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2025 年最佳 AI 代理：工具、框架和平台比较

网友: 技术文档 2025-09-03 00:13:57

 

目录

什么是 AI Agents

应用

最佳 AI Agents：综合列表

LangGraph

AutoGen

CrewAI

OpenAI Agents SDK 

Google Agent Development Kit (ADK)

最佳no-code和open-source AI Agents

Dify

AutoGPT

n8n

Rasa

 BotPress

最佳预构建企业 AI agents

Devin AI (Cognition Labs)

Agentforce 

IBM Watsonx Assistant

实施策略和最佳实践

从评估和规划开始

为你的团队选择合适的平台

进行有针对性的试点测试

构建代理系统，而不是孤立的工具

推荐阅读

各行各业的企业都面临一个共同挑战：耗时且阻碍创新的重复性任务。虽然传统自动化可以处理简单的工作流程，但在面对复杂性和不可预测性时却显得力不从心。

AI 代理提供了一种突破性的解决方案。不同于基本的聊天机器人或基于规则的工具，它们能够分析信息、做出决策并适应新情况——无需持续的人工输入

本指南探讨了 2025 年顶尖的 AI 代理解决方案——从低代码工具到企业级平台——重点关注实际应用和策略。

什么是 AI Agents

在选择解决方案之前，了解 AI 代理是什么以及它们与传统自动化有何不同非常重要。AI Agents 是一种能够感知其环境、分析数据、做出决策并采取行动以实现目标——而无需持续人工输入的软件系统。与传统软件遵循固定规则不同，AI 代理会根据它们收集的信息和从经验中学习来适应。

大多数AI Agents依赖于四个关键组件：

  1. 感知：从用户、传感器或数据库收集输入

  1. 决策：使用算法或 LLMs（如 Claude Sonnet 4）分析数据

  1. 行动：通过系统更新、工具使用或输出进行响应

  1. 学习：根据反馈和结果随时间改进

现代智能体的独特之处在于它们能够处理多模态输入；不仅限于文本，还包括图像、音频和视频。这使得它们对上下文的理解更加接近人类，从而能够做出更复杂和灵活的回应。

应用

AI 智能体已经在各行各业解决实际问题：

  1. 客户服务：像 Agentforce 这样的平台可以全天候处理咨询，并随着使用不断改进

  1. 医疗保健：智能体协助诊断并监控患者数据

  1. 金融：它们适应以检测欺诈并驱动算法交易

  1. 这些用例展示了智能体如何超越自动化，提供适应性强、智能的决策能力。

最佳 AI Agents：综合列表

AI 代理市场提供了数十种解决方案，但选择合适的平台需要了解每个平台如何满足特定的业务需求和技术要求

话虽如此，让我们涵盖一些不同格式的最佳 AI Agents，从开发框架和工具到预构建的企业代理。

虽然预构建的企业代理对于能够负担得起它们的较大组织来说效果很好，但定制代理提供了一个可靠的选项来获得您确切需要的东西。在本节中，我们将概述基于代码的代理构建的顶级开发框架以及最佳的无代码开源解决方案，这些方案使代理开发变得对编程专业知识有限的团队也易于实现。

LangGraph

LangGraph 是 LangChain 生态系统中的一个专业框架，专注于构建具有流式支持的可控、有状态代理。

凭借超过 14,000 个 GitHub 星标和 420 万每月下载量，它已显示出强大的企业采用情况，像 Klarna 这样的公司通过使用它将客户支持解决时间缩短了 80%。

  1. 状态保持代理编排：在整个交互过程中保持上下文。

  1. 多代理支持：处理单代理、多代理、层次化和顺序工作流。

  1. LangSmith 集成：内置监控和性能跟踪。

  1. 人机协同工作流：包含审批步骤和手动干预点。

  1. 流媒体功能：实时响应生成，提升用户体验。

  1. 长期记忆：跨会话和对话的持久上下文。

AutoGen

AutoGen 是微软的多代理对话框架，采用事件驱动架构处理复杂的协作任务。该框架于 2023 年 9 月发布，GitHub 星标数量已超过 45,000，在 GAIA 基准测试中表现优于单代理解决方案，Novo Nordisk 等公司已将其用于数据科学工作流程。

