- 人工智能代理工作流是由自主的人工智能代理驱动的流程,这些代理可在极少的人为监督下做出独立决策。
- 道德代理型人工智能工作流程优先考虑透明度、公平性和以人为本的设计,尤其是在医疗保健或金融等高风险领域。
- 并非所有的人工智能代理都是代理型的,因为有些代理只遵循预定义的指令,而没有独立的决策权。
- 建立这些工作流程需要实时数据访问、强大的人工智能模型、明确的目标以及通过应用程序接口或低代码平台进行集成。
想象一下,在这样一个世界里,你的待办事项清单开始自动核对,你的工作流程顺利进行,人工智能代理成为你最喜欢的新同事。
进入人工智能代理框架,这些框架是让您构建人工智能代理的脚手架,它们能够驾驭复杂的工作流程,解决现实世界中的问题,并毫不费力地进行扩展。
无论是简化客户支持、个性化用户体验,还是实现日常工作自动化,人工智能代理框架都能让您利用最先进的大型语言模型LLMs)的力量,创造出非凡的成果。
什么是人工智能代理框架?
人工智能代理框架是平台、工具或库,旨在创建自主代理,这些代理可以感知输入,使用算法或LLMs 处理输入,并采取检索增强生成、启动工作流或一般对话等行动。
此类框架通过为常用功能提供预置模块来简化代理工作流程,从而节省开发人员的宝贵时间,并确保工作流程保持透明和稳健。

人工智能代理框架针对不同的需求量身定制:有些专门用于对话、虚拟助理或聊天机器人,而另一些则侧重于工作流协调。它们的主要价值在于抽象复杂性,将任务分解为易于管理的步骤,并确保可扩展性。
人工智能代理框架的关键组成部分
大多数人工智能代理框架都采用相同的结构,这样就能在不同的工具和流程之间系统地传递结构化信息。
下面是一个简短的示例,说明在创建代理时这些组件是如何实际工作的:
使用人工智能代理框架的好处
减少重复性工作,加快部署速度
根据麦肯锡的《2024 年人工智能报告》,目前有 65% 的公司定期使用生成式人工智能,但许多公司在实际交付使用案例时仍遇到瓶颈。
试图围绕人工智能模型构建基础架构的团队--手动管理输入、输出、连锁逻辑和 API 调用--花费 5 个月或更长时间将这些系统投入生产的可能性要高出 1.5 倍。
人工智能代理框架通过将枯燥但必要的设置工作标准化来解决这一问题。团队无需从头开始拼接每一个集成或工具链,而是可以插入一个共享框架,干净利落地进行处理。
可重复使用的逻辑,更容易在不同代理之间进行扩展
在使用人工智能代理框架时,很多看似 "智能 "的东西都可以归结为模块化、可组合的步骤,这些步骤可以在不同的代理或流程中重复使用。
当这些逻辑以单元的形式存在于一个简洁的框架中时,调用起来就会变得像 add(2,3) 一样简单。
人工智能代理框架为开发人员提供了从第一原理出发进行思考的自由--凭借直觉解决用户问题,而无需反复重建相同的推理模式。
团队可以像产品设计师一样工作,而不是试图在前期将所有逻辑完美标准化:测试、调整、重复使用有效的逻辑,并在不同用例中加以扩展。
共享框架使团队协作易于管理
当人工智能代理在共享基础设施(云平台或服务器推论)上运行时,它们所基于的框架会直接影响团队的协作方式。
框架通过使协作变得可见和可控来提供帮助。将其想象成管理代理行为的共享 Google Sheet:
- 定义逻辑所有权--每个人都知道谁拥有代理的哪个部分
- 安全更新--推理、工具和内存的更改不会产生冲突
- 可审计的更改--对流程和配置的编辑都有版本控制并可跟踪
- 跨团队清晰度--非开发人员无需阅读代码即可检查代理如何工作
如何选择人工智能代理框架
面对大量开源平台和服务,选择合适的人工智能代理框架可能会让人不知所措。
为了简化流程,请关注您的工作流程要求。以下是一份方便的清单,列出了需要与团队讨论的主要注意事项:
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与您的团队讨论这些问题,以确定哪些功能对您的组织最为重要。在讨论中鼓励协作,可能会对您的工作流程的真正需求产生有价值的见解。
现在,您已经缩小了需求范围,让我们来探讨一下能满足这些要求的框架。在清楚了解自己的目标后,选择合适的人工智能代理框架就变得简单多了。
7 大免费人工智能代理框架
1.Botpress

最适合团队构建与工具相连的人工智能代理,利用LLM步骤进行推理、决策或语言理解。
Botpress 是一个人工智能代理平台,专为希望在不管理繁重代码逻辑的情况下构建代理行为的团队而设计。
您可以使用流程来设计代理的工作方式,这是一种可视化编辑器,每个节点都可以处理一项重点任务,包括内存、条件和工具连接。
