Introducció: Els agents estan passant de la demo al desplegament
Si el 2023 va ser l'any del chatbot, el 2024-2025 és l'any de l'agent. Els desenvolupadors no només fan prompting, sinó que estan connectant la IA per raonar sobre tasques, fer servir eines, col·laborar amb altres agents i tancar el cercle amb l'avaluació. La pregunta no és "puc construir un agent?" sinó "quin marc d'IA agentic em permet construir alguna cosa fiable, observable i a punt per a la producció?"
En aquesta guia, desgranarem els millors marcs d'IA agentic per a desenvolupadors, amb casos d'ús concrets, contrapartides i consells per passar del prototip a la producció. També destacarem patrons del món real: orquestració multiagent, fluxos de treball de llarga durada, tool calling i arnesos d'avaluació per evitar que els agents derivin en cascades d'errors. Al llarg del camí, enllaçarem a recursos útils i al context actual de la indústria per mantenir-vos ancorats en el panorama actual, que es mou ràpidament.
Nota sobre l'estil d'escriptura: Aquest article utilitza un enfocament pràctic i orientat a la solució: espereu recomanacions clares, pros/contres i consells de desplegament.
A qui va dirigit
- Desenvolupadors i arquitectes que avaluen marcs per a aplicacions agentic
- Equips que passen dels notebooks a pipelines d'agents estructurats
- Constructors que necessiten ús d'eines, coordinació multiagent i observabilitat
IA agentic: Un model mental ràpid per a desenvolupadors
- Planificador: Divideix un objectiu en passos.
- Tool caller: Executa a través d'APIs, bases de dades, codi o navegadors.
- Memòria: Recupera context de vector stores o grafs de coneixement.
- Crític/Avaluador: Comprova les sortides i fa bucles sobre els errors.
- Orquestrador: Coordina un o molts agents, sovint com una màquina d'estats o un graf.
Els 10 millors marcs d'IA agentic per a desenvolupadors el 2025
- LangGraph (LangChain)
El millor per a: Orquestració d'agents basada en grafs amb un fort suport de l'ecosistema.
Per què agrada als desenvolupadors
- Enfocament de grafs per a fluxos de treball multi-pas, multiagent.
- Integració estreta amb les abstraccions d'eines, retriever i models de LangChain.
- Ecosistema, plantilles i comunitat madurs.
Consideracions
- Pot semblar pesat si només necessiteu un bucle senzill.
- Requereix un disseny acurat per mantenir els grafs comprensibles a escala.
Instantània del cas d'ús
- Triage de suport al client: L'agent planificador categoritza; L'agent retriever obté la política; L'agent tool actua (API de ticketing); L'agent crític verifica els resultats; El graf coordina les transicions d'estat.
- OpenHands
El millor per a: Codificació agentic, execució de codi, operacions de fitxers i automatització d'eines de desenvolupament.
Per què agrada als desenvolupadors
- Creat expressament per a agents d'enginyeria de software que operen dins de contextos semblants a un IDE.
- Patrons sòlids per a la manipulació de fitxers, l'execució de codi i la reparació iterativa.
Consideracions
- Especialitzat per a fluxos de treball de codificació; els fluxos de treball empresarials generals poden necessitar altres capes.
Recurs
- Tutorials i bones pràctiques per a la codificació agentic a OpenHands.
- Microsoft AutoGen
El millor per a: Patrons de col·laboració multiagent amb coordinació basada en el diàleg.
Per què agrada als desenvolupadors
- Fomenta rols d'agent explícits (planificador, treballador, crític) i missatgeria entre agents.
- Topologia flexible: aparellar agents, comitès o equips imbricats.
Consideracions
- L'orquestració basada en el diàleg pot ser complexa; voldreu logging/observabilitat.
Instantània del cas d'ús
- Assistent de ciència de dades: L'agent investigador proposa l'enfocament; L'agent coder escriu el codi; L'agent crític valida els resultats; L'agent tool gestiona l'entrada/sortida de dades.
- CrewAI
El millor per a: Metàfores d'equip d'agents amb assignació de tasques i claredat de rols.