  1. 多智能体对话：协调多个 AI 智能体进行协作式问题解决。

  1. 事件驱动架构：处理智能体之间的复杂交互。

  1. 广泛的文档：包含全面的教程和迁移指南。

  1. LLM 集成：可与多种大型语言模型协同工作。

  1. 可扩展工作流：专为复杂的企业任务设计。

  1. 教育工具：在学术和培训环境中广受欢迎。

CrewAI

CrewAI 通过简化设置要求，协调角色扮演型 AI 智能体进行协作任务。该产品于 2024 年初推出，获得了超过 32,000 个 GitHub 星标和近 100 万次月下载量，在客户服务和营销自动化领域广受欢迎。

  1. 基于角色的智能体：为团队中的每个智能体分配特定的职责。

  1. 简单实现：设置代理所需代码最少。

  1. LangChain 独立性：无需复杂的框架依赖即可运行。

  1. 协作工作流程：代理共同处理共享目标。

  1. 广泛采用：在客户服务和营销领域被广泛使用。

  1. 快速部署：多智能体系统的快速设置。

OpenAI Agents SDK 

OpenAI Agents SDK 是一个于 2025 年 3 月发布的轻量级 Python 框架，专注于创建具有全面跟踪和护栏的多智能体工作流。该框架拥有超过 11,000 个 GitHub 星标，提供与 100 多种不同 LLMs 的提供者无关的兼容性。

  1. 轻量级设计：多智能体工作流开销最小。

  1. 提供者无关：兼容 100 多种不同的语言模型。

  1. 全面追踪：详细的监控和调试功能。

  1. 内置安全机制：安全机制和行为控制。

  1. 低学习曲线：对 Python 开发者来说易于使用。

  1. OpenAI 集成：与 OpenAI 服务无缝连接。

Google Agent Development Kit (ADK)

谷歌的 ADK 是一个模块化框架，于 2025 年 4 月发布，与谷歌生态系统集成，包括 Gemini 和 Vertex AI。它拥有约 10,000 个 GitHub 星标，支持分层代理组合，并仅需不到 100 行代码即可高效开发。

  1. 谷歌生态系统集成：与 Gemini 和 Vertex AI 原生连接。

  1. 模块化架构：灵活的基于组件的开发方法。

  1. 层级组合：支持复杂的代理关系和依赖。

  1. 自定义工具开发：为特定用例构建专用工具。

  1. 极简代码要求：使用少于 100 行代码的高效开发。

  1. 代理空间平台：用于谷歌自家的代理部署平台。

最佳no-code和open-source AI Agents

对于没有深厚编码专业知识的团队或希望快速行动的人来说，这些无代码和开源 AI 代理工具提供了强大的功能，只需最少的设置。

Dify

Dify 是一个低代码平台，用于创建 AI 代理，拥有超过 93,000 个 GitHub 星标，使非技术人员也能进行代理开发。其可视化界面支持数百种不同的 LLMs，并包含内置的 RAG、函数调用和 ReAct 策略，以实现全面的代理功能。

  1. 可视化界面：通过拖放组件进行智能体开发。

  1. 多 LLM 支持：兼容数百种不同的语言模型。

  1. 内置策略：包含 RAG、函数调用和 ReAct 方法。

  1. TiDB 向量搜索：可扩展的向量数据库集成。

  1. 快速原型设计：为初创企业和企业快速开发。

AutoGPT

AutoGPT 通过将复杂目标分解为可独立执行的子任务，开创了开源 AI 代理领域。基于 OpenAI 的 GPT 模型构建，它可以访问互联网、与各种 API 交互，并在会话间保持记忆。该平台的适应性使其在研究、数据收集和自动化重复流程方面具有重要价值。

然而，正如我在我们的 AutoGPT 指南中探讨的那样，它需要一定的技术知识来进行设置和维护。其开源性质和模块化设计为技术团队提供了独特的优势：

  1. 任务分解：自动将复杂目标分解为可执行的子任务。

  1. 网络访问：可独立搜索和与网络服务交互。

  1. 内存管理：在扩展的任务序列中保持上下文。

  1. API 集成：模块化设计支持众多第三方工具。

  1. 开源自由：完全的自定义和修改权。

n8n

n8n 提供一个工作流自动化平台，允许团队通过拖放界面创建 AI 代理工作流。这个开源工具支持 AI 集成，并提供可视化工作流构建能力，用于自动化复杂的业务流程，而无需编程知识。

  1. 拖放界面：无需编码即可创建可视化工作流。

  1. AI 集成支持：连接各种 AI 服务和模型。

  1. 工作流自动化：自动化复杂的业务流程和数据流。

  1. 开源平台：社区驱动开发，支持自托管。

  1. 丰富的连接器：支持数百种不同的服务和 API。

  1. 可视化调试：易于故障排除和工作流监控工具。

Rasa

Rasa 提供了一个开源框架，用于构建具有广泛定制潜力的复杂对话式 AI。它被美国运通等企业所信赖，其 CALM 架构将语言理解与业务逻辑分离，允许任何 LLM 集成而不会中断工作流程。