你不再需要编写连锁提示或逻辑树,而是使用反映真实工作流程的有范围的模块化片段。
当您希望在支持、入职或内部系统中实现可靠的自动化时,这种模块性尤其有用,因为它具有清晰的逻辑和简洁的权限。
Botpress 与 CRM、电子邮件和数据库等工具进行了内置集成,因此您的代理可以立即采取实际行动。
主要功能
- 利用拖放界面直观地构建工作流程。
- 必要时添加自定义工具和逻辑。
- 在网站、WhatsApp、Slack 等平台上部署代理。
- 使用内置的 NLU、知识源和个性控制。
定价
- 免费计划:包括核心生成器、1 个机器人和 5 美元人工智能积分
- Plus:89 美元/月 - 流量测试、路由选择、人工切换
- 团队:495 美元/月 - SSO、协作、共享使用跟踪
- 企业:自定义 - 用于自定义设置、高容量或合规控制
2.LangChain

最适合 从零开始构建自定义人工智能代理的开发人员,尤其是研究人员、RAG 系统或任何需要严格控制代理行为的人员。
LangChain 是构建人工智能代理最广泛采用的框架。它为开发人员提供了连接工具、提示、记忆和推理的核心组件,并能完全控制代理的运行方式。
它是最早将模块化代理设计推向市场的平台之一,现在的功能就像LLM 工作流程的操作系统。
通过该框架不断增长的支持和代码,您可以轻松地连锁步骤、切换内存类型、插入应用程序接口或矢量数据库。
然而,这种深度也伴随着复杂性。由于有如此多的活动部件,要找到适合自己用例的抽象可能需要时间,而且坚持使用一种抽象可能会让人感觉是在不断变化的基础上建立起来的。
主要功能
- 使用工具、提示和记忆模块链构建代理
- 与LLMs、API、向量存储和检索器集成
- 开发人员可完全控制流程逻辑和执行
- 可选择使用 LangSmith 进行跟踪和评估
定价
- 开发人员:免费 - 1 个席位、每月 5,000 次跟踪、提示管理、基本跟踪工具
- Plus:每个席位每月 39 美元 - 团队功能、更高的跟踪限制、LangGraph 开发部署
- 企业:定制 - 自托管或混合设置、SSO、支持和使用扩展
3.CrewAI
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最适合 快速构建多代理行为原型的团队,尤其是针对可在不同角色间进行分工的线性任务。
CrewAI 是一个用于多代理系统的开源框架,使人工智能代理能够通过定义的角色和共享的目标协作完成任务。它专为需要代理间智能团队合作的场景而设计。
CrewAI 最吸引人的地方在于它非常容易上手。您可以定义一个机组人员,为每个特工分配一个角色,并赋予他们一个共同的目标。
在此基础上,各代理可以进行讨论、运行任务和完成目标,而无需从头开始协调逻辑。对于简单的多代理用例,只需很少的设置就能完成大量工作。
但这种简单性也有两面性。一旦你的工作流程变得更加复杂--如果代理需要在任务中期进行调整,或跨条件步骤进行协调--内置的抽象功能就会感觉受到限制。
主要功能
- 基于角色的代理设置,可分配目标和内存
- 支持顺序和并行代理执行
- 共享机组记忆,促进团队协调
- 通过功能和提示轻松实现工具集成
定价
- 免费:0 美元/月 - 50 次处决、1 名现场工作人员、1 个席位
- 基本:99 美元/月 - 100 次执行、2 名现场工作人员、5 个席位
- 标准:500 美元/月--1,000 次执行、2 名现场工作人员、无限席位、2 个上岗小时
- 专业版:1,000 美元/月 - 2,000 次执行、5 名现场工作人员、无限席位、4 个上岗小时
4.微软语义内核
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最适合 在现有应用程序中嵌入类似代理逻辑的企业团队,尤其是已经使用微软生态系统的团队。
微软语义内核(Microsoft Semantic Kernel)是一个开源的人工智能协调框架,可帮助开发人员将人工智能功能嵌入到现有应用中。
它注重模块化、内存和目标规划,因此非常适合构建可在企业环境中运行的强大人工智能代理。
语义内核(Semantic Kernel)的核心是计划和执行。您可以定义 "技能"(可以是本地函数,也可以是LLM提示),并将它们组合成语义计划,指导代理的行为。
该框架可处理内存管理,支持工具使用,并与 .NET 和 Python 系统集成。
尽管如此,它仍然是一款开发人员优先的工具:几乎没有可视化脚手架,很多协调工作都需要精心设计。
主要功能
- 基于技能的模块化架构(功能、提示、工具)
- 内置记忆和目标规划支持
