Alternatives a AgentKit: 11 opcions que val la pena provar el 2025
Si estàs avaluant alternatives a AgentKit, probablement estàs equilibrant tres coses: la rapidesa per arribar a la producció, la flexibilitat per a fluxos de treball complexos i el control de costos a mesura que l'ús s'amplia. La bona notícia? El 2025 és un any excepcional per als frameworks i plataformes d'agents d'IA, que abasten paquets d'eines de codi obert, capes d'orquestració allotjades al núvol i frameworks multiagent provats.
A continuació, analitzem les millors alternatives a AgentKit, quan triar-ne cadascuna i com es comparen en funcions com ara el suport multiagent, l'ús d'eines, la integració de memòria/coneixement, la depuració, l'observabilitat i el preu. També inclourem exemples pràctics i consells d'estil per a compradors perquè puguis decidir amb confiança.
Per cert: l'AgentKit de Google es troba en un espai en ràpida evolució. Els desenvolupadors el comparen freqüentment amb LangGraph, l'API/SDK d'Agents d'OpenAI, CrewAI, AutoGen i les piles d'orquestració emergents. Diverses plataformes ofereixen patrons multiagent més rics o una millor ergonomia per a desenvolupadors, depenent de la teva pila i les teves restriccions.
Què cal buscar en una alternativa a AgentKit
Utilitza aquesta llista de verificació ràpida per reduir la teva llista curta:
- Model d'orquestració: Basat en grafs (màquines d'estats/Grafs acíclics dirigits), basat en fluxos de treball o bucles d'agents reactius.
- Patrons multiagent: Suport per a rols, delegació, negociació i coordinació augmentada per eines.
- Ús d'eines i integracions: Accions, trucades de funcions i eines integrades (cerca web, RAG, bases de dades, API).
- Memòria i coneixement: Magatzems vectorials natius, memòria episòdica, gràfics de coneixement o RAG plug-and-play.
- Observabilitat i depuració: Traçats, visualitzacions de passos, reproduccions, seguiment de costos i mesures de protecció.
- Model de desplegament: OSS autohosted vs. núvol gestionat amb SLA i controls empresarials.
- Ecosistema i comunitat: Documents, exemples, mercats de connectors i cadència d'actualitzacions.
- Cost i operacions: Allotjament, despesa en tokens, flexibilitat del proveïdor d'inferència i límits de velocitat.
Les millors alternatives a AgentKit el 2025
Hem agrupat les opcions en tres categories (frameworks de codi obert, plataformes gestionades i paquets d'eines d'ecosistema) per reflectir els camins de compra del món real.
Frameworks de codi obert (màxima flexibilitat)
- LangGraph (part de l'ecosistema LangChain)
- Ideal per a: Fluxos de control basats en grafs, ús d'eines i orquestració d'agents de nivell de producció similars a les màquines d'estats.
- Per què és una alternativa a AgentKit: Molts desenvolupadors veuen superposició en la intenció; tots dos tenen com a objectiu fluxos de treball d'agents robustos i raonament de diversos passos. Un sentiment comú entre els desenvolupadors és que l'AgentKit de Google se sent més proper a l'SDK d'Agents d'OpenAI, mentre que LangGraph continua sent més ampli que estrictament "agents", i destaca en la construcció d'aplicacions LLM complexes.
- Punts forts: Comunitat forta, integracions riques, documents sòlids i abstracció madura de "grafs sobre bucles" per a la fiabilitat.
- Precaucions: La complexitat pot augmentar amb grafs molt grans; voldràs un bon seguiment i proves.
- Ideal per a: Patrons de col·laboració multiagent, especialització de rols i resolució de problemes augmentada per eines.
- Punts forts: Definicions clares de rols d'agent, orquestració de converses, suport per a l'ús d'eines i revisió humana en el bucle.
- Precaucions: Hauràs de muntar tu mateix les peces circumdants (observabilitat, desplegament).
- Ideal per a: Enfocaments d'equip d'agents que descomponen les tasques en rols (investigador, planificador, executor) amb fluxos de treball repetibles.
- Punts forts: Model mental senzill per a "equips" multiagent, biblioteca creixent d'exemples, fort enfocament en la productivitat.
- Precaucions: Menys control granular que els frameworks de primer graf quan necessites transicions d'estat precises.
- Ideal per a: Trucada d'eines, pipelines RAG i un gran catàleg d'integracions que sustenten molts dissenys d'agents.
- Punts forts: Ecosistema massiu, connectors i patrons; juga bé amb LangGraph per a l'orquestració.
- Precaucions: És un paquet d'eines, no un temps d'execució d'agents amb bateries incloses, per la qual cosa les decisions de disseny depenen de tu.
- Hi ha un conjunt saludable d'opcions d'OSS centrades en aplicacions multiagent i raonament habilitat per eines. Els resums destaquen freqüentment els frameworks multiagent i com es comparen entre si en memòria, bases de coneixement, ús d'eines i experiències de CLI.
