能动框架战场：如何摆脱供应商锁定并在下次AI战争中生存

三个月的工作成果一夜之间付诸东流。

仅仅是一个领先的代理框架中的一次 API 变更，我们精心构建的企业系统就在生产环境中崩溃了。没有错误提示，没有警告，只有一片死寂。损失不仅仅体现在重构成本上，还体现在信任的丧失、进度的延迟以及数百万美元的风险上。

就在那时，我们突然意识到：大多数AI飞行员失败的原因并非模型薄弱。他们失败是因为脚下的根基不断变动：框架在毫无预警的情况下重构，API悄然崩溃，供应商将你拖入无法逃脱的引力阱。

到2025年，这才是真正的战场。关键不在于谁拥有最大的模型，而在于谁能够在不成熟框架的混乱和供应商锁定中存活下来。

我和我的团队亲身经历了这场战斗。我们几乎测试了每一个主要的智能体框架和平台 —— LangChain、LangGraph、OpenAI的智能体SDK、Google ADK、Dify、n8n、Agno、Atomic Agents、CrewAI、Hugging Face Agents、PydanticAI、Magentic-One、LlamaIndex、RAGFlow、GraphRAG等等。每个都承诺能带来加速。每个也都带来了深刻的教训 —— 有时痛苦，但总是富有教益。

2025年智能体框架格局

要了解战场，就必须了解参与者。以下是当今主要的智能体框架和平台的情况：它们的优化目标，以及企业将其投入生产时它们的不足之处。

1. 智能体框架与软件开发工具包（SDK）——代码优先的基础

这些是代码优先的库和运行时，专为希望直接在代码中组合代理的开发者设计。它们发展迅速、具有实验性且由社区驱动，非常适合用于原型设计和研究。但它们也存在API 频繁变更、重大变更以及治理功能薄弱等问题。如果没有架构隔离，直接将系统连接到其中一个库或运行时，就会导致返工。

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表1：2025年主要的智能体开发者框架或软件开发工具包

2. 平台 — 低代码与编排

这些平台的目标用户是不想编写太多代码的开发者。它们提供拖放式工作流程、预制连接器和企业友好的部署模式。它们的优势在于速度和易用性，尤其对业务团队而言。但代价是在治理、可审计性和复杂编排方面存在不足。对于受监管或大规模的系统，它们往往需要加强。

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表2：2025年主要的低代码智能体平台

3. RAG-First和Graph-RAG引擎——以检索为中心的方法

该团队专注于检索增强生成（RAG）及其新一波图增强变体。他们擅长知识摄取、索引和上下文检索——这是许多企业智能体的核心。他们的弱点在于：往往仅停留在检索阶段，将编排、治理和容错等工作留给用户。

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表3：2025年主要的RAG优先代理引擎

4. 新兴研究

像TURA（工具增强的DAG检索）和Patchwork（动态RAG服务）这样的原型突破了实时、可靠检索的界限，但在操作上仍不成熟。Magentic-One，微软研究院的通用多智能体蓝图，具有远见卓识，但尚未准备好投入生产。这些努力是该领域发展方向的重要信号，但它们还不是企业可以依赖的基础。

战场的教训

与这些框架合作让我们学到了一个一致的模式：

• 它们是加速器，而非基础。它们能让你迅速从无到有推出演示，但在审计、合规和规模扩张的压力下就会崩溃。

• 向后兼容性是事后才考虑的问题。应用程序编程接口（API）每季度都会发生变化，企业只能承担重写的成本。

• 治理和可观测性缺失或不足。如果无法追踪和治理决策，就无法通过审计。

• 供应商锁定是真实存在的。一旦你将核心逻辑绑定到单一技术栈中，你就会失去议价能力和灵活性。

真相是什么？这些框架都还未达到生产级、企业级或监管级标准。它们在演示中光彩夺目，但在实际应用中却不堪一击。

这就是我撰写《能动AI工程》的原因——这是第一本全面的实地指南，旨在设计和运营能够在框架战争中存活下来的智能体。该书将当今工具所缺乏的架构、契约和设计法则进行了编纂，展示了如何构建不仅功能完备，而且具备容错性、面向未来且易于审计的系统。

工具选择框架

到目前为止，模式应该已经很清晰了：代理生态系统充斥着各种选择，但在稳定性方面却岌岌可危。所以真正的问题不是哪种框架最好？而是如何在采用工具的同时不让它们左右你的架构？

这就是为什么第一步永远不是选择框架，而是定义它必须适配的架构。

在能动AI工程中，我将其称为工具选择框架——这是一门区分战术性和战略性事务的学科。我和我的团队是吃了苦头才学到这一点的，此前我们目睹太多试点项目停滞不前，原因是供应商选择不知不觉地固化成了架构依赖。

工具是租户，而非房东

核心思想很简单：每个工具都位于架构线之下。检索、记忆、编排、可观测性——所有这些都封装在契约中。这样，框架就成了你技术栈中的租户，而不是决定系统其余部分如何发展的房东。

当供应商转型或某项功能出现故障时，你不会推倒重来。你只需赶走租户，再换一个新的。

按风险划分的分层合同

并非每一层都需要相同的隔离措施。我书中的框架要求分层合同：

• 高风险层（检索、内存、编排）：需要强大的接口，因为这里的变动可能需要数月时间。

• 中风险层（嵌入模型、路由）：需要适度隔离。

• 低风险层（UI插件、轻量级工具）：可以保持灵活性和可互换性。

将其视为成比例的严谨性：在失败后果最严重的地方设置防护措施。

两个团队的故事

我永远不会忘记两个客户之间的差异。一个客户将其检索直接硬编码到供应商的 API 中。当该供应商发生变更时，他们花了三个月时间来梳理脆弱的代码。另一个客户将每个检索调用都封装在合同中。当他们的供应商一夜之间提高价格时，他们在 48 小时内更换了供应商。

