（保姆级教程）啥是AI Agent？从入门到精通：2025年五大工具框架深度盘点，收藏这一篇就够了！

在AI技术飞速发展的今天，AI Agent已经成为了一个热门的研究和应用领域。无论是企业还是个人开发者，都希望能够借助AI Agent来提升工作效率、优化业务流程或创造全新的用户体验。然而，从零开始构建一个AI Agent并非易事，幸运的是，市面上有许多优秀的框架可以帮助我们快速入坑。今天，就让我们一起来看看2025年值得入坑的五大AI Agent框架吧！

1、先来理解AI Agent是个啥？

AI Agent目前我见到的最多的翻译是“智能体”，但是直译过来是“智能代理”。

它是一种能够感知环境、自主决策并执行任务以实现特定目标的智能系统。它以大型语言模型（LLM）为核心，赋予机器自主性、适应性和交互性，使其能在复杂多变的环境中独立运作。简单来说，AI Agent 就像是一个拥有独立思考和行动能力的智能助手，能够理解你的需求，并通过调用各种工具和资源，为你完成一系列复杂的任务。

就像一位能干的私人助理，它不仅能执行指令，更重要的是能够理解任务背景、制定执行计划，并在遇到问题时灵活调整策略。

AI Agent 的核心在于其自主学习和决策能力，它能够通过不断积累经验来优化自己的行为模式。

AI Agent智能体，通常具备以下特点：

• 自主性：AI Agent能够自主决策和执行任务，无需人类干预。
• 适应性：能够根据环境变化调整自己的行为。
• 交互性：能够与人类或其他AI Agent进行交流与合作。
• 学习能力：通过学习不断优化自己的行为和决策。

在当今数字化时代，AI Agent 正逐渐成为推动各行业发展的重要力量。它广泛应用于客户服务、医疗诊断、股市交易、智能交通、教育辅导等多个领域，为我们的生活和工作带来了极大的便利和效率提升。而 AI Agent 框架，则是构建和开发这些智能代理的关键工具，它为 AI Agent 的创建、部署和管理提供了全方位的支持。接下来，让我们一起深入了解 2025 年值得入坑的五大 AI Agent 框架。

2、框架一：AutoGen

AutoGen是微软发布的一个智能体协作框架，由微软与宾夕法尼亚州立大学和华盛顿大学团队合作，于 2023 年 10 月发布 。其设计旨在帮助开发者创建基于大语言模型（LLM）的复杂应用程序，通过多个智能体之间的协作与交互，实现更加智能和灵活的任务处理。

2.1 主要特点

• 多智能体协作：支持整合不同的大语言模型，AutoGen允许创建代理网络，每个代理都可以独立工作或与其他代理协作。
• 代码自动生成与执行：代理可以自动生成、执行和调试代码，对软件工程和数据分析任务非常有用。
• 外部工具集成：代理可以与外部工具、服务和API交互，显著扩展其功能。
• 可插拔组件：系统支持通过可插拔组件进行自定义，包括自定义代理、工具、内存和模型。

2.2 基本使用

AutoGen支持Python和.NET，开发人员可以配置代理，在执行特定任务之前请求人类用户的指导或批准。代理通过异步消息进行通信，支持事件驱动和请求/响应交互模式。

1、以Python为例，使用 pip 安装pyautogen库，命令如下：

pip install pyautogen

2、核心组件使用
ConversableAgent：用于管理每个角色的行为，是会话的基类。一般不直接使用，而是作为其他类的父类。它能保持对话状态、历史记录，并调用其他工具。例如创建一个 AssistantAgent（继承自 ConversableAgent）：

# 创建一个AssistantAgent，设置系统消息"assistant""你是一个乐于助人的AI助手"

3、UserProxyAgent：用于模拟用户输入和执行代码等，充当用户角色。比如：

# 创建一个UserProxyAgent，设置代码执行配置"user_proxy""work_dir""coding""use_docker"

4、GroupChat：用于管理多个智能体的协作，所有智能体参与到一个对话线程中并共享相同的上下文。示例如下：

# 创建多个智能体"agent1""智能体1的任务描述""agent2""智能体2的任务描述"# 创建GroupChat，添加智能体# 创建GroupChatManager管理GroupChat

5、发起对话：通过initiate_chat方法发起智能体之间的对话，示例如下：

# 发起用户代理与助手代理之间的对话"请帮我写一篇关于人工智能发展的文章大纲"

上述代码中，首先创建了一个助手代理assistant和一个用户代理user_proxy，然后通过user_proxy发起与assistant的对话，请求生成一篇关于人工智能发展的文章大纲。在实际应用中，你可以根据具体需求，调整智能体的配置、数量和对话内容，以实现各种复杂的任务。

