2024 年构建 AI 代理的 5 大框架（另加 1 个额外内容）

你好，我是 Nomadev！如果你和我一样，可能已经注意到AI 代理正在席卷全球。说真的，AI 代理不仅仅是炒作，它们已经赋能智能系统、实现任务自动化，并代表企业做出决策。我一直在深入研究这个领域，相信我，未来是代理驱动的。

现在，如果您想参与这场革命并构建自己的AI代理，您需要合适的框架才能开始。因此，我精心挑选了5个顶级框架，它们将帮助您在2024年创建尖端的AI代理。无论您是构建智能助手还是多代理系统，这些工具都能满足您的需求。

动图

1. CrewAI

动图

如果您想构建像团队一样工作的AI代理， CrewAI是我的首选框架。想象一下，一个由代理组成的“团队”，每个代理都有特定的角色，协作解决复杂的问题。无论是协调任务、处理项目还是管理多个活动部件，CrewAI都能在AI环境中无缝模拟现实世界的团队合作。它非常适合需要多个代理像人类团队一样协作的项目。

为什么选择 CrewAI？

CrewAI 在需要协作解决问题的场景中大放异彩。它支持动态任务委派——代理可以实时规划、分配和管理任务，并根据新信息进行必要的调整。代理间通信稳定可靠，使代理能够协调工作，更快、更高效地交付成果。凭借基于角色的架构，CrewAI 可以轻松模拟类似人类的团队合作，这对于复杂项目至关重要。

2.朗链

LangChain是一个强大的框架，适用于任何依赖LLM构建应用程序的人。无论您使用的是 GPT-4、Anthropic 还是 Hugging Face 模型，LangChain 都能通过提供统一的界面和模块化架构来简化流程。它预装了提示符、解析器和内存管理等预建组件，让您轻松构建复杂的 AI 应用程序。

为什么选择 LangChain？

如果您正在使用基于 LLM 的代理，LangChain 应该是您的首选。它提供模块化且可扩展的架构，您可以根据需要更换不同的 LLM、提示或工具。LangChain 的内存管理功能使其非常适合处理长时间对话或多步骤工作流，这对于聊天机器人和问答系统至关重要。凭借其统一的界面，您可以轻松集成多个 LLM 提供商，例如 OpenAI 和 Hugging Face。

3. Hugging Face 出品的《Transformers Agents 2.0》

Transformers Agents 2.0框架为基于代理的 AI 应用引入了先进的工具，使代理能够利用 LLM 解决复杂任务。通过基于过去的观察和模块化工具进行迭代，该框架使开发者能够构建高效透明的代理工作流程。Hugging Face 的代理性能卓越，在多项基准测试中均取得了最佳成绩。

为什么选择 Transformers Agents 2.0？

Transformers Agents 2.0 注重模块化和清晰度，尽量减少抽象，方便开发人员检查和调试代理行为。该系统将 LLM 与代理类型分离，允许您将任何 LLM 与任何代理配对，以获得灵活、高性能的结果。它还具有自校正 RAG和模块化工具，可实现精确高效的代理工作流程。

了解有关 Transformers Agents 2.0 的更多信息

4. Microsoft 语义内核

Microsoft Semantic Kernel是一款轻量级开源开发工具包，可让您轻松地将 AI 模型集成到现有代码库中。它专为企业级应用程序而设计，已被微软和财富 500 强企业用于实现业务流程自动化。Semantic Kernel 支持 C#、Python 和 Java，灵活、模块化且安全可靠，为可靠的 AI 解决方案提供遥测、钩子和过滤器。

为什么选择 Microsoft Semantic Kernel？

Semantic Kernel 是将 AI 集成到企业应用中的终极中间件。它面向未来，让您无需重写整个代码库即可随着技术进步更换 AI 模型。该框架允许 AI 模型通过插件调用您现有的代码，从而更轻松地实现任务自动化。Semantic Kernel 的模块化和可扩展架构确保您能够随着需求的增长不断构建 AI 代理。

5. Microsoft AutoGen

Microsoft AutoGen是一个开源编程框架，旨在构建和协调多智能体对话系统。您可以将 AutoGen 视为基于智能体的 AI 开发的 PyTorch——它简化了涉及多个智能体的复杂工作流程的编排。AutoGen 允许智能体进行对话、使用工具，甚至与人类协作，使其成为构建下一代 LLM 驱动应用程序的理想框架。

为什么选择 Microsoft AutoGen？

AutoGen 专为多代理对话和工作流构建，可轻松自动化需要代理之间相互通信的复杂任务。AutoGen 支持LLM 和工具集成，可灵活设计自主系统或人机交互系统。无论您开发的是聊天机器人、助手还是任务自动化系统，AutoGen 的可定制代理都能帮助您构建可扩展且强大的应用程序。

奖励：OpenAI 的 Swarm

Swarm是 OpenAI 的实验性框架，旨在简化多智能体系统的编排。Swarm 提供了一个轻量级的基础架构，智能体可以动态地相互交接任务，从而实现高效且可控的多智能体协调。Swarm 构建于 ChatCompletions 之上，可确保 AI 智能体以最小的开销顺畅交互，使其成为需要无缝管理多个智能体的开发者的强大工具。

为什么选择 Swarm？

Swarm 专注于提供轻量级且高度可控的代理编排。其独特的代理切换方法使开发者能够构建模块化、可扩展的系统，其中代理专注于特定任务，并无缝地相互交接职责。这使得 Swarm 成为希望以最小的基础设施复杂性快速测试、迭代和部署多代理配置的 AI 研究人员和开发者的理想之选。

在 GitHub 上查看 Swarm

比较表

人工智能的未来在于人工智能代理，而这些框架正引领潮流。CrewAI非常适合需要多个代理协同工作的协作系统。LangChain和Vertex AI Agent Builder在 LLM 驱动的企业级人工智能应用中表现出色，而Microsoft Semantic Kernel和AutoGen分别提供企业级和多代理对话解决方案。

这些框架各有优势，请选择符合您需求的框架，准备好构建未来的 AI 代理吧！祝您编程愉快！

所以，如果你渴望了解更多，并希望随时了解本教程的每一部分，请务必在 Twitter 上关注我并开启通知功能。这样，你就不会错过任何精彩内容。欢迎在下面的评论区告诉我你最喜欢哪部分👇

在 Twitter 上向 Nomadev 问好！

我们在这里合作并将创新想法变成现实：

• 开放DevRel 合作以帮助品牌有机成长。
• 有酷炫的 AI MVP或全栈 AI 应用创意？我们随时准备助您实现。

联系我们：

• 电子邮件: thenomadevel@gmail.com
• 在X上打招呼

敬请期待更多精彩教程，让我们一起继续构建令人惊叹的 AI 解决方案！🚀