Agent开发框架调用报告：基于AgentScope的视角

一、问题和需求

        一个AI的应用任务完成的好坏，很大程度取决于智能体的运用，现有的一个开源的框架对普通的开发者来说至关重要。好的Agent开发框架应该是完全开源，用的人多，项目方经常更新维护，生态丰富，易学易用的。本章将结合经验分析主流的Agent框架的优劣。

        

二、大模型性能飞跃推动Agent开发范式转变

        自2025年起，以DeepSeek-R1模型为代表的大语言模型（LLM）在推理能力、工具调用、自主规划和调试能力上实现跨越式发展。例如，DeepSeek-R1-0528版本在AIME 2025数学竞赛中的准确率从旧版的70%提升至87.5%，其平均解题Token消耗从12K增至23K，表明模型思维深度显著增强。

        这一进步促使Agent开发范式从传统的“预定义流程+序列化调用”（如LangChain早期的链式工作流）转向以ReAct（Reason+Act）为核心的新范式。ReAct Agent具备以下特征：

• 自主决策工具调用（如并行调用、多步调试）；

• 支持长上下文推理与结构化输出（如Qwen3、Gemini 2.5等模型）；

• 动态规划能力取代静态脚本依赖。

        传统的智能体开发方式多依赖于工作流式的脚本化结构——例如早期的LangChain 0.x提供了模块化的 Prompt Chain、工具调用和多步骤流程，这在当时是非常实用的范式。但随着大模型自身能力的大幅提 升，这类「预定义流程 + 序列化调用」的方式逐渐暴露出局限：它们依赖于人为提前设计流程，智能体 的自主性和灵活性受限。而新一代框架（如AgentScope、OpenAI Agents SDK、LangChain 1.0）将Agent视为自主实体，更贴合大模型的智能释放需求。

        例如，当前热门模型如 Qwen3、Gemini 2.5、Claude 4.5 在 2025 年都被报道支持丰富的函数调用 接口、结构化输出、甚至长上下文推理能力。在这样的背景下，传统的工作流式、脚本化智能体开发方 式显得越来越不合时宜。

        在这一浪潮中，AgentScope 正是出生于这样一个时代背景——它作为一个以 构建 ReAct 智能体为 核心 的开发框架，定位清晰：既适应了新一代大模型的能力释放，也为开发者提供了更高层次的抽象能 力。相比传统方式，它将“Prompt → 工具调用 → 结果处理”封装为“Agent 自主思考并行动”的整体闭 环，使智能体开发更加模块化、结构化且易于控制。

三、AgentScope核心功能与技术定位

3.1 项目情况

        自 2025 年 8 月起，AgentScope 正式向开源社区发布，由 Alibaba Tongyi Lab（阿里巴巴 “通义” 实验室）主导研发。根据其 GitHub 项目页面，该框架自版本 v1.0 起全面面向多智能体（Multi-Agent） 开发范式，强调“开发者优先、可控、模块化”的设计理念。 在国内代理开发工具链尚在快速发展阶段的背景下，AgentScope 被视为“国产最强”的 Agent 开发框 架之一，不仅功能完备，而且性能表现优异。其开发团队明确目标——打造国产版的 LangChain，将 “智 能体开发” 从单纯的语言模型调用提升为一套系统化、工程化的解决方案。

3.2 核心功能亮点

1）模型无关的灵活接入机制

        AgentScope采用"不同模型对应不同库+不同模型的格式化器"的创新架构，真正实现了"一次编程，多模型运行"的设计理念。这种模型无关性让开发者能够无缝切换Qwen3、Claude 4.5、DeepSeek-R1等主流大语言模型，只需简单调整模型初始化参数，而无需修改核心业务逻辑。这种设计特别适合需要多模型备份、AB测试或特定场景优化的企业级应用。

2）统一的多模态消息与智能记忆体系

        AgentScope在消息传递层面实现了重大突破，通过统一的Message对象支持文本、图像、音频、视频等多种模态数据。其记忆管理系统采用分层架构，既包含短期记忆用于即时对话上下文，又集成长期记忆系统（兼容ReMe、mem0等第三方框架），为复杂多轮对话提供坚实基础。在多智能体协作场景中，MsgHub和pipeline机制确保消息在多个Agent间高效流转。

