智能体框架

概述¶

Agent 框架是封装了 Agent 核心循环（推理 → 行动 → 观察）的开发工具，帮助开发者快速构建基于 LLM 的智能应用。选择合适的框架可以显著降低开发成本，但也需要权衡框架的灵活性与学习曲线。

主流框架¶

LangChain / LangGraph¶

LangChain 是最早也是最流行的 LLM 应用开发框架，提供了丰富的组件抽象（Prompt、LLM、Tool、Memory 等）。随着 Agent 需求的复杂化，其团队推出了 LangGraph 来支持基于图的状态机式 Agent 编排。

特点：

• 组件丰富，生态完善；
• LangGraph 支持循环、分支、条件等复杂流程；
• 支持持久化状态和人机交互；
• 学习曲线较陡，抽象层较多。

LlamaIndex¶

专注于 RAG 和数据连接的框架，也提供了 Agent 能力。适合需要与大量数据源交互的 Agent 应用。

OpenAI Agents SDK¶

OpenAI 官方推出的轻量级 Agent SDK，特点是：

• 原生支持 OpenAI 的 Tool Calling 和 Structured Output；
• 内置 Handoff 机制，支持 Agent 之间的任务移交；
• 轻量简洁，与 OpenAI API 深度集成。

Anthropic Agent SDK¶

Anthropic 推出的 Agent 开发方案，核心理念是：

• 让 Claude 自主管理工具使用循环；
• 强调安全性，内置权限控制；
• 支持 MCP 协议集成。

Vercel AI SDK¶

面向前端开发者的 Agent SDK，提供 TypeScript/JavaScript 生态下的 Agent 能力，与 Next.js 深度集成。

框架选型¶