- 与 C#、.NET 和 Python 环境本机集成
- 具有 Azure 集成选项的开源 SDK
5.自动生成

最适合建立协作式多代理工作流的技术团队,需要全面的可视性和可追溯性。
AutoGen 是一个基于结构化对话的多代理系统开源开发框架。
您可以为每个代理分配一个角色--规划者、研究者、执行者或自定义角色--让他们交换信息,共同处理复杂的任务。
AutoGen 的核心是管理消息传递和共享内存。您可以编写对话流程脚本,在重要的地方注入逻辑,并决定何时需要人工介入。
与低代码工具相比,它需要更多的设置,但它为您提供了一个完全透明的系统,可扩展到研究实验、人环流程或任何必须端到端跟踪代理推理的场景。
主要功能
- 具有明确角色分配的结构化信息交换
- 在对话的任何时间点进行功能调用注入
- 为每个代理和整个机组共享和调整内存范围
- 内置审计日志,记录每一条信息和每一个决定
6.AutoGPT
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最适合单人开发者和小型团队,在没有持续监督的情况下建立自主工作流程原型。
AutoGPT 是一个自主代理框架,可将GPT变成一个自我规划、目标驱动的助手。
实际上,你把目标交给它,比如 "编译一份市场分析报告",它就会把工作分解成子任务,自己获取数据、写入文件或调用应用程序接口。这种感觉就像把研究工作交给了一个几乎不需要指导的初级分析师。
您会立即注意到两点。首先,AutoGPT 的自主性赋予了全自动批处理工作流以权力,而如果将这些工作流与人工代理绑定,它们就会停滞不前。
其次,同样的独立性要求您对每次运行进行全面监控,以控制潜在风险。
随着时间的推移,你会学会调整重试逻辑和插件组合,使其保持高效而不是游移不定。
主要功能
- 将目标分解为可执行步骤的自我规划代理
- 用于网络浏览、文件操作和自定义应用程序接口的插件系统
- 基于矢量的记忆,能记住以前的事实和决定
- 任务遇到死胡同时自动重试和恢复
7.RASA
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最适合需要深入定制会话流程并完全掌握数据和模型的团队。
Rasa 是一个开源框架,它将自然语言理解与对话管理相结合,为情境感知聊天机器人和语音助手提供支持。
您可以用可互换的组件组装 NLU 管道,然后定义对话策略,在多个回合中保持上下文。这种方法让您可以根据领域的发展更换新的意图分类器或实体提取器,而无需重写系统的其他部分。
由于 Rasa 在您的基础设施上运行,因此您可以完全控制数据隐私和扩展。
主要功能
- 可提取意图和实体的高级 NLU 管道
- 为复杂的多轮对话定制对话策略
- 可扩展的管道组件,适合任何领域或语言
- 开放源代码库与信息渠道集成
定价
- 开源:免费 - 包括完整框架,Apache 2.0 许可
- 专业版:免费 - 使用 Rasa Pro 最多每月可进行 1,000 次对话
- 增长:从 35,000 美元/年 - 包括 Rasa Studio、支持和商业到
发现人工智能自动化的简单性
人工智能代理框架正在改变团队构建软件的方式。它们让你专注于成果而不是基础架构,而Botpress 则为你提供了入门所需的一切。
凭借模块化流程、内置工具和LLM设计,Botpress 可帮助您开发可在生产中运行的代理。您可以准确控制代理的行为方式、访问权限和决策原因,并实现完全可追溯性。
今天就开始构建- 免费。
常见问题
人工智能代理和聊天机器人有什么区别?
聊天机器人遵循预定义的规则管理直接对话。另一方面,人工智能代理可以自主运行。它不仅能在聊天中做出回应,还能在整个工作流程中进行推理并做出决策。
非技术用户使用这些框架的学习曲线是怎样的?
Botpress 或 LangGraph 等平台提供可视化构建器和模板,降低了非技术用户的学习曲线。不过,设置集成或实施自定义逻辑仍需要一些技术协助。
开源框架和免费商业框架有什么区别?
开源框架提供对源代码的完全访问权限,可以自行托管和广泛定制。免费的商业框架提供用户友好的界面和托管服务,但可能会有功能限制,或需要付费计划才能使用高级功能。
如何评估使用这些工具构建的人工智能代理的性能?
您可以使用关键指标来评估人工智能代理的性能,这些指标包括任务完成率、响应时间、回退或失败率以及用户满意度。许多框架都包含内置分析功能,您也可以连接外部工具进行更深入的性能跟踪。
哪些行业从代理自动化中获益最多?
客户服务、医疗保健、金融和电子商务等行业都能从自动化中获得巨大收益,尤其是在重复性工作耗费大量时间的领域。