Pengenalan: Ejen sedang beralih daripada demo kepada penggunaan
Jika tahun 2023 adalah tahun bot sembang, 2024–2025 adalah tahun ejen. Pembangun bukan sahaja membuat gesaan; mereka sedang memasang AI untuk membuat pertimbangan tentang tugas, memanggil alat, bekerjasama dengan ejen lain, dan menutup gelung dengan penilaian. Persoalannya bukan “bolehkah saya membina ejen?” tetapi “rangka kerja AI agentik manakah yang membolehkan saya membina sesuatu yang boleh dipercayai, diperhatikan dan sedia untuk pengeluaran?”
Dalam panduan ini, kita akan membongkar rangka kerja AI agentik terbaik untuk pembangun, dengan kes penggunaan konkrit, pertukaran dan petua untuk beralih daripada prototaip kepada pengeluaran. Kami juga akan mengetengahkan corak dunia sebenar: orkestrasi berbilang ejen, aliran kerja jangka panjang, panggilan alat dan abah-abah penilaian untuk mengelakkan ejen daripada hanyut ke dalam lata ralat. Sepanjang perjalanan, kami akan pautkan kepada sumber yang berguna dan konteks industri semasa untuk memastikan anda berada dalam landskap yang bergerak pantas hari ini.
Nota gaya penulisan: Artikel ini menggunakan pendekatan Praktikal & Berorientasikan Penyelesaian—harapkan cadangan yang jelas, kebaikan/keburukan dan nasihat penggunaan.
Untuk siapa ini
- Pembangun dan arkitek yang menilai rangka kerja untuk aplikasi agentik
- Pasukan yang beralih daripada buku nota kepada saluran ejen berstruktur
- Pembina yang memerlukan penggunaan alat, penyelarasan berbilang ejen dan kebolehcerapan
AI Agentik: Model mental pantas untuk pembangun
- Perancang: Memecahkan matlamat kepada langkah-langkah.
- Pemanggil alat: Melaksanakan melalui API, pangkalan data, kod atau pelayar.
- Memori: Mendapatkan semula konteks daripada stor vektor atau graf pengetahuan.
- Pengkritik/Penilai: Menyemak output dan membuat gelung balik pada kegagalan.
- Penyelaras: Menyelaras satu atau banyak ejen, selalunya sebagai mesin atau graf keadaan.
10 rangka kerja AI agentik terbaik untuk pembangun pada tahun 2025
- LangGraph (LangChain)
Terbaik untuk: Orkestrasi ejen berasaskan graf dengan sokongan ekosistem yang kukuh.
Mengapa pembangun menyukainya
- Pendekatan pertama graf kepada aliran kerja berbilang langkah dan berbilang ejen.
- Integrasi yang ketat dengan abstraksi alat, pengambil dan model LangChain.
- Ekosistem, templat dan komuniti yang matang.
Pertimbangan
- Boleh terasa berat jika anda hanya memerlukan gelung yang mudah.
- Memerlukan reka bentuk yang teliti untuk memastikan graf mudah difahami pada skala.
Petikan kes penggunaan
- Triage sokongan pelanggan: Ejen perancang mengkategorikan; ejen pengambil mendapatkan dasar; ejen alat bertindak (API tiket); ejen pengkritik mengesahkan hasil; graf menyelaraskan peralihan keadaan.
- OpenHands
Terbaik untuk: Pengekodan agentik, pelaksanaan kod, operasi fail dan automasi alat pembangun.
Mengapa pembangun menyukainya
- Dibina khusus untuk ejen kejuruteraan perisian yang beroperasi dalam konteks seperti IDE.
- Corak yang kukuh untuk manipulasi fail, larian kod dan pembaikan berulang.
Pertimbangan
- Khusus untuk aliran kerja pengekodan; aliran kerja perniagaan am mungkin memerlukan lapisan lain.
Sumber
- Tutorial dan amalan terbaik untuk pengekodan agentik dalam OpenHands.
- Microsoft AutoGen
Terbaik untuk: Corak kerjasama berbilang ejen dengan penyelarasan berasaskan dialog.
Mengapa pembangun menyukainya
- Menggalakkan peranan ejen yang jelas (perancang, pekerja, pengkritik) dan pemesejan antara ejen.
- Topologi fleksibel: ejen berpasangan, jawatankuasa atau pasukan bersarang.
Pertimbangan
- Orkestrasi berasaskan dialog boleh menjadi rumit; anda pasti mahu pengelogan/kebolehcerapan.
Petikan kes penggunaan
- Pembantu sains data: Ejen penyelidik mencadangkan pendekatan; ejen pengekod menulis kod; ejen pengkritik mengesahkan hasil; ejen alat mengendalikan data IO.
- CrewAI
Terbaik untuk: Metafora pasukan-ejen dengan tugasan tugas dan kejelasan peranan.