2.3 应用场景

AutoGen 的应用场景广泛，在多个领域都能发挥重要作用：

• 软件开发：可以自动生成代码，帮助开发人员快速实现各种功能。通过智能体之间的协作，能够完成从需求分析到代码编写、测试等一系列软件开发任务，提高开发效率，减少开发周期。
• 数据分析：协助用户自动生成数据分析模型和算法。通过多个智能体的分工协作，能够快速完成数据预处理、特征选择、模型训练和评估等工作，为数据分析提供有力支持。
• 智能客服：多个智能体可以协同工作，更好地理解用户问题，提供准确、快速的回答。能够处理复杂的客户咨询，提供个性化的服务，提升客户满意度。
• 教育领域：用于创建智能辅导系统，根据学生的学习情况和问题，智能体之间相互协作，提供针对性的辅导和解答，帮助学生更好地学习和掌握知识。

3、框架二：LangGraph

LangGraph是一个专注于自然语言处理的框架，它通过循环控制、状态管理和人机交互等技术，帮助开发者构建复杂的AI Agent。适用于多种应用场景，如智能客服、智能投资顾问等。

3.1 主要特点

• 循环控制：能够处理复杂的循环任务，确保Agent在多轮对话中保持连贯性和一致性。
• 状态管理：有效管理Agent的状态，使其能够根据不同的上下文和用户输入做出合理的响应。
• 人机交互：提供了丰富的人机交互功能，使得Agent能够更好地理解和满足用户的需求。
• 多Agent通信和协作：支持多智能体之间的通信和协作，共同完成复杂任务。
• 高度可定制：可以根据具体需求进行定制化开发，满足个性化功能要求，拥有丰富的插件、工具和第三方服务支持，方便功能扩展和优化。

3.2 基本使用

使用LangGraph时，你需要首先安装LangGraph框架,使用 pip 安装langgraph库，命令如下：

pip install -U langgraph

安装时可能还需要安装其他相关依赖，如langchain等，具体可根据实际情况和报错信息进行安装。

2、然后，定义Agent的名称、功能和语言模型等。通过设置循环控制和状态管理，可以创建能够处理复杂任务的Agent。在开发过程中，你可以利用LangGraph提供的工具和接口来测试和优化Agent的性能。

3.3 应用场景

LangGraph 的应用场景广泛，能够在多个领域发挥重要作用：

• 交互式叙事：用于创建具有丰富情节和多分支剧情的交互式故事、游戏等。通过循环和分支能力，根据用户的选择动态生成不同的故事发展，提供个性化的叙事体验。
• 智能客服与售后支持：在处理复杂的客户问题时，能够根据客户的反馈和问题状态，灵活调整对话流程，提供更加精准和贴心的服务。例如通过循环询问获取更多信息，以解决客户的疑难问题。
• 自动化任务流程优化：对于需要多次迭代和反馈的自动化任务，如数据分析流程中的数据清洗、模型训练与优化等环节，可利用 LangGraph 的循环计算和状态管理能力，实现流程的自动化和优化。
• 多智能体协作系统：支持多智能体之间的复杂协作，通过图模型清晰地定义智能体之间的交互关系和协作流程。例如在一个智能城市管理系统中，多个智能体分别负责交通、环境、能源等不同领域，LangGraph 可协调它们之间的工作 。

4、框架三：Phidata

Phidata是一个基于Python的框架，能够将大型语言模型（LLM）转化为AI产品中的Agent。

它支持多种主流的大厂闭源和开源LLM，如OpenAI、Anthropic、Cohere、Ollama和Together AI等。通过其对数据库和向量存储的支持，我们可以轻松地将AI系统连接到Postgres、PgVector、Pinecone、LanceDb等。

