四大主流AI Agent框架选型梳理
nine｜践行一人公司
开发、引擎、交付——基于Agent的倍速造产品流。
正在记录从 0 到 1 的踩坑与突破，交付想法到产品的全过程。
随着AI技术的快速发展，多智能体系统(Multi-Agent)已成为企业智能化转型的关键技术。本文将梳理2025年7月值得关注的四大AI Agent框架（注：OpenAI Swarm属于学习项目），帮助开发者根据项目需求提供参考。
四大框架横向对比
1. AutoGen：代码生成与人工干预的标杆
微软推出的AutoGen以动态代码沙箱和人机协同接口著称，适合需要实时调试的复杂任务（如自动化测试）。常见误区：配置代理服务器并非必需，本地Docker即可运行。注意：生产环境需额外封装API网关，不适合零基础团队。
2. CrewAI：低代码原型之王
通过角色提示词即可生成智能体（如Researcher→Writer→Reviewer链），10分钟搭建演示。局限：单线程架构导致高并发时延迟明显，但可通过@tool装饰器快速集成Python函数，中等复杂度任务够用。
3. LangGraph：状态机驱动的精密编排 （拥有js/java/python版本）
基于有向无环图（DAG）理念，支持循环边实现多轮对话回溯。学习曲线陡峭：需手动定义状态模式（如TypedDict），但调试工具LangGraph Studio可实时可视化流程。适合：需要审计追踪的金融/医疗场景。
4. Magnetic-One：非技术用户的“开箱即用”方案
微软AutoGen团队发布的演示级封装，预置WebSurfer/Coder/Planner等5种角色，拖放即用。注意：本质是AutoGen的皮肤，无法脱离Python环境，且对开源模型（如Llama-3）需手动配置端点。
选型建议（2025年7月版）
| 场景 | 首选框架 | 一句话忠告 |
|---|---|---|
| 企业级代码生成 | AutoGen | 先验证沙箱逃逸风险，再谈扩展 |
| 市场部1天Demo | CrewAI | 用kickoff()一键运行，别纠结异步 |
| 复杂状态机 | LangGraph | 先画Mermaid图，再写代码 |
| 业务人员试错 | Magnetic-One | 装Docker Desktop就能跑，但别上生产 |
趋势预警：2025年Q3观察，单Agent+RAG仍是企业ROI验证的主流，多智能体建议从内部工具（如财报分析）试点，而非直接面向客户。(by Kimi k2)