Mengapa pembangun menyukainya
- Model mental yang mesra untuk dinamik “krew”: peranan, tanggungjawab, serahan.
- Baik untuk prototaip produk dan demo ejen yang diselaraskan.
Pertimbangan
- Memerlukan disiplin untuk mengurus tingkah laku yang baru muncul apabila krew berskala.
Konteks komuniti
- Sering dibandingkan dengan LangChain/LangGraph dan AutoGen dalam perbincangan komuniti.
- DSPy
Terbaik untuk: Gesaan berprogram dan saluran yang mengoptimumkan sendiri.
Mengapa pembangun menyukainya
- Menganggap gesaan dan rantai sebagai program yang boleh anda optimumkan dengan data.
- Gelung penilaian dan penalaan terbina dalam untuk meningkatkan kebolehpercayaan.
Pertimbangan
- Kukuh untuk pengoptimuman kualiti; gandingkan dengan lapisan orkestrasi untuk aliran kerja yang kompleks.
- Guidance
Terbaik untuk: Kawalan peringkat token dan templat untuk penjanaan yang sangat berstruktur.
Mengapa pembangun menyukainya
- Kawalan terperinci ke atas output model, tatabahasa dan struktur.
- Bagus untuk ejen yang mesti menghasilkan output yang mematuhi spesifikasi atau mesra alat.
Pertimbangan
- Peringkat lebih rendah; gandingkan dengan orkestrasi atau graf mini untuk tugas berbilang langkah.
- Semantic Kernel
Terbaik untuk: Pembangun .NET dan perusahaan menyepadukan ejen ke dalam aplikasi.
Mengapa pembangun menyukainya
- Abstraksi “kemahiran” dan “perancang” berfungsi dengan baik dalam aliran kerja perusahaan.
- Interoperabiliti yang baik dengan ekosistem Microsoft dan perkhidmatan Azure.
Pertimbangan
- Sesuai jika anda sudah berada dalam C#/.NET atau Azure.
- Haystack Agents
Terbaik untuk: Aliran kerja ejen pertama RAG dan tugas yang memerlukan banyak carian.
Mengapa pembangun menyukainya
- Asas pemprosesan dan perolehan dokumen yang kukuh.
- Ejen yang membuat pertimbangan ke atas korpora dengan perolehan berasaskan alat.
Pertimbangan
- Ideal apabila perolehan adalah penting; tambahkan orkestrasi graf untuk kes berbilang ejen yang kompleks.
- LlamaIndex (dengan alat Ejen)
Terbaik untuk: Rangka kerja data untuk RAG + penghalaan ejen.
Mengapa pembangun menyukainya
- Primitif pengindeksan, penghalaan dan perolehan yang dipalamkan ke dalam gelung ejen.
- Berguna untuk ejen berpusatkan pengetahuan dan penghalaan alat.
Pertimbangan
- Gunakan bersama lapisan orkestrasi khusus jika anda memerlukan tingkah laku pasukan yang kompleks.
- Swarm/AgentScope dan rangka kerja baru muncul
Terbaik untuk: Persekitaran berbilang ejen eksperimen atau dipacu penyelidikan.
Mengapa pembangun menyukainya
- Corak ringan untuk memutarkan berbilang ejen (Swarm) atau menskalakan penyelidikan ejen (AgentScope).
- Berguna untuk meneroka corak penyelarasan dan tingkah laku yang baru muncul.
Pertimbangan
- Kematangan berbeza-beza; nilaikan dokumentasi dan kisah pengeluaran sebelum membuat komitmen.
Pandangan landskap tambahan
- Landskap dan taksonomi yang dipilih susun boleh membantu mengorientasikan pilihan anda merentas domain dan jenis ejen. Gambaran keseluruhan industri yang lebih luas tentang rangka kerja ejen dan kes penggunaannya juga membantu apabila menskopkan seni bina dan keperluan.
Cara memilih: Rangka kerja keputusan untuk pembangun
Tanya soalan ini sebelum anda memilih tindanan:
- Tugas utama: Adakah anda membina pengekod agentik, pembantu penyelidikan data, bot triage sokongan atau pelari automasi?
- Kerumitan orkestrasi: Ejen tunggal dengan alat, atau berbilang ejen dengan peranan, pengundian dan pengkritik?
- Kekangan bahasa/masa jalan: Tindanan perusahaan Python-first, TypeScript atau .NET?
- Penilaian dan kebolehpercayaan: Adakah anda memerlukan percubaan semula automatik, abah-abah ujian dan pasukan merah?
- Landskap peralatan: API, pangkalan data dan pelayar manakah yang mesti dikendalikan oleh ejen anda?
- Tadbir urus dan kebolehcerapan: Bagaimanakah anda akan mengelog, menjejaki dan menjamin tindakan?