4.1 主要特点

• 多LLM支持：支持主流大厂的闭源和开源LLM，如OpenAI、Anthropic等。
• 数据库支持：通过其对数据库和向量存储的支持，可以轻松地将AI系统连接到Postgres、PgVector等。
• 监控关键指标：提供会话快照、API调用、token使用情况，并支持设置调整和Agent改进。
• 内置Agent UI：Phidata提供了一个现成的用户界面，用于本地或云端运行Agent项目，并在后台管理会话。
• 模板支持：通过预配置的代码库模板，加速AI代理的开发和生产过程。
• 部署灵活：你可以将Agent发布到GitHub或任何云服务，也可以连接AWS账户将其部署到生产环境。

4.2 基本使用

要使用Phidata，首先需要安装Phidata及其工具，使用Phidata时，开发人员可以构建基础Agent，也可以通过函数调用、结构化输出和微调来创建高级Agent。Phidata与AWS无缝集成，可以在AWS账户上运行完整的应用程序。

pip install -U phidata

安装完成后，可以运行命令创建一个新的Phidata项目。在项目中，你可以定义Agent的名称、功能和语言模型等，然后通过函数调用、结构化输出和微调来创建高级Agent。

5、框架四：OpenAI Swarm

Swarm是OpenAI发布的一个实验性多智能体编排框架，旨在简化多智能体系统的构建、编排和管理。用于创建和管理多个AI Agent。

5.1 主要特点

• 轻量级设计：框架结构简洁高效，易于理解和使用。
• 高度可控：提供了精确的代理协调和执行控制，开发者可以轻松地管理Agent的行为和任务分配。
• 客户端运行：几乎完全在客户端执行，减少了服务器端的负担，提高了响应速度。
• 无状态设计：类似Chat Completions API的无状态特性，使得Agent之间的交互更加灵活和高效。

5.2 基本使用

1、使用 pip 命令安装 Swarm 框架，命令如下：

pip install git+ssh://git@github.com/openai/swarm.git

2、使用OpenAI Swarm时，需要创建一个客户端实例。首先导入 Swarm 类，并实例化一个 Swarm 客户端，示例如下：

# 实例化Swarm客户端

2、定义智能体，例如创建两个智能体，智能体 A 负责接收用户消息并转接给智能体 B，智能体 B 以特定格式回复：

# 定义一个函数，用于将对话交接给智能体Breturn# 定义智能体A"Agent A""你是一个乐于助人的智能体，负责将用户消息转交给智能体B"functions# 定义智能体B"Agent B""请用三句话回答用户问题，每句话不超过10个字"

3、使用 Swarm 客户端的run函数，传入智能体和用户消息，接收并处理消息，示例如下：

# 运行Swarm，并传入用户消息"role""user""content""请给我推荐一本好书"print"content"

上述代码中，首先实例化了 Swarm 客户端client。然后定义了两个智能体agent_a和agent_b，agent_a通过函数transfer_to_agent_b将对话交接给agent_b。最后，使用client.run方法运行 Swarm，传入智能体agent_a和用户消息，获取智能体agent_b的回复并打印。在实际应用中，你可以根据具体需求，增加智能体的数量，定义更复杂的指令和函数，实现各种复杂的多智能体协作任务。

5.3 应用场景

• 快速搭建演示项目：由于其简化智能体创建和轻量级的特点，非常适合快速搭建一些演示项目，用于展示多智能体系统的概念和功能，帮助开发者快速验证想法 。
• 教育领域：可以用于创建教学案例和实验项目，帮助学生更好地理解多智能体系统的原理和应用，提升学生的实践能力和创新思维 。
• 客户服务场景：构建多智能体系统，如接待员 AI 负责初步接待客户，技术支持 AI 解答技术问题，售后 AI 处理售后相关事宜等，这些智能体通过 Swarm 框架无缝配合，为客户提供全方位、高效的服务体验 。
• 内容创作：在内容创作方面，不同的智能体可以分别负责创意构思、素材收集、内容撰写、编辑审核等工作，通过智能体之间的协作，实现文章、视频脚本等内容的自动生成，提高创作效率和质量 。
• 数据分析：能够处理大量独立的功能和指令，这些功能和指令难以编码到单个提示中。Swarm 可以帮助开发者构建多智能体系统，实现数据的自动化处理和分析，例如数据清洗、特征提取、模型训练等任务可以由不同的智能体协同完成 。

6、框架五：CrewAI

CrewAI是最受欢迎的基于Agent的AI框架之一，能够快速构建AI Agent并将其集成到最新的LLM和代码库中。

由 OpenAI 于 2023 年 8 月发布。它允许开发者创建由 AI Agent 组成的 “Crew”，每个 Agent 都有特定的角色和职责，共同完成复杂的任务。该框架尤其适用于构建协作式人工智能系统，以解决需要不同专业知识和协调工作的问题。

