutoGen对话式AI框架——科技新闻与洞察)。这种方法可以解决复杂的任务（如编程任务、研究问题或多步骤推理），这些任务可以从代理之间的迭代对话中受益。AutoGen在任务变得更加复杂时也能很好地扩展——通过自动化和优化复杂的LLM交互，它有助于在繁重的多代理交互中保持性能（超越自动化：深入探讨微软的AutoGen对话式AI框架——科技新闻与洞察)。简而言之，它非常适合涉及许多来回步骤的复杂工作流程。

缺点： 可能资源密集且比简单平台需要更多设置。 因为AutoGen代理持续聊天并调用大型模型（可能还有工具），这些对话可能引入显著的计算开销（CrewAI与AutoGen：哪个AI代理框架适合你的项目？[2025指南])。运行AutoGen系统可能比单代理方法消耗更多的API调用或GPU时间。此外，设置AutoGen需要更多的工程努力——你需要定义每个代理的角色以及它们如何沟通。这是一个以开发者为中心的开源框架，这意味着新用户的学习曲线更陡峭（CrewAI与AutoGen：哪个AI代理框架适合你的项目？[2025指南])。实际上，你应该熟悉Python和LLM概念才能有效地配置AutoGen，并准备好管理如此多灵活性带来的额外复杂性。

(多代理对话框架 | AutoGen 0.2) AutoGen的设计使多个可对话的代理（如AssistantAgents和UserProxyAgents）能够互相聊天以解决问题（ 多代理对话框架 | AutoGen 0.2）。每个代理可以发送/接收消息，甚至可以根据需要集成工具或人类输入。

3、LangChain

LangChain是一个强大的框架，采取了更为通用的方法：不仅仅是多个代理聊天，还包括连接大型语言模型到广泛的工具、数据源和其他组件以构建复杂的AI应用。使用LangChain，你可以创建复杂的管道（或“链”），其中LLM可能会调用外部工具，获取一些数据，将其输入到另一个模型中等等（LangChain对初学者开发者的优缺点——DEV社区)。它支持广泛的库集成——从各种LLM提供商（OpenAI、Anthropic、Cohere等）到数据库、API、知识库等（[LangChain对初学者开发者的优缺点——DEV社区](https://dev.to/alexroor4/the-pros-and-cons-of-langchain-for-beginner-开发者-25a7#:~:text=支持多种LLM的LangChain,不必切换工具）。LangChain极其灵活：开发人员可以创建自定义链或代理，整合记忆，处理对话上下文，并基本上混合和匹配模块以适应几乎任何用例。

优点: 高度灵活且功能丰富。 LangChain为LLM驱动的应用程序的几乎所有方面提供了构建块。需要一个具有记忆的聊天机器人？一个搜索文档的问题回答系统？一个执行代码的工具使用代理？LangChain都有这些模块或示例。它的优势在于协调复杂的管道并与其他大量工具和库集成。这意味着您可以设计非常复杂的AI工作流程来满足您的需求。该框架的模块化特性允许轻松插入新组件或替换模型，使其随着AI能力的发展而保持未来适用性。

缺点: 学习曲线陡峭且需要大量设置。 LangChain灵活性的另一面是复杂性。该框架引入了许多抽象（链、代理、工具、回调、记忆等），对于新手来说，导航其广泛的组件和集成可能具有挑战性（）。事实上，开发人员经常面临LangChain的陡峭的学习曲线——在有效使用它之前需要学习很多内容，而且文档量很大。初学者可能会发现它不太友好，因为即使是一个简单的链也需要理解多个概念。此外，LangChain解决方案可能比专门构建的平台涉及更多的样板代码和配置。简而言之，它是强大的但不是即插即用的——预计要投入时间进行设置和调试。过度工程也是一个风险；对于非常简单的任务，LangChain可能是杀鸡用牛刀，而对于复杂任务，则需要仔细设计以避免性能开销或维护麻烦（LangChain对初级开发者的优缺点 - DEV社区) (LangChain对初级开发者的优缺点 - DEV社区)。

(概念指南 | ️ LangChain) 简化后的LangChain工作流：模型可以调用外部工具，然后使用它们的结果再生成最终答案（概念指南 | ️ LangChain）。这种工具链是LangChain的核心功能之一，但它要求规划步骤序列（查询 -> 模型 -> 工具 -> 模型等）。*