Per què agrada als desenvolupadors
- Model mental amigable per a la dinàmica de "crew": rols, responsabilitats, traspassos.
- Bo per a la creació de prototips de productes i demostracions d'agents coordinats.
Consideracions
- Requereix disciplina per gestionar el comportament emergent a mesura que els crews s'escalen.
Context de la comunitat
- Sovint comparat amb LangChain/LangGraph i AutoGen en les discussions de la comunitat.
- DSPy
El millor per a: Prompts programàtics i pipelines d'autooptimització.
Per què agrada als desenvolupadors
- Tracta els prompts i les cadenes com a programes que podeu optimitzar amb dades.
- Bucles d'avaluació i afinació integrats per millorar la fiabilitat.
Consideracions
- Fort per a l'optimització de la qualitat; aparelleu-lo amb la capa d'orquestració per a fluxos de treball complexos.
- Guidance
El millor per a: Control a nivell de token i plantilles per a una generació altament estructurada.
Per què agrada als desenvolupadors
- Control de gra fi sobre les sortides, gramàtiques i estructura del model.
- Ideal per a agents que han de produir sortides compatibles amb les especificacions o fàcils d'utilitzar per a les eines.
Consideracions
- De nivell inferior; aparelleu-lo amb l'orquestració o un mini-graf per a tasques de múltiples passos.
- Semantic Kernel
El millor per a: Desenvolupadors .NET i empresarials que integren agents a les aplicacions.
Per què agrada als desenvolupadors
- L'abstracció de "skills" i "planners" funciona bé en els fluxos de treball empresarials.
- Bona interoperabilitat amb l'ecosistema de Microsoft i els serveis d'Azure.
Consideracions
- S'adapta millor si ja viviu a C#/.NET o Azure.
- Haystack Agents
El millor per a: Fluxos de treball d'agents RAG-first i tasques amb molta cerca.
Per què agrada als desenvolupadors
- Bases sòlides de processament i recuperació de documents.
- Agents que raonen sobre corpus amb fetching basat en eines.
Consideracions
- Ideal quan la recuperació és central; afegiu l'orquestració de grafs per a casos complexos multiagent.
- LlamaIndex (amb eines d'Agent)
El millor per a: Marc de dades per a RAG + enrutament d'agents.
Per què agrada als desenvolupadors
- Primitius d'indexació, enrutament i recuperació que s'endollen als bucles d'agents.
- Útil per a agents centrats en el coneixement i l'enrutament d'eines.
Consideracions
- Utilitzeu-lo juntament amb una capa d'orquestració dedicada si necessiteu comportaments d'equip complexos.
- Swarm/AgentScope i marcs emergents
El millor per a: Entorns multiagent experimentals o impulsats per la investigació.
Per què agrada als desenvolupadors
- Patrons lleugers per engegar múltiples agents (Swarm) o escalar la investigació d'agents (AgentScope).
- Útil per explorar patrons de coordinació i comportament emergent.
Consideracions
- La maduresa varia; avalueu la documentació i les històries de producció abans de comprometre-us.
Vistes addicionals del panorama
- Els panorames i taxonomies seleccionats poden ajudar a orientar les vostres eleccions entre dominis i tipus d'agents. Una visió general més àmplia de la indústria dels marcs d'agents i els seus casos d'ús també és útil a l'hora d'abastar l'arquitectura i els requisits.
Com triar: Un marc de decisió per a desenvolupadors
Feu aquestes preguntes abans de triar una pila:
- Feina principal: Esteu construint un coder agentic, un assistent de recerca de dades, un bot de triage de suport o un automation runner?
- Complexitat de l'orquestració: Agent únic amb eines o multiagent amb rols, votacions i crítics?
- Restriccions de llenguatge/temps d'execució: Python-first, TypeScript o pila empresarial .NET?
- Avaluació i fiabilitat: Necessiteu reintents automàtics, arnesos de prova i red-teaming?
- Panorama d'eines: Quines APIs, bases de dades i navegadors ha d'operar el vostre agent?
- Govern i observabilitat: Com registrareu, traçareu i assegurareu les accions?
- Cost i latència: Quant sensibles sou a les crides de models vs. la inferència local?