6.1 主要特点

• 支持多种模型：支持与多种大型语言模型（LLMs）集成，包括 OpenAI 以及像 Ollama 等本地开源模型，为开发者提供了更多选择，能够根据项目需求和预算挑选最适合的模型。
• 可扩展性强：支持集成700多种应用程序，包括Notion、Zoom、Stripe、Mailchimp、Airtable等。
• 角色专业化：采用基于角色的代理设计，开发者可以为每个代理自定义具体的角色、目标和工具。
• 自主委派与协作：代理可以自主地委派任务并相互询问，提高解决问题的效率。当一个代理遇到无法独自解决的问题时，能够主动寻求其他具有相关专业知识的代理的帮助，实现高效的协作。
• 灵活的任务管理：使用可自定义的工具定义任务，并动态地分配给代理。开发者可以根据任务的需求和代理的能力，灵活调整任务的分配，确保任务能够得到最合适的处理。
• 流程驱动：目前主要支持顺序任务执行和层级流程，例如在一个项目管理场景中，任务可以按照先后顺序依次由不同的代理完成，前一个任务的输出作为后一个任务的输入 。

6.2 基本使用

1、使用 pip 安装crewai库，命令如下：

pip install crewai

若要安装带工具的完整版，包括额外的代理辅助工具，执行：pip install 'crewai[tools]'

2、定义具有角色和目标的代理。例如创建一个负责市场分析的代理：

# 创建一个市场分析师代理'市场分析师''分析市场趋势，提供有价值的市场洞察''一位经验丰富的市场分析师，拥有多年的行业经验'# 可根据需求添加工具

3、为代理创建任务。例如为上述市场分析师代理创建一个分析市场趋势的任务：

# 创建一个市场趋势分析任务'对当前市场的主要趋势进行深入分析，包括市场规模、增长趋势、竞争格局等方面'

4、实例化团队并采用顺序处理。例如创建一个包含市场分析师和策略制定者的团队，并分配任务：

# 创建一个策略制定者代理'策略制定者''根据市场分析结果制定相应的市场策略''擅长根据市场情况制定有效的策略'# 创建一个任务，要求根据市场分析结果制定策略'根据市场分析师提供的市场分析报告，制定一套切实可行的市场策略'# 实例化团队，设置代理和任务，并指定顺序处理# 可设置为1或2以获得不同的日志记录级别

5、让团队开始工作，执行任务：

# 启动团队任务print

上述代码中，首先创建了市场分析师和策略制定者两个代理，分别设置了它们的角色、目标、背景故事等。然后为每个代理创建了相应的任务。接着，通过Crew实例化了团队，将代理和任务添加到团队中，并设置了日志记录级别。最后，使用kickoff方法启动团队任务，执行任务并输出结果。在实际应用中，你可以根据具体需求，进一步扩展和优化代码，例如添加更多的代理和任务，调整任务的分配和执行顺序等，以实现各种复杂的协作任务 。

6.3 应用场景

CrewAI 的应用场景丰富多样，尤其适用于以下场景：

• 构建协作式 AI 系统：如智能客服团队，不同的代理可以分别负责不同领域的问题解答，协同合作以提供全方位的服务；多智能体研究团队，模拟和优化研究团队的协作过程，提高研究效率 。
• 项目管理：模拟项目管理团队，不同的代理可以处理调度、资源分配和风险评估等任务，实现项目的高效管理。
• 内容创作：多个代理共同合作进行内容创作，包括研究员收集资料、撰稿人撰写内容、编辑进行审核和优化等，提高内容创作的质量和效率。
• 数据分析：在数据分析场景中，不同的代理可以分别负责数据收集、清洗、分析和可视化等任务，通过协作完成复杂的数据分析工作。

7、小结

以上就是2025年值得入坑的五大AI Agent框架。每个框架都有其独特的特点和优势，适用于不同的开发场景和需求。无论你是初学者还是资深开发者，都可以根据自己的项目需求选择合适的框架，快速构建出高效、智能的AI Agent。希望这篇文章能帮助大家在新的一年里更好地了解和应用AI Agent技术，共同推动人工智能行业的发展。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
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• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
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• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

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