Plataformes gestionades i allotjades (velocitat de producció)
- Agents d'OpenAI (API/SDK)
- Ideal per a: Temps de comercialització ràpid si estàs compromès amb l'ecosistema d'OpenAI, amb ús d'eines gestionades, trucada de funcions i integració de fitxers/cerca.
- Punts forts: Integració estreta amb els models d'OpenAI, memòria i eines allotjades, controls empresarials i documents sòlids.
- Precaucions: Bloqueig del proveïdor, restriccions d'elecció de model i opacitat dels costos sense una observabilitat acurada.
- Patrons d'ús d'eines + orquestració d'Anthropic
- Ideal per a: Equips que estandarditzen els models de Claude que volen trucades de funcions fiables i sortides estructurades.
- Punts forts: Alta fiabilitat en les trucades d'eines i la qualitat del raonament; disseny segur per defecte.
- Precaucions: Menys funcions d'orquestració clau en mà; sovint portaràs LangGraph o un motor de flux de treball.
- LlamaStack + Proveïdors d'inferència (mitjançant frameworks)
- Ideal per a: Estratègia de model obert (per exemple, Llama 3.x, Mistral) on composes agents utilitzant frameworks OSS i desplegues a la inferència gestionada.
- Punts forts: Control de costos i flexibilitat; compliment més fàcil amb la residència de dades.
- Precaucions: Tu ets el propietari de l'orquestració, les mesures de protecció i la supervisió.
- Plataformes d'orquestració (agnòstiques)
- Diverses plataformes ofereixen orquestració multiagent, seguiment i avaluació amb un disseny agnòstic al proveïdor, útil si necessites governança, avaluacions i seguiment de costos entre agents. Avalua per: visualitzacions de seguiment, reproducció, control d'indicacions/versions i aplicació de polítiques.
Ecosistema i paquets d'eines especialitzats
- Alternatives al kit de desenvolupament d'agents (context més ampli)
- Les guies de mercat descriuen "Alternatives al kit de desenvolupament d'agents" que competeixen amb l'AgentKit de Google i emfatitzen les capacitats flexibles i preparades per a la producció per a aplicacions impulsades per IA.
- Iniciadors d'agents específics de domini
- Trobaràs plantilles per a la classificació d'atenció al client, operacions de creixement, control de qualitat de dades i copilots de recerca integrats en molts frameworks (LangChain, CrewAI, AutoGen). Això pot reduir el temps de creació de prototips si el teu cas d'ús està ben trepitjat.
Costat a costat: Com es comparen
- LangGraph/AutoGen: Alt control, corba d'aprenentatge més pronunciada; millor per a la gestió precisa de l'estat i la seqüenciació fiable d'eines.
- CrewAI: Patrons multiagent ràpids i productius amb menys sobrecàrrega de grafs.
- Agents d'OpenAI: Codi d'enganxament mínim; fort per a fluxos de treball allotjats si acceptes les limitacions de la plataforma.
- AutoGen/CrewAI: Col·laboració multiagent construïda expressament.
- LangGraph: Compon gràfics multiagent amb transicions explícites i nodes de memòria.
- AgentKit: Centrat en la construcció d'agents amb la pila de Google; els desenvolupadors sovint el comparen més amb l'SDK d'OpenAI que amb LangGraph.
- Ús d'eines i integracions
- Ecosistema LangChain: Catàleg més ampli d'eines i integracions de magatzems vectorials.
- OpenAI/Anthropic: Trucada de funcions forta; eines allotjades als agents d'OpenAI.
- Piles OSS: Flexible, però tu montes el teu propi registre d'eines i autenticació.
- RAG primer a través de LangChain/CrewAI/AutoGen amb la teva elecció de DB vectorial (FAISS, Pinecone, Weaviate, etc.).
- Memòria allotjada als agents d'OpenAI; porta el teu propi per a OSS.
- Observabilitat i mesures de protecció
- Busca: Traçats de nivell de pas, inspecció de costos, arnesos d'avaluació i aplicació de polítiques.
- Molts equips combinen frameworks amb eines d'observabilitat separades; les plataformes allotjades agrupen els elements bàsics.
Triar l'alternativa correcta a AgentKit per cas d'ús
- RAG pesat en dades i fluxos deterministes: LangGraph + LangChain per a la fiabilitat del graf i patrons RAG madurs.
- Recerca, planificació i execució multiagent: AutoGen o CrewAI per a la col·laboració basada en rols.
- Ruta més ràpida a la demostració/producció amb eines allotjades: SDK d'agents d'OpenAI.
- Models oberts i càrregues de treball sensibles als costos: Framework OSS + inferència gestionada (per exemple, variants de Llama) amb el teu magatzem vectorial.
- Governança i auditories empresarials: Plataformes d'orquestració amb traçabilitat i comprovacions de polítiques entre proveïdors.
Exemples pràctics (de POC a producció)
- Equip d'agents d'investigació de vendes
- Pila: CrewAI (investigador + resumidor + prospector), eines LangChain (cerca web, API CRM), memòria del magatzem vectorial.
