簡介：代理正在從演示轉向部署
如果說 2023 年是聊天機器人的一年，那麼 2024-2025 年就是代理的一年。開發人員不僅僅是在提示；他們還在將 AI 連接起來，以推理任務、調用工具、與其他代理協作，並透過評估來閉環。問題不在於「我能建立一個代理嗎？」，而在於「哪種 Agentic AI 框架讓我能夠建立可靠、可觀察且可供生產的產品？」
在本指南中，我們將為開發人員拆解最佳的 Agentic AI 框架，其中包含具體的使用案例、權衡以及從原型到生產的技巧。我們還將重點介紹真實世界的模式：多代理協調、長時間運行的工作流程、工具調用和評估工具，以防止代理陷入錯誤級聯。一路上，我們將連結到有用的資源和當前的行業背景，以使您立足於當今快速發展的領域。
寫作風格說明：本文採用實用且以解決方案為導向的方法——期望明確的建議、優缺點和部署建議。
適用對象
- 正在評估 Agentic 應用程式框架的開發人員和架構師
Agentic AI：開發人員的快速思維模型
- 工具調用者：透過 API、資料庫、程式碼或瀏覽器執行。
- 協調器：協調一個或多個代理，通常作為狀態機或圖形。
2025 年開發人員的 10 大 Agentic AI 框架
- LangGraph (LangChain)
最適合：具有強大生態系統支援的基於圖形的代理協調。
開發人員喜歡它的原因
- 與 LangChain 的工具、檢索器和模型抽象的緊密整合。
注意事項
使用案例快照
- 客戶支援分流：規劃者代理進行分類；檢索器代理提取策略；工具代理執行操作（票務 API）；評論員代理驗證結果；圖形協調狀態轉換。
- OpenHands
最適合：Agentic 編碼、程式碼執行、檔案操作和開發工具自動化。
開發人員喜歡它的原因
- 專為在類似 IDE 的上下文中運作的軟體工程代理而設計。
注意事項
- 專用於編碼工作流程；一般業務工作流程可能需要其他層。
資源
- OpenHands 中 Agentic 編碼的教程和最佳實踐。
- Microsoft AutoGen
最適合：具有基於對話協調的多代理協作模式。
開發人員喜歡它的原因
- 鼓勵明確的代理角色（規劃者、工作者、評論員）和代理間訊息傳遞。
注意事項
- 基於對話的協調可能會變得複雜；您需要日誌記錄/可觀察性。
使用案例快照
- 資料科學助理：研究員代理提出方法；程式設計師代理編寫程式碼；評論員代理驗證結果；工具代理處理資料 IO。
- CrewAI
最適合：具有任務分配和角色清晰度的代理團隊隱喻。
開發人員喜歡它的原因
注意事項
社群背景
- 在社群討論中經常與 LangChain/LangGraph 和 AutoGen 進行比較。
- DSPy
最適合：程式化提示和自我優化管道。
開發人員喜歡它的原因
注意事項
- 非常適合品質優化；與協調層配對以實現複雜的工作流程。
- Guidance
最適合：用於高度結構化生成的令牌級別控制和範本。
開發人員喜歡它的原因
注意事項
- Semantic Kernel
最適合：將代理整合到應用程式中的 .NET 和企業開發人員。
開發人員喜歡它的原因
- 「技能」和「規劃器」抽象在企業工作流程中運作良好。
- 與 Microsoft 生態系統和 Azure 服務的良好互通性。
注意事項
- 如果您已經在 C#/.NET 或 Azure 中，則最適合。
- Haystack Agents
最適合：RAG 優先的代理工作流程和搜尋繁重的任務。
開發人員喜歡它的原因
注意事項
- 當檢索是核心時，這是理想的選擇；對於複雜的多代理案例，新增圖形協調。
- LlamaIndex（帶有代理工具）
最適合：RAG + 代理路由的資料框架。
開發人員喜歡它的原因
注意事項
- 如果您需要複雜的團隊行為，請與專用的協調層一起使用。
- Swarm/AgentScope 和新興框架
最適合：實驗性或研究驅動的多代理環境。
開發人員喜歡它的原因
- 用於啟動多個代理 (Swarm) 或擴展代理研究 (AgentScope) 的輕量級模式。
注意事項
其他概觀
- 精選的概觀和分類法可以幫助您在各個領域和代理類型中確定選擇。在確定架構和需求範圍時，更廣泛的代理框架及其用例的行業概述也很有幫助。
如何選擇：開發人員的決策框架
在選擇堆疊之前，請詢問以下問題：
- 主要工作：您是在建立 Agentic 程式設計師、資料研究助理、支援分流機器人還是自動化執行器？
- 協調複雜性：具有工具的單個代理，還是具有角色、投票和評論員的多個代理？
- 語言/運行時限制：Python 優先、TypeScript 還是 .NET 企業堆疊？
- 評估和可靠性：您是否需要自動重試、測試工具和紅隊演練？
- 工具環境：您的代理必須運作哪些 API、資料庫和瀏覽器？
按情境快速選擇
- Agentic 編碼：OpenHands、AutoGen；與 GitHub Actions 配對以進行 CI。