Eleccions ràpides per escenari
- Codificació agentic: OpenHands, AutoGen; aparelleu-lo amb GitHub Actions per a CI.
- Recerca de productes multiagent: AutoGen o CrewAI, amb LangGraph per a l'orquestració.
- Assistents de coneixement RAG-heavy: Haystack Agents o LlamaIndex, amb Guidance per a sortides estructurades.
- Integracions empresarials (.NET/Azure): Semantic Kernel.
- Optimització de prompts programàtica: DSPy.
- Sortides de precisió de token per a eines: Guidance.
Patrons d'arquitectura que realment funcionen
- El bucle Planificador-Executor-Crític
- El planificador descompon les tasques.
- L'executor crida a eines/codi.
- El crític comprova les sortides; torna a planificar en cas d'error.
- Orquestracions de grafs amb punts de control
- Representeu les etapes com a nodes de graf.
- Persistiu l'estat intermedi; permeteu reintents a nivell de node.
- Utilitzeu missatges/contractes tipats entre nodes.
- Agents augmentats per la recuperació amb guardrails
- RAG obté context autoritzat.
- Guidance o l'esquema JSON imposa sortides estructurades.
- Un agent validador secundari o un motor de regles garanteix el compliment.
- Comitès multiagent per a sortides de més risc
- Dos agents produeixen respostes; un agent jutge selecciona o sintetitza.
- Ideal per a la summarització, les correccions de codificació i les respostes sensibles al risc.
Consideracions de grau de producció
- Observabilitat: Registreu prompts, crides d'eines, pensaments intermedis i resultats.
- Seguretat i abast: Feu una llista blanca d'eines, limiteu els pressupostos i executeu el codi en una sandbox.
- SLAs i fallback: Definiu modes d'error; dirigiu-vos a fluxos deterministes quan sigui necessari.
- Avaluació: Creeu conjunts de prova; executeu proves A/B amb l'optimització a l'estil DSPy.
- Control de costos: Emmagatzemeu en memòria cau les recuperacions, agrupeu les crides d'eines i trieu models més petits on sigui acceptable.
Exemples pràctics: De zero a agents útils
Exemple 1: Agent de recerca de vendes
- Pila: LangGraph + LlamaIndex + Guidance
- Flux: El planificador identifica els comptes objectiu; El retriever obté notícies recents; El tool caller consulta el CRM; Guidance imposa JSON per a l'automatització posterior; El crític valida les fonts.
Exemple 2: Bot de reparació de codi agentic
- Pila: OpenHands + AutoGen
- Flux: La prova falla; El planificador proposa una correcció; L'executor edita el fitxer; El runner executa les proves; El crític avalua les proves que fallen; El bucle continua fins que està en verd.
Exemple 3: Desviació de tiquets de suport
- Pila: Haystack Agents + CrewAI
- Flux: El classificador encamina els intents; El retriever estira la política; El tool caller suggereix la resolució; El crític comprova la política; Humà-en-el-bucle quan la incertesa és alta.
Fricció del desenvolupador a tenir en compte
- Deriva de prompts: Utilitzeu prompts versionats i plantilles estructurades.
- Caos d'eines: Definiu esquemes, valideu arguments i limiteu la velocitat de les crides externes.
- Bucles infinits: Afegiu límits de passos, proteccions de costos i criteris de convergència.
- Errors opacs: Instrumenteu tot: traces, spans i IDs de correlació.
Val la pena assenyalar: Utilitzar Sider.AI juntament amb els marcs d'agents
Si esteu avaluant marcs, també necessitareu un flux de treball ràpid per crear prototips de prompts, provar cadenes d'eines i documentar els resultats. Val la pena assenyalar que Sider.AI publica regularment anàlisis en profunditat i conjunts de prompts pràctics per a eines agentic, incloent-hi material pràctic per a OpenHands i prompts d'agents de domini creuat que els desenvolupadors poden adaptar a la seva pila. L'ús de prompts seleccionats, arnesos de prova i fluxos de treball repetibles pot accelerar la vostra fase d'avaluació i reduir el temps de prova. Benchmarks i controls de realitat
- Una talla única no existeix: La majoria dels equips combinen una capa de recuperació (Haystack/LlamaIndex), una capa d'orquestració (LangGraph/AutoGen/CrewAI) i una capa d'estructura (Guidance). Afegiu DSPy per a l'optimització de la qualitat.
