在构建 AI 代理时，如何选择合适的框架？
2024-11-19 阅读 9
更新于 2024年11月21日
看这篇文章：https://medium.com/@aydinKerem/which-ai-agent-framework-i-should-use-crewai-langgraph-majestic-one-and-pure-code-e16a6e4d9252
文章主要介绍了四种不同的 AI 代理框架（CrewAI、LangGraph、Majestic-One 和纯代码方法），并对它们的特点、适用场景和优缺点进行了比较和分析。
摘要随着大型语言模型的发展，AI 代理能够通过分解问题、规划解决方案和执行任务来完成复杂的工作。文章首先介绍了 AI 代理的基本组成部分，包括记忆、规划、提示、知识和工具。接着，详细介绍了四种 AI 代理框架：
CrewAI：一个基于 Python 的开源多代理编排框架，适合初学者快速构建 AI 代理，但在自定义和调试方面的灵活性有限，且不支持流式函数调用。LangGraph：建立在 Langchain 库之上的框架，使用图表来表示单代理或多代理结构，适合复杂的代码生成和多代理编码工作流程，但在分布式系统支持方面较弱。AutoGen（Majestic-One）：由微软开发的框架，Majestic-One 是其扩展，包括多种专业代理，适合 IT 行业的多种任务，模块化和适应性强，但社区支持不足。纯代码代理：从头构建代理，提供最高级别的自定义，适合简单工作流程，但随着复杂性增加，实现难度大增，且缺乏社区支持。文章根据不同的使用场景和需求，对这些框架进行了综合比较，为用户选择合适的 AI 代理框架提供了参考。
观点AI 代理框架的选择应基于任务的复杂性、所需的定制程度以及对社区支持的需求。CrewAI 适合初学者和需要快速部署的场景，但在自定义和调试方面的灵活性有限。LangGraph 适合需要复杂多代理编码工作流程和代码生成的场景，但在分布式系统支持方面较弱。AutoGen（Majestic-One）适合 IT 行业的多种任务，特别是当需要多种专业代理协同工作时，但社区支持不足。纯代码代理方法提供了最高级别的自定义，但实现难度大，且缺乏社区支持。对于软件开发，LangGraph 被认为是最佳选择；对于新手，CrewAI 更为友好；对于复杂任务，LangGraph 提供了高度的灵活性；对于使用开源大型语言模型的用户，LangGraph 和 CrewAI 都是不错的选择；AutoGen 拥有良好的社区支持；CrewAI 和 Majestic-One 在快速构建和演示 AI 代理方面表现出色。