- 多代理產品研究：AutoGen 或 CrewAI，以及用於協調的 LangGraph。
- RAG 繁重的知識助理：Haystack Agents 或 LlamaIndex，以及用於結構化輸出的 Guidance。
- 企業整合 (.NET/Azure)：Semantic Kernel。
實際有效的架構模式
- Guidance 或 JSON 結構描述強制執行結構化輸出。
生產級注意事項
- 安全性和範圍：將工具列入白名單、設定預算上限和沙箱程式碼執行。
- SLA 和後備：定義故障模式；在需要時路由到確定性流程。
- 評估：建立測試集；使用 DSPy 樣式的優化執行 AB 測試。
- 成本控制：快取檢索、批次工具呼叫，並在可接受的情況下選擇較小的模型。
實際範例：從零到有用的代理
範例 1：銷售研究代理
- 堆疊：LangGraph + LlamaIndex + Guidance
- 流程：規劃者識別目標客戶；檢索器提取最近的新聞；工具調用者查詢 CRM；Guidance 強制執行 JSON 以進行下游自動化；評論員驗證來源。
範例 2：Agentic 程式碼修復機器人
- 流程：測試失敗；規劃者提出修復建議；執行器編輯檔案；執行器執行測試；評論員評估失敗的測試；迴圈持續直到通過。
範例 3：支援票證轉移
- 堆疊：Haystack Agents + CrewAI
- 流程：分類器路由意圖；檢索器提取策略；工具調用者建議解決方案；評論員根據策略進行檢查；當不確定性很高時，人為參與。
開發人員需要注意的摩擦
- 工具混亂：定義結構描述、驗證參數和限制外部呼叫的速率。
- 不透明的失敗：檢測所有內容——追蹤、跨度和關聯 ID。
值得注意的是：將 Sider.AI 與代理框架一起使用
如果您正在評估框架，您還需要一個快速的工作流程來建立提示原型、測試工具鏈和記錄結果。值得注意的是，Sider.AI 定期發布針對代理工具的深入研究和實用提示集，包括 OpenHands 的實務材料和開發人員可以調整到其堆疊的跨領域代理提示。使用精選的提示、測試工具和可重複的工作流程可以加快您的評估階段並縮短達到驗證的時間。 基準測試和現實檢查
- 不存在萬能的解決方案：大多數團隊結合了檢索層 (Haystack/LlamaIndex)、協調層 (LangGraph/AutoGen/CrewAI) 和結構層 (Guidance)。新增 DSPy 以進行品質優化。
- 本機與託管模型：如果您必須在本機執行，請確保工具延遲和記憶體限制不會削弱代理效能。
- 治理：對於受監管的環境，傾向於透明圖形、明確的工具白名單和可稽核的日誌。
2025 年值得關注的新興趨勢
- 模型上下文協定 (MCP) 和標準化工具註冊表：在代理之間更輕鬆、更安全地共享工具。
- 評估器作為一等公民：內建評論員、測試套件和獎勵模型。
- 事件驅動代理：由業務事件觸發的長時間運行、有狀態的代理。
- 代理市場和垂直代理：您可以分叉和管理的預先訓練、特定領域的代理，以及繪製生態系統的地圖。
可行的後續步驟
- 從簡單開始：一個具有 2-3 個工具和明確成功指標的代理。
- 成長為圖形：在可靠性穩定後，引入評論員或新增規劃者。
- 生產強化：強制執行結構描述、速率限制和護欄；整合可觀察性。
- 迭代：將類似 DSPy 的優化與使用者回饋配對，以隨著時間的推移提高獲勝率。
主要要點
延伸閱讀和資源
- Agentic 編碼的實務 OpenHands 教程。
- 關於 Agentic 框架以及如何大規模建立自訂代理的深入解釋。
常見問題
Q1：哪些是多代理工作流程的最佳 Agentic AI 框架？
LangGraph 和 AutoGen 是多代理協調的強大預設值，CrewAI 提供了友好的基於團隊的模型。將它們與 Haystack 或 LlamaIndex 等檢索層配對，以執行知識繁重的任務，並使用 Guidance 進行結構化輸出。
Q2：哪個 Agentic AI 框架最適合編碼代理？
OpenHands 擅長 Agentic 編碼任務、檔案操作和迭代程式碼修復。許多團隊將其與 AutoGen 結合使用以進行多代理協作，並使用評論員來驗證測試結果。
Q3：如何評估 Agentic AI 框架中的可靠性？
使用日誌記錄檢測您的代理，新增評論員或評估器代理，並建立測試集。像 DSPy 這樣的框架有助於隨著時間的推移以程式方式優化提示和管道。
Q4：我應該為我的第一個代理使用 LangChain/LangGraph 還是 CrewAI？
如果您想要一個強大的生態系統和圖形模型，請從 LangGraph 開始。如果您喜歡團隊隱喻和快速原型設計，那麼 CrewAI 很容易上手。對於複雜的委員會，AutoGen 是一個可靠的替代方案。
Q5：如何防止代理中的無限迴圈和工具濫用？
為工具呼叫設定步驟上限、預算限制和結構描述驗證。將工具列入白名單、沙箱執行，並新增具有可以終止或重新規劃的評論員代理的收斂標準。