- Models locals vs allotjats: Si heu d'executar-los localment, assegureu-vos que la latència de l'eina i les restriccions de memòria no soscavin el rendiment de l'agent.
- Govern: Per a entorns regulats, inclineu-vos cap a grafs transparents, llistes blanques d'eines explícites i registres auditables.
Tendències emergents a tenir en compte el 2025
- Model Context Protocol (MCP) i registres d'eines estandarditzats: Compartir eines de manera més fàcil i segura entre agents.
- Avaluadors com a ciutadans de primera classe: Crítics integrats, conjunts de prova i models de recompensa.
- Agents impulsats per esdeveniments: Agents de llarga durada i amb estat activats per esdeveniments empresarials.
- Mercats d'agents i agents verticals: Agents pre-entrenats i específics del domini que podeu bifurcar i governar, amb panorames seleccionats que mapegen l'ecosistema.
Propers passos accionables
- Comenceu senzill: Un agent amb 2-3 eines i una mètrica d'èxit clara.
- Afegiu l'avaluació aviat: Proves A/B de prompts; registreu-ho tot.
- Creixeu als grafs: Introduïu un crític o afegiu un planificador un cop s'estabilitzi la fiabilitat.
- Enduriment de la producció: Imposa esquemes, límits de velocitat i guardrails; integra l'observabilitat.
- Itereu: Aparelleu l'optimització a l'estil DSPy amb els comentaris dels usuaris per augmentar les taxes de victòria amb el temps.
Principals conclusions
- Trieu marcs per la feina a fer, no per la moda.
- Combineu capes: recuperació, orquestració, estructura i avaluació.
- Dissenyeu per a l'observabilitat i la seguretat des del primer dia.
- Espereu piles híbrides; deixeu que cada eina faci el que millor sap fer.
Lectures i recursos addicionals
- Tutorials pràctics d'OpenHands per a la codificació agentic.
- Conjunts de prompts per a eines d'agents a través de funcions (ideal per a la creació de prototips).
- Explicació profunda dels marcs agentic i com construir agents personalitzats a escala.
- Visió general del panorama per veure l'amplitud dels agents per domini.
- Comparacions de la comunitat i notes sinceres dels desenvolupadors.
FAQ
Q1:Quins són els millors marcs d'IA agentic per a fluxos de treball multiagent?
LangGraph i AutoGen són valors per defecte sòlids per a l'orquestració multiagent, amb CrewAI que ofereix un model amigable basat en l'equip. Aparelleu-los amb capes de recuperació com Haystack o LlamaIndex per a tasques pesades en coneixement i Guidance per a sortides estructurades.
Q2:Quin marc d'IA agentic és millor per a agents de codificació?
OpenHands destaca per a les tasques de codificació agentic, les operacions de fitxers i la reparació iterativa de codi. Molts equips el combinen amb AutoGen per a la col·laboració multiagent i un crític per validar els resultats de les proves.
Q3:Com avaluo la fiabilitat en els marcs d'IA agentic?
Instrumenteu el vostre agent amb el logging, afegiu un agent crític o avaluador i creeu conjunts de prova. Els marcs com DSPy ajuden a optimitzar de forma programàtica els prompts i els pipelines amb el temps.
Q4:Hauria d'utilitzar LangChain/LangGraph o CrewAI per al meu primer agent?
Si voleu un ecosistema robust i un model de grafs, comenceu amb LangGraph. Si preferiu una metàfora d'equip i una creació ràpida de prototips, CrewAI és accessible. Per als comitès complexos, AutoGen és una alternativa sòlida.
Q5:Com evito els bucles infinits i l'ús indegut d'eines en els agents?
Establiu límits de passos, límits de pressupost i validació d'esquemes per a les crides d'eines. Feu una llista blanca d'eines, executeu la sandbox i afegiu un criteri de convergència amb un agent crític que pugui finalitzar o tornar a planificar.