- Per què: El model d'equip d'agents s'adapta a la recerca i la difusió; fàcil d'afegir un pas d'aprovació humana en el bucle.
- Classificació de suport amb control de gràfics
- Pila: Màquina d'estats LangGraph amb detecció d'intenció → comprovacions de polítiques → trucades d'eines (emissió de bitllets, facturació, recuperació de la base de coneixement) → escalada.
- Per què: Les transicions de gràfics apliquen comprovacions de seguretat i resultats consistents sota càrrega.
- Assistent de control de qualitat de dades financeres
- Pila: Agents AutoGen (analista + validador), trucada de funcions al magatzem de dades, arnés d'avaluació per comparar sortides, observabilitat per a auditories.
- Per què: La separació de rols més un agent validador augmenta la fiabilitat.
Consells de costos i escalat
- Separa la inferència de l'orquestració per mantenir l'avantatge en els preus del model.
- Emmagatzema agressivament a la memòria cau per a RAG i consultes repetides; considera la recuperació híbrida (escassa + densa).
- Utilitza avaluacions aviat per evitar la deriva ràpida; mesura l'èxit de la trucada d'eines i les taxes d'"al·lucinació".
- Comença amb un MVP d'un sol agent i, a continuació, introdueix rols o ramificacions de gràfics a mesura que apareixen els modes d'error.
Val la pena destacar: Velocitat de creació de prototips i iteració
- Si vols idear ràpidament, és possible que prefereixis una interfície que et permeti sol·licitar, encadenar i provar eines sense cerimònies. Val la pena destacar que Sider.AI ofereix un espai de treball d'IA tot en un que és útil per redactar indicacions, provar variacions i col·laborar amb companys d'equip durant els primers cicles de disseny. Si bé no és un temps d'execució d'agents complet, és útil a la fase de disseny i iteració abans de bloquejar un framework. Pots consultar-lo aquí: Sider.ai (https://sider.ai/).
Com està evolucionant el panorama
- Convergència: Els SDK d'agents estan absorbint funcions dels frameworks d'orquestració (gràfics, eines, memòria) i viceversa.
- La fiabilitat primer: Els equips estan prioritzant els fluxos deterministes, l'estat escrit i els agents de validació per sobre dels bucles "autònoms".
- Models oberts que maduren: Un millor ús d'eines i suport per a la trucada de funcions fan que OSS + la inferència gestionada sigui un camí empresarial viable.
- L'observabilitat com a imprescindible: Els traçats, les avaluacions i les capes de polítiques s'estan convertint en no negociables per als equips de producció.
Conclusions clau
- Tria alternatives a AgentKit en funció de l'estil d'orquestració, les necessitats multiagent i el model de desplegament.
- LangGraph, AutoGen, CrewAI i els agents d'OpenAI cobreixen la majoria de les necessitats, des del control OSS fins a la velocitat allotjada.
- Planifica l'observabilitat, les avaluacions i la supervisió de costos des del primer dia.
- Comença de manera senzilla; escala la complexitat (multiagent, gràfics de ramificació) a mesura que ho exigeixin els teus casos d'error.
Referències i lectures addicionals
- Debat sobre AgentKit vs. LangGraph i superposició amb l'SDK d'agents d'OpenAI.
- Guia de mercat: Principals alternatives al kit de desenvolupament d'agents de Google.
- Visió general dels frameworks i funcions d'IA multiagent.
FAQ
P1: Quines són les millors alternatives a AgentKit per a la IA multiagent?
Les millors opcions inclouen AutoGen i CrewAI per a agents basats en rols, i LangGraph per a l'orquestració basada en gràfics. Els agents d'OpenAI són forts si prefereixes un SDK allotjat amb eines integrades.
P2: LangGraph és un bon reemplaçament per a AgentKit?
Sí, sobretot si vols un control explícit i amb estat sobre les eines i els fluxos de treball. Els desenvolupadors sovint comparen AgentKit més directament amb l'SDK d'agents d'OpenAI, mentre que LangGraph és més ampli per a aplicacions LLM complexes.
P3: Quina alternativa a AgentKit és més fàcil de posar en producció?
Si vols un camí gestionat, els agents d'OpenAI són els més ràpids. Per a OSS amb control, LangGraph més LangChain és una línia de base de producció forta amb integracions madures.
P4: Quines alternatives de codi obert a AgentKit admeten memòria i eines?
LangChain, LangGraph, AutoGen i CrewAI admeten l'ús d'eines i poden integrar bases de dades vectorials per a la memòria. Pots combinar-los amb FAISS, Pinecone o Weaviate per a RAG.
P5: Com triar entre CrewAI i AutoGen?
CrewAI és ideal per a fluxos de treball senzills de "equip d'agents" basats en rols, mentre que AutoGen proporciona converses multiagent flexibles i agents de validació. Tria en funció de quant control i coordinació personalitzada necessites.