3）完整的ReAct范式深度集成

        AgentScope将Reason+Act范式深度融入框架核心，支持智能体在一轮对话中自主决策工具调用策略，包括并行调用、多步调用等高级特性。框架内置的实时引导和中断机制，配合Hook函数系统，使智能体具备自我调试和校正能力，大幅提升任务执行的准确性和可靠性。

4）高性能多模态RAG引擎

        AgentScope的RAG模块提供从知识库构建到检索生成的全链路支持，涵盖文档读取、向量化处理、多模态内容解析等关键环节。其独特之处在于支持两种集成模式：Agentic模式（智能体自主检索）和通用模式（统一检索），满足不同场景的灵活需求。多模态RAG能力使其在视觉-语言融合任务中表现突出。

5）细粒度控制的钩子函数体系

        通过预定义的关键生命周期节点（pre_reasoning、post_acting、pre_reply等），开发者可以插入自定义逻辑实现精细化控制。这种中间件化架构支持功能扩展如性能监控、异常处理、动态提示词调整等，为复杂智能体系统提供了强大的可观测性和可维护性。

6）一体化可视化与强化学习平台

        AgentScope Studio作为配套的可视化平台，提供实时的智能体对话监控、工具调用追踪、消息流分析等功能，极大降低了多智能体系统的调试难度。同时，框架通过集成Trinity-RFT库支持Agentic强化学习，使得智能体能够在模拟环境中通过反复试错优化决策策略，实现持续性能提升。

四、AgentScope和其他Agent开发框架综合对比

4.1 Agent开发框架整体格局     

        自 2023 年至 2025 年，随着大模型的能力持续增强，智能体（Agent）框架从早期的单一任务执行 器，逐步演化为多智能体协作、具备记忆、感知、推理、规划、执行、评估等完整能力的“操作系统级平 台”。

        目前主流的 Agent 开发框架大致可分为三类：

        1. 以工作流与工具链为核心的传统框架 —— 代表如 LangChain 0.x 系列、Haystack、Flowise。这 些框架以模块化、可视化的方式搭建智能体流程，强调可复用性与稳定性，但智能性相对不足。

        2. 以 ReAct 范式为核心的新一代框架 —— 包括 AgentScope、OpenAI Agents SDK、Google ADK (Agent Development Kit) 等。这类框架更强调大模型自身的推理能力，允许模型在执行过程中动 态决策、调用工具、规划行动。

        3. 以 Graph 或 Agentic Runtime 为核心的图式框架 —— 代表如 LangChain 1.0 + LangGraph、 DeepAgents (来自 LangChain 官方 R&D)、Parlant Runtime 等。这类框架引入状态机与图结 构，专注于复杂多智能体控制、并发执行和条件跳转。

        AgentScope 处于第二与第三类型之间的交汇点：既继承了 ReAct 范式的灵活性，又吸收了 LangGraph 式的图式控制思维，形成了兼具“模型智能”与“工程管控”的混合体系。

4.2 详细对比分析

对比维度	LangChain 1.0	AgentScope	OpenAI Agents SDK	Google ADK
核心范式	图工作流 + Runnable节点	ReAct + 管道消息流	单Agent自主决策	多模态服务化集成
模型生态	以OpenAI为主	中立，支持Qwen/DeepSeek/Gemini等	锁定OpenAI生态	依赖Gemini生态
多模态支持	文本为主，元数据轻量	原生Content Block机制	有限	原生多模态块
多Agent协作	LangGraph配置复杂	原生MsgHub支持并行协作	侧重单Agent链路	系统级Agent编排
可视化工具	LangGraph Studio（需本地部署）	AgentScope Studio（一体式监控）	依赖OpenAI平台	Google AI Studio
适用场景	企业级RAG、长流程QA	游戏AI、多Agent对话、策略执行	固定OpenAI环境的工具任务	Google Cloud生态应用

AgentScope vs DeepAgents/Parlant Runtime：后者偏向编排层，而AgentScope同时覆盖执行层，更贴近模型驱动行为，适合动态决策场景（如狼人杀中的实时推理）

五、Agent开发框架选取的思考与建议

5.1 模型生态兼容性

• 多模型切换需求：如果项目需要灵活切换不同模型（如兼顾国产模型与国际模型），优先选择模型中立框架（如AgentScope），避免被特定供应商绑定。

• 云服务绑定场景：若项目深度集成特定云服务生态（如OpenAI或Google Cloud），则可直接选用对应生态框架（如OpenAI Agents SDK或Google ADK），以利用原生优化。

