带你认识七大热门开源AI智能体框架——LangGraph、OpenAI智能体开发工具包、Smolagents、CrewAI、AutoGen、Semantic Kernel和LlamaIndex智能体。我们将对比它们的特点，教你如何选择。
以前搭建AI智能体就像用代码碎片拼拼凑凑，全靠不断试错调整提示词。现在有了越来越多的开源框架，能帮你轻松创建会思考、能规划、自主执行任务的智能体。本文将详细介绍这些主流开源AI智能体框架：LangGraph、OpenAI智能体开发工具包、Smolagents、CrewAI、AutoGen、Semantic Kernel和LlamaIndex智能体。读完本文，你会清楚每个框架的专长领域、它们之间的区别，以及在实际开发中如何发挥最大价值。
开发智能体最大的难点在于平衡两点：既要给AI足够的自主性来灵活处理任务，又要保持足够的可控性确保稳定运行。每个框架的设计理念各不相同——有的采用图形化工作流，有的主打轻量代码驱动。我们将解析它们的核心思想，看看如何融入你的工作流程。
1、 LangGraph
LangGraph 是基于知名库LangChain开发的图形化架构，把智能体的每个步骤看作有向无环图中的节点。每个节点处理一个提示词或子任务，节点间的连线控制数据流向。这种设计特别适合需要精确控制任务分支和错误处理的复杂多步骤任务。LangGraph的图形化思路让你能直观查看和调试决策流程，同时继承了LangChain丰富的工具和集成功能。
喜欢用状态化工作流建模AI任务的开发者会更青睐LangGraph。如果你的应用需要可靠的任务分解、并行分支，或在特定环节加入自定义逻辑，LangGraph的显式控制会是不错的选择。
2、OpenAI智能体开发工具包
OpenAI Agents SDK 是OpenAI最新推出的智能体构建工具，把OpenAI的能力打包成结构化工具集，用来创建具备推理、规划能力，能调用外部API或函数的智能体。它提供专门的智能体运行环境和简洁API来分配角色、工具和触发器，旨在简化多步骤或多智能体的协调工作。虽然还在完善中，但开发者喜欢它风格熟悉的提示词设计，以及与OpenAI模型的原生集成。
3、Smolagents
Hugging Face出品的smolagents 走极致简约的代码优先路线。它不用复杂的多步骤提示词或高级协调机制，而是建立最小化的循环——智能体通过编写和执行代码来达成目标。最适合需要小巧独立智能体的场景，比如调用Python库或快速计算，无需构建完整图形或设计多智能体对话流。它的核心卖点就是极简：只要几行配置，模型就能自行调用指定工具或库。
如果你追求快速搭建，想看着AI实时生成Python代码，smolagents提供了优雅方案。它自动处理"思考-行动"（ReAct）式提示，你只需关注智能体要做什么，不用操心如何串联思考步骤。
4、CrewAI
CrewAI 专注多智能体的角色化协作。想象给每个智能体赋予独特技能或个性，让它们通过合作（甚至辩论）来解决问题。这个框架提供"工作组"（Crew）的高级抽象概念——作为多个智能体的容器，每个智能体都有特定角色。工作组负责协调流程，让智能体们共享上下文，彼此贡献成果。我喜欢CrewAI的易配置性，同时允许接入高级记忆和错误处理逻辑。
如果你的场景需要多智能体协作——比如"规划师"智能体把任务分派给"研究员"和"写手"智能体——CrewAI能让这变得简单。内置记忆模块和流畅体验使其在需要任务协作与并行的场景中越来越受欢迎。
5、AutoGen
出自微软研究院的AutoGen把所有交互视为专用智能体间的异步对话。每个智能体可以是ChatGPT式助手或工具执行者，你负责编排它们如何传递消息。这种异步方式减少阻塞，适合长时间任务或需要等待外部事件的场景。喜欢"多个LLM对话"概念的开发者会欣赏AutoGen的事件驱动设计，特别适合需要实时并发或频繁角色切换的动态对话。
如果你构建的智能体重度依赖多轮对话和实时工具调用，AutoGen很合适。它支持多智能体自由对话，背后有研究驱动的社区持续提供新型对话模式。
6、Semantic Kernel
Semantic Kernel 是微软推出的.NET优先方案，用于编排AI"技能"并组合成完整计划或工作流。支持多语言（C#、Python、Java），侧重企业级需求如安全性、合规性和Azure服务集成。不同于限定单一协调器，你可以创建各种"技能"——有的由AI驱动，有的纯代码实现，然后混合使用。这种设计深受那些希望将AI嵌入现有业务流程，而不想重写整套技术栈的团队青睐。
如果你需要融合AI与非AI服务的正规化方案，Semantic Kernel是强有力选择。它结构化的"规划器"抽象能处理多步骤任务，非常适合企业级关键应用。
7、LlamaIndex智能体
LlamaIndex最初是为聊天机器人增强文档检索能力的方案，后来逐步加入智能体功能来串联查询和整合外部知识源。当你的核心需求是从本地或外部存储检索数据，并将信息融合成连贯回答或行动时，LlamaIndex智能体表现突出。它在数据索引、文本分块、连接LLM与知识库方面的工具链非常出色，这种以数据为中心的特质也延续到智能体层面。
如果你处理数据密集型任务——比如私有文档问答、大资料库摘要或构建专业搜索智能体——LlamaIndex智能体可能就是答案。如果你已用LlamaIndex做检索，开发体验会很顺畅，它也容易与其他专注协调的框架配合使用。
对比表格
框架名称 核心模式 主要优势 最佳适用场景 |
可见这些框架采取了截然不同的设计思路。LangGraph等图形方案提供精确控制，AutoGen等对话方案追求自然灵活；CrewAI的角色化协调能通过"专家团队"处理复杂任务，而Smolagents适合极简代码模式；Semantic Kernel定位企业市场，LlamaIndex智能体擅长检索类应用；OpenAI工具包则吸引OpenAI技术栈的现有用户。
选择框架的关键因素
与其直接推荐某个工具，更重要的是把握决策时的核心考量维度：
任务复杂度与工作流结构：
判断任务是简单还是需要复杂多步推理。复杂工作流可能适合图形化或技能化方案，简单任务或许只需轻量代码方案。
协作与多智能体：
确认项目是否需要多个角色化智能体互动协调。多智能体协作需要支持异步对话和任务委派的架构。
集成需求：
考虑智能体需要对接的环境和系统。有些框架更方便工具调用，有些则侧重快速原型开发。
性能与扩展性：
评估应用的性能要求。高并发和实时交互可能需要事件驱动架构。这时可观测性工具就至关重要，能帮你追踪行为并持续优化性能。
下方流程图概述了关键决策点（注：并非全部考量因素，各框架能力可能有重叠，例如OpenAI工具包也能用于多智能体工作流）。
开始 |
为什么智能体追踪与可观测性很重要
智能体框架涉及大量移动部件。每个智能体都可能调用外部API、检索数据或做出引发新分支的决策。清楚掌握"发生了什么-为什么-怎么发生的"对于生产环境至关重要。