- Kos dan kependaman: Seberapa sensitif anda terhadap panggilan model berbanding inferens tempatan?
Pilihan pantas mengikut senario
- Pengekodan agentik: OpenHands, AutoGen; gandingkan dengan Tindakan GitHub untuk CI.
- Penyelidikan produk berbilang ejen: AutoGen atau CrewAI, dengan LangGraph untuk orkestrasi.
- Pembantu pengetahuan yang memerlukan banyak RAG: Haystack Agents atau LlamaIndex, dengan Guidance untuk output berstruktur.
- Penyepaduan perusahaan (.NET/Azure): Semantic Kernel.
- Pengoptimuman gesaan berprogram: DSPy.
- Output tepat token untuk alat: Guidance.
Corak seni bina yang benar-benar berfungsi
- Gelung Perancang–Pelaksana–Pengkritik
- Perancang menguraikan tugas.
- Pelaksana memanggil alat/kod.
- Pengkritik menyemak output; merancang semula apabila berlaku kegagalan.
- Orkestrasi graf dengan titik semak
- Mewakili peringkat sebagai nod graf.
- Kekalkan keadaan perantaraan; benarkan percubaan semula pada peringkat nod.
- Gunakan mesej/kontrak berjenis antara nod.
- Ejen yang ditambah perolehan dengan rel pengadang
- RAG mendapatkan konteks berwibawa.
- Skema Guidance atau JSON menguatkuasakan output berstruktur.
- Ejen pengesah sekunder atau enjin peraturan memastikan pematuhan.
- Jawatankuasa berbilang ejen untuk output pertaruhan yang lebih tinggi
- Dua ejen menghasilkan jawapan; ejen hakim memilih atau mensintesis.
- Bagus untuk peringkasan, pembetulan pengekodan dan respons sensitif risiko.
Pertimbangan gred pengeluaran
- Kebolehcerapan: Log gesaan, panggilan alat, pemikiran perantaraan dan hasil.
- Keselamatan dan skop: Senarai putih alat, hadkan belanjawan dan laksanakan kod kotak pasir.
- SLA dan sandaran: Tentukan mod kegagalan; halakan ke aliran deterministik apabila diperlukan.
- Penilaian: Bina set ujian; jalankan ujian AB dengan pengoptimuman gaya DSPy.
- Kawalan kos: Perolehan cache, panggilan alat kelompok dan pilih model yang lebih kecil jika boleh diterima.
Contoh praktikal: Daripada sifar kepada ejen yang berguna
Contoh 1: Ejen penyelidikan jualan
- Tindanan: LangGraph + LlamaIndex + Guidance
- Aliran: Perancang mengenal pasti akaun sasaran; Pengambil mendapatkan berita terkini; Pemanggil alat menanyakan CRM; Guidance menguatkuasakan JSON untuk automasi hiliran; Pengkritik mengesahkan sumber.
Contoh 2: Bot pembaikan kod agentik
- Tindanan: OpenHands + AutoGen
- Aliran: Ujian gagal; Perancang mencadangkan pembetulan; Pelaksana mengedit fail; Pelari melaksanakan ujian; Pengkritik menilai ujian yang gagal; Gelung berterusan sehingga hijau.
Contoh 3: Pesongan tiket sokongan
- Tindanan: Haystack Agents + CrewAI
- Aliran: Pengelas menghalakan tujuan; Pengambil menarik dasar; Pemanggil alat mencadangkan resolusi; Pengkritik menyemak dasar; Manusia dalam gelung apabila ketidakpastian tinggi.
Geseran pembangun untuk diwaspadai
- Hanyutan gesaan: Gunakan gesaan versi dan templat berstruktur.
- Kekacauan alat: Tentukan skema, sahkan argumen dan hadkan kadar panggilan luaran.
- Gelung tak terhingga: Tambahkan had langkah, pengadang kos dan kriteria penumpuan.
- Kegagalan legap: Instrumental segala-galanya—jejak, rentang dan ID korelasi.
Perlu diperhatikan: Menggunakan Sider.AI bersama rangka kerja ejen
Jika anda sedang menilai rangka kerja, anda juga memerlukan aliran kerja yang pantas untuk membuat prototaip gesaan, menguji rantai alat dan mendokumentasikan hasil. Perlu diperhatikan, Sider.AI kerap menerbitkan selaman mendalam dan set gesaan praktikal untuk alat agentik, termasuk bahan praktikal untuk OpenHands dan gesaan ejen merentas domain yang boleh disesuaikan oleh pembangun dengan tindanan mereka. Menggunakan gesaan yang dipilih susun, abah-abah ujian dan aliran kerja yang boleh diulang boleh mempercepatkan fasa penilaian anda dan mengurangkan masa untuk membuktikan. Penanda aras dan semakan realiti
- Satu saiz untuk semua tidak wujud: Kebanyakan pasukan menggabungkan lapisan perolehan (Haystack/LlamaIndex), lapisan orkestrasi (LangGraph/AutoGen/CrewAI) dan lapisan struktur (Guidance). Tambahkan DSPy untuk pengoptimuman kualiti.
