张海立--从 LangGraph、llama-agents 看开源 Agent 框架的发展和竞争.pdf

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1、例：支撑海量数据的大数据平台与架构 例：茹炳晟例：腾讯Tech Lead，腾讯研究院特约研究员正文要求：微软雅黑：最小字号 8号 宋体：最小字号 10号 等线：最小字号 12号从 LangGraph、llama-agents 看开源 Agent 框架的发展和竞争 张海立LangChain Ambassador，LangChain实战作者张海立（B 站昵称：沧海九粟）LangChain Ambassador，LangChain实战作者毕业于复旦大学，获硕士学位。驭势科技云平台研发总监，中国信息通信研究院“汽车云”工作组首批专家，目前专注的领域是无人驾驶运营运维平台的标准化和智能化研究。曾就职于英

2、特尔亚太研发有限公司，担任高级研发经理和架构师。同时作为开源爱好者和布道师，长期关注和致力于云原生和前沿互联网技术的推广，现担任 LangChain Ambassador，KubeSphere 用户委员会上海站站长和 CNCF OpenFunction 项目管委会成员。CONTENTS目录1.概览：四个热门开源 AI Agent 框架 2.选择：两类初始的设计思路 3.对标：两种差异化的架构方案 4.归一：AI Agent 应用框架的趋同概览：四个热门开源 AI Agent 框架四个热门开源 AI Agent 框架：GitHub Trends四个热门开源 AI Agent 框架：看图识库Aut

3、oGenLangGraphCrewAIllama-agents选择：两类初始的设计思路AutoGenLlamaIndexAutoGen：开创性的多代理对话式 AI 应用框架 AutoGen 是最早专注于构建多代理对话式 AI 应用的开源框架。它简化了基于 LLM 的多代理系统的创建过程，支持代理之间的自主交互。AutoGen 允许开发者定义具有不同角色和能力的多个 AI 代理，这些代理可以相互协作以完成复杂任务。框架提供了灵活的对话管理，以及自定义的代理行为设计。优势：提供高级抽象的多代理协作模式，简化了复杂 AI 系统的开发；支持灵活的代理角色定义和自定义行为，适合快速原型开发和实验。劣势：

4、对底层流程控制的精细调整能力较弱；在处理需要严格顺序控制的复杂工作流时可能不够灵活。机会：随着更多领域采用 AI 协作系统，AutoGen 可以成为快速部署多代理解决方案的首选工具；通过与低级框架的集成，可以提供更全面的解决方案。威胁：随着低级框架逐渐增加高级抽象功能，可能会削弱 AutoGen 在易用性方面的优势；用户可能因为需要更精细的控制而转向底层框架。Portal:microsoft.github.io/autogenCrewAI：编排角色扮演、自主 AI 代理的框架 CrewAI 是一个尖端框架，用于编排角色扮演、自主 AI 代理。它通过培养协作智能，使代理能够无缝协作，处理复杂任务

5、。CrewAI 允许开发者创建具有特定角色、目标和工具的 AI 代理，并将它们组织成一个协同工作的团队。优势：专注于角色扮演和团队协作，提供直观的代理定义和任务分配机制；支持顺序和层次化的任务执行，平衡了易用性和流程控制。劣势：可能在处理高度动态或需要复杂状态管理的场景时不够灵活；与底层系统和工具的集成可能不如低级框架深入。机会：在需要模拟人类团队协作的应用场景中有巨大潜力，如教育、培训和决策支持系统；可以通过增加更多预定义角色和任务模板来简化用户使用。威胁：如果用户需求转向更精细的流程控制，可能会失去一些市场份额给低级框架。Portal:LangGraph：基于图结构的底层代理开发框架 La

6、ngGraph 是一个用于构建基于图结构的代理应用。它允许开发者将复杂的 AI 任务分解为相互连接的节点和边，每个节点代表一个特定的操作或决策点。LangGraph 支持循环和分支逻辑，提供内置的状态持久化机制，并支持人机交互工作流。该框架的设计理念是使 AI 工作流更加模块化、可视化和可控。它可独立使用，或与 LangChain 和 LangSmith 无缝集成，为开发者提供了强大的工具来创建高度灵活和可扩展的语言处理系统。优势：比较全面地支持循环和分支，提供内置持久性，支持人机交互工作流；与 LangChain 生态系统集成非常良好，也可以独立使用。劣势：学习曲线可能较陡；在简单任务上可能