同样的战场，不同的结局——因为一支团队把工具当作租客，另一支则让它们成了房东。

无束缚的工具：摆脱供应商锁定的五条规则

《工具选择框架》为你提供了方法：工具位于架构线之下，被封装在契约中，选择时需保持适度的严谨性。但方法需要原则。这就是为什么在《能动AI工程》中，我将《摆脱供应商锁定的五条规则》编纂成法典——这些规则就像护栏，防止即使是最诱人的框架变成陷阱。

1. 设计为交换，而非结合

每一次供应商合作都应遵循合同。当框架发生变化或供应商战略调整时，你应该更换租户，而不是重建房屋。

2. 让工具与组件匹配，而非与趋势匹配

每个角色对应一个工具。不重叠，不杂乱。检索就负责检索。编排就负责编排。其他任何做法都会在你的系统中滋生问题。

3. 根据架构而非炒作来评估工具

不要被功能演示所迷惑。评估那些经久不衰的特性：模块化、可审计性、成本管控和可互换性。

4. 避免单一供应商依赖

如果你无法抽身，就已经失去了谈判的筹码。支持开放协议，构建适配器，并从第一天起就让退出成为一种选择。

5. 押注架构，而非工具

工具是战术，架构是战略。工具会变，架构必须持久。

我见过遵循这些规则的团队在供应商更迭中顺利前行，所受干扰极小。我也见过无视这些规则的团队花费数月时间来梳理脆弱的依赖关系。战场嘉奖自律者，惩罚粗心者。

这些规则很简单，但它们能改变一切。有了它们，你可以将框架用作加速器；没有它们，框架就会掌控你。

框架波动率指数

如果五项规则听起来像是过度设计，那就来看看当今生态系统的现实：波动性不是一个bug，而是环境本身。

• LangGraph已经多次重构其API，让早期采用者们忙于重写代码。

• AutoGen 发展迅速，但破坏向后兼容性的速度也同样快。

• 语义内核每季度都会发展，其抽象概念在企业试点项目中不断变化。

• 像GraphRAG和GFM-RAG这样的RAG引擎有望取得突破，但仍处于研究阶段，其成本和性能尚未得到充分探索。

这就是框架波动率指数在起作用——它衡量的是你所在堆栈之下的基础变动的频繁程度。而趋势线只指向一个方向：波动率正在上升。

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对于正在快速开发原型的初创企业来说，波动性是可以容忍的。对于接受审计的企业而言，合规性至关重要，数百万美元的项目危在旦夕，波动性则关乎生死存亡。

这就是为什么我书中的“五条规则”不是可有可无的。它们是将框架视为加速器和将框架视为依赖项之间的区别。

没有它们，波动性就会左右你的路线图。有了它们，你就能将波动性转化为优势——随着生态系统的发展更换工具，同时又不牺牲稳定性。

为什么以堆栈驱动的团队会获胜

对于刚接触我工作的读者来说，堆栈驱动的团队是将架构——而不是任何单一工具或框架——视为系统基础的团队。实际上，这意味着每个框架、数据库或SDK都是一个插件，可以在合同后面交换，永远不允许将自己硬连接到系统的核心逻辑中。

LangChain、AutoGen、CrewAI、PydanticAI —— 这些都能加速开发。但它们都不应定义你的架构。Agentic Stack 可以。

这就是它重要的原因：易使得系统变更不可避免。如果你的系统直接与某个框架相连，每次重构、定价变更或功能调整都将迫使你进行代价高昂的重写。如果你采用的是分层架构，就能以最小的干扰来应对易。

客户流失与控制的经济学

在能动AI工程中，我用表4-3：客户流失成本与控制成本来说明这一点。

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表4：客户流失成本与控制成本

道理很简单：流失的代价总是比控制的代价更高。

架构红利

以技术栈驱动的规范不仅能防止失败一次，它还具有累积效应。每一个周期，你都能重新获得自由：更换供应商的自由、安全扩展的自由、无中断发展的自由。

我把这称为架构红利。它是一种复利优势，解释了为什么有些团队停滞不前，而另一些团队却蓬勃发展，即使双方都在使用相同的框架。

结论：赢得能动框架战场

战场不再是模型，而是框架。伤亡情况很明显：95%的AI飞行员在投入生产前就失败了。不是因为想法不好，而是因为系统脆弱——被锁定在易变的框架中，缺乏治理，无法通过审计或扩展。

前线的教训很简单：

• 框架是加速器，而非基础。

• 客户流失不可避免，但控制是可选择的。

• 以堆栈驱动的团队能够获胜，是因为他们的设计是为了生存，而不是为了演示。

这就是我撰写《能动AI工程》的原因。这是关于这门新学科的首本实践指南——展示了如何设计生产级、企业级和监管级认知系统。书中，你将找到完整的工具选择框架、摆脱供应商锁定的五项规则、框架波动性指数，以及将脆弱的试点项目转化为持久系统的实践方法。

战场只会愈发喧嚣。框架会不断更迭。但有了正确的架构，你不仅能生存下来，还能打造出逐季积累价值的智能体。