• 混合部署策略：对于跨云或混合云环境，应评估框架的模型适配层是否支持自定义接入，确保扩展性。

5.2 任务复杂度与自主性需求

• 简单工作流任务：对于文档QA、基础检索等线性流程，LangChain等传统框架提供成熟的工作流编排，开发效率高。

• 动态规划场景：需动态决策、工具并行调用或复杂策略执行的场景（如自动驾驶模拟、游戏AI），应倾向ReAct范式框架（如AgentScope），以发挥模型的自主推理能力。

• 实时交互要求：高实时性应用需评估框架的响应延迟和并发处理机制，确保满足性能指标。

5.3 多模态与协作能力

• 多模态处理深度：涉及图像、音频、视频等多媒体输入时，需重点考察框架的多模态支持机制（如AgentScope的Content Block统一消息格式），避免数据转换开销。

• 多Agent协作架构：多智能体项目（如群体决策、分布式任务）需关注消息管理能力（如MsgHub的广播与订阅机制）、并发控制及状态同步方案。

• 跨平台兼容性：若需整合异构系统（如边缘设备与云端协同），框架应提供标准化通信协议和适配接口。

5.4 可观测性与调试支持

• 可视化监控工具：长期迭代项目依赖可视化平台（如AgentScope Studio）实现消息流追踪、工具调用链分析和性能指标可视化，降低调试成本。

• 钩子函数与中间件：通过预置钩子（如pre_reasoning、post_acting）实现细粒度控制，支持自定义日志、异常捕获和动态策略调整。

• 测试与验证框架：成熟框架应提供模拟环境、单元测试工具和回归测试套件，保障Agent行为的可预测性。

5.5 部署与成本因素

• 公有云依赖成本：公有云绑定型框架（如OpenAI Agents SDK）可能产生持续API调用费用，需评估长期运维成本。

• 私有化部署需求：对数据安全或定制化要求高的场景（如金融、医疗），应选择开源可控方案（如AgentScope），支持本地化部署和二次开发。

• 资源效率优化：框架应支持模型量化、缓存策略和负载均衡，以降低硬件资源消耗。

5.6 社区与迭代活力

• 新兴框架优势：AgentScope等新兴框架功能前瞻（如多模态RAG、Agentic RL），但需验证其稳定性和生产环境成熟度。

• 成熟生态保障：LangChain等成熟框架社区活跃、文档完善，但可能迭代速度较慢，创新功能滞后。

• 长期维护风险：选型时需考察团队背景、版本更新频率和漏洞修复响应速度，避免因框架停维护导致项目风险。

六、小结

        大模型性能的飞跃正推动Agent开发从“流程编排”走向“智能体自主化”。AgentScope作为国产框架的典型代表，以模型无关性、多模态协作和ReAct深度集成脱颖而出，尤其在多智能体动态场景中展现优势。框架选取需结合具体任务需求、模型生态及长期维护成本，避免“一刀切”。未来，随着Agentic RL等技术的发展，自主决策与持续学习能力将成为框架竞争力的核心指标。

        个人使用过Langchain 0.x版本的框架，有几个问题确实比较头疼

        1）封装过度，一个模型一个类，然后提示词封装在里面，很难修改，导致监控模型里面的信息挺麻烦的。

        2）传统的Agent链是「预定义流程 + 序列化调用」

        3）传入给大模型的信息没有包含多模态的信息，就比较难处理多模态的信息问题。

        4）代码有点冗余了，不同版本差异挺大的，学习难度略高。

七、参考内容

DeerFlow多智能体项目分析-Agent模块实现源码分析-CSDN博客

字节DeerFlow开源框架：多智能体深度研究框架，实现端到端自动化研究流程_deer-flow-CSDN博客

字节DeerFlow开源框架：多智能体深度研究框架，实现端到端自动化研究流程 - 文章 - 开发者社区 - 火山引擎

谈谈我对上下文工程的看法，为什么说它是Agent落地最核心的本质所在。首先，提示工程的主要重点是如何编写有效的提示，但随 - 掘金

【Langchian】 一个基础案例手把手带你上线自己的Langchian专属智能体🟡 一：任务分解与LangChai - 掘金bytedance/deer-flow: DeerFlow is a community-driven Deep Research framework, combining language models with tools like web search, crawling, and Python execution, while contributing back to the open-source community.【Langchian】 一个基础案例手把手带你上线自己的Langchian专属智能体🟡 一：任务分解与LangChai - 掘金