4、Pydantic AI

Pydantic AI（通常称为PydanticAI）是一个较新的框架，将Pydantic库（以其Python中的数据验证而闻名）的优点带入了AI代理领域。它专注于让您对AI代理的输入和输出格式以及步骤之间的数据流动具有细粒度控制。在Pydantic AI中，您使用Pydantic模型定义AI应该消费或产生的模式，该框架确保语言模型的输出符合这些模式（PydanticAI）。这意味着您可以强制AI返回特定的JSON结构或格式良好的答案，从而大大减少输出的可变性和错误。Pydantic AI还支持使用Python代码进行步骤链接或编排，甚至支持基于图的流程以处理更复杂的逻辑，但始终强调验证和结构。

优点: 精确的数据验证和结构化的输出。 Pydantic AI的最大卖点是您可以信任来自AI代理的数据格式。通过利用Pydantic，它会自动解析并验证模型的输出是否符合指定的模式，捕捉任何偏差（PydanticAI）。这对于生产场景非常有用，其中错误格式的响应可能会破坏系统。它还允许您定义自定义输入结构——本质上给AI提供类型化、定义明确的接口。此外，您可以在标准Python代码中嵌入对AI工作流程的强大控制；您可以随意插入验证、转换或条件逻辑。对于重视类型安全和清晰度的开发人员，Pydantic AI提供了一种以更可预测的行为构建AI功能的方法。

缺点: 不适用于多代理对话，且设置需要专业知识。 Pydantic AI非常适合控制单个代理或管道的输入/输出，但对于复杂交互的多代理编排并不是其主要关注点。虽然它确实支持多步骤工作流程，但您可能需要手动连接它们或使用可选的图形定义来处理分支和交互（PydanticAI）。如果您尝试复杂的代理对话，这可能会变得繁琐——本质上，在没有基于图形的设计下，复杂的多代理逻辑可能会变成“意大利面条代码”。此外，配置Pydantic AI以适应您的用例需要深入了解Pydantic并仔细规划模式。这是一个低级框架（从您编写Python代码而不是高级GUI或简单配置的角度来看）。因此，开发人员需要熟悉Python类型模型，思考每个输入/输出格式，并可能处理当AI输出不符合预期模式时的错误。它提供了极大的控制，但也带来了掌握工具的责任——它不像其他一些平台那样即插即用。（另外，由于Pydantic AI相对较新，社区资源和示例仍然有限，这可能会使学习阶段更加困难。）

5、结束语

总之，这些AI代理平台各有自己的理念和理想应用场景：

CrewAI — 当你需要简单性和快速启动时选择CrewAI。它非常适合定义明确的任务或业务流程，其中你可以为每个代理设定清晰的角色。如果你是初学者或需要快速原型化解决方案（也许借助一些无代码辅助），CrewAI的易用性是一个很大的优势。只需记住，对于非常复杂或不可预测的情况，它不够灵活。
AutoGen — 当你的应用程序受益于多个AI代理的交流和协作时使用AutoGen。这可以用于研究助手讨论一个话题，AI配对编程场景，或者任何需要来回推理的情况。AutoGen在复杂性和动态交互方面表现出色，但要做好处理计算成本的准备。它非常适合推动多代理AI的极限，特别是如果你有足够的资源支持它。
LangChain — 如果你需要一个高度可定制的管道和大量的集成，请选择LangChain。它是构建复杂AI驱动系统的工具包，可能涉及工具、记忆和自定义逻辑，而不仅仅是对话。LangChain就像一把瑞士军刀——经验丰富的用户手中强大，但对于新手来说可能令人望而生畏。如果您的项目需要那种级别的复杂性（例如，结合LLM与向量数据库查找，然后调用API，然后解析结果），LangChain是一个顶级竞争者。只是要考虑到实现它需要花费的时间。
Pydantic AI — 当数据验证、输出格式和可靠性至关重要时选择Pydantic AI。如果你正在构建的应用程序中，AI的响应结构与内容一样重要（例如，填写JSON表单，或确保某些字段始终存在），Pydantic AI为你提供了所需的控制。如果你喜欢纯Python工作并希望在AI工作流程的每一步强制实施严格的模式，这也是一个合适的选择。然而，它不适合多代理对话——它更适合用于强制线性或单代理任务的正确性。

最终，“最佳”平台取决于你的具体需求和约束条件。在某些情况下，你甚至可以结合使用它们——例如，使用LangChain或CrewAI进行高层编排，但在输出上应用Pydantic验证。AI开发是一个不断发展的领域，这些框架也在持续改进。最好尝试一下其中几个，看看哪个符合你的思维方式并解决你的项目需求。正确的选择可以使AI代理平台显著加速你的开发，并为自动化和智能工作流程打开新的可能性。祝你实验愉快！

原文链接：Comparing AI Agent Platforms: CrewAI, AutoGen, LangChain, and Pydantic AI

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