- Model tempatan berbanding model yang dihoskan: Jika anda mesti menjalankan tempatan, pastikan kependaman alat dan kekangan memori tidak menjejaskan prestasi ejen.
- Tadbir urus: Untuk persekitaran terkawal, berat sebelah ke arah graf telus, senarai putih alat yang jelas dan log yang boleh diaudit.
Trend baru muncul untuk diperhatikan pada tahun 2025
- Protokol Konteks Model (MCP) dan pendaftaran alat yang diseragamkan: Perkongsian alat yang lebih mudah dan selamat merentas ejen.
- Penilai sebagai warganegara kelas pertama: Pengkritik terbina dalam, suite ujian dan model ganjaran.
- Ejen dipacu acara: Ejen jangka panjang dan bermaklumat yang dicetuskan oleh acara perniagaan.
- Pasar tempat ejen dan ejen menegak: Ejen khusus domain yang dipratrain yang boleh anda cabangkan dan tadbir urus, dengan landskap yang dipilih susun yang memetakan ekosistem.
Langkah seterusnya yang boleh diambil
- Mulakan dengan mudah: Satu ejen dengan 2–3 alat dan metrik kejayaan yang jelas.
- Tambahkan penilaian awal: Gesaan ujian A/B; log segala-galanya.
- Berkembang kepada graf: Perkenalkan pengkritik atau tambahkan perancang sebaik sahaja kebolehpercayaan stabil.
- Pengerasan pengeluaran: Kuatkuasakan skema, had kadar dan rel pengadang; integrasikan kebolehcerapan.
- Ulang: Gandingkan pengoptimuman seperti DSPy dengan maklum balas pengguna untuk meningkatkan kadar kemenangan dari semasa ke semasa.
Perkara penting
- Pilih rangka kerja mengikut tugas-untuk-dilakukan, bukan gembar-gembur.
- Gabungkan lapisan: perolehan, orkestrasi, struktur dan penilaian.
- Reka bentuk untuk kebolehcerapan dan keselamatan dari hari pertama.
- Jangkakan tindanan hibrid; biarkan setiap alat melakukan yang terbaik.
Bacaan dan sumber lanjut
- Tutorial OpenHands praktikal untuk pengekodan agentik.
- Set gesaan untuk alat ejen merentas fungsi (bagus untuk prototaip).
- Penjelasan mendalam tentang rangka kerja agentik dan cara membina ejen tersuai pada skala.
- Gambaran keseluruhan landskap untuk melihat keluasan ejen mengikut domain.
- Perbandingan komuniti dan nota pembangun yang jujur.
Soalan Lazim
S1:Apakah rangka kerja AI agentik terbaik untuk aliran kerja berbilang ejen?
LangGraph dan AutoGen ialah lalai yang kukuh untuk orkestrasi berbilang ejen, dengan CrewAI menawarkan model berasaskan pasukan yang mesra. Gandingkan ia dengan lapisan perolehan seperti Haystack atau LlamaIndex untuk tugas yang memerlukan banyak pengetahuan dan Guidance untuk output berstruktur.
S2:Rangka kerja AI agentik manakah yang terbaik untuk ejen pengekodan?
OpenHands cemerlang untuk tugas pengekodan agentik, operasi fail dan pembaikan kod berulang. Banyak pasukan menggabungkannya dengan AutoGen untuk kerjasama berbilang ejen dan pengkritik untuk mengesahkan hasil ujian.
S3:Bagaimanakah saya menilai kebolehpercayaan dalam rangka kerja AI agentik?
Instrument ejen anda dengan pengelogan, tambahkan ejen pengkritik atau penilai dan buat set ujian. Rangka kerja seperti DSPy membantu mengoptimumkan gesaan dan saluran secara berprogram dari semasa ke semasa.
S4:Patutkah saya menggunakan LangChain/LangGraph atau CrewAI untuk ejen pertama saya?
Jika anda mahukan ekosistem yang teguh dan model graf, mulakan dengan LangGraph. Jika anda lebih suka metafora pasukan dan prototaip pantas, CrewAI mudah didekati. Untuk jawatankuasa yang kompleks, AutoGen ialah alternatif yang kukuh.
S5:Bagaimanakah saya mencegah gelung tak terhingga dan penyalahgunaan alat dalam ejen?
Tetapkan had langkah, had belanjawan dan pengesahan skema untuk panggilan alat. Senarai putih alat, pelaksanaan kotak pasir dan tambahkan kriteria penumpuan dengan ejen pengkritik yang boleh menamatkan atau merancang semula.