  1. 完全定制控制：可修改对话系统的任何方面。

  1. CALM 架构：语言理解与业务逻辑之间的清晰分离。

  1. 本地部署：为敏感应用保持完整的数据控制。

  1. 企业支持：针对生产部署的专业服务和支持。

  1. 多语言支持：处理多样化的语言需求。

  1. 社区开发：活跃的贡献者生态系统，定期更新。

 BotPress

BotPress 结合了可视化流程构建器和代码钩子，用于创建高度可定制且具备全面分析功能的聊天机器人。这个开源平台提供基于 GUI 的流程构建器，同时支持自定义集成和代理交互的详细性能监控。

  1. 可视化流程构建器：基于 GUI 的对话设计，无需编码要求。

  1. 代码钩子：用于高级功能的自定义编程集成。

  1. 分析仪表盘：全面追踪代理性能和用户交互。

  1. 跨平台部署：支持多种消息渠道和平台。

  1. 开源灵活性：社区驱动开发，具有可扩展的架构。

  1. 定制集成：可与外部 API 和业务系统连接。

最佳预构建企业 AI agents

下工具代表了领先的预构建企业级 AI 代理——专为可扩展、生产级部署而设计。这些平台提供了开箱即用的强大功能，并与现有生态系统深度集成

Devin AI (Cognition Labs)

Devin AI 脱颖而出，成为首位真正有能力的 AI 软件工程师，负责从规划到部署的完整开发项目。该平台由获得 10 枚 IOI 金牌的优秀程序员打造，在沙盒环境中将大型语言模型与强化学习相结合。         Nubank 等公司报告称，在迁移数百万行代码库时，效率提升了 12 倍，成本节省了 20 倍。该平台在遗留代码迁移、错误修复和 AI 模型微调方面表现出色。

该平台的功能和定价结构反映了其对开发的关注：

  1. 独立编码 

    ：独立编写、调试和部署完整的应用程序。

  1. 实时协作 

    ：允许开发人员与 AI 代理一起工作。

  1. 遗留代码迁移 

    ：专门对复杂、过时的代码库进行现代化改造。

  1. API 集成 

    ：与 VSCode 和其他开发工具连接。

Agentforce 

Agentforce 将 Salesforce 的 CRM 优势扩展到 AI 代理领域，为销售、服务、营销和商业功能提供预先构建的解决方案

该平台将生成式人工智能与代理推理相结合，利用 Salesforce 的数据云实现情境感知自动化。Adecco Group、OpenTable 和 Saks 等主要客户均使用 Agentforce 提供更快、更个性化的客户响应。该平台的优势在于其深度的 CRM 集成和已建立的企业关系。

该平台以企业为中心，提供全面的业务自动化功能：

  1. CRM 集成 

    直接连接现有的 Salesforce 数据和工作流程。

  1. 预建代理 

    针对常见业务功能的现成解决方案。

  1. 低代码构建器 

    无需编程即可创建自定义自动化的 Agent Builder 工具。

  1. 多渠道部署 

    跨网络、移动、Slack 和其他平台运行。

  1. 数据云访问 

    使用 Salesforce 的统一客户数据进行个性化互动。

IBM Watsonx Assistant

IBM Watsonx Assistant 将数十年的 AI 研究经验带入对话界面开发，专注于企业级安全性和合规性要求。

该平台将自然语言理解与机器学习以及直观的对话编辑器相结合。它适用于合规性要求严格的行业，例如银行和医疗保健，而 IBM 在企业安全方面的声誉则为这些行业提供了信心。然而，与新进入者相比，该平台的成本可能更高，设置也更复杂。

该平台的企业传统提供了强大的对话式人工智能功能：

  1. 企业安全 

    满足受监管行业的严格合规要求。

  1. 多渠道支持 

    处理跨各种平台的文本和语音交互。

  1. 无代码对话编辑器 

    用于创建对话流的可视化界面。

  1. 业务系统集成 

    与现有的企业应用程序和数据库连接。

  1. 生成式人工智能改进 

    使用 watsonx LLM 来提高响应质量。

实施策略和最佳实践

从代理评估到成功部署需要一种既能满足技术要求又能满足组织准备的结构化方法。

从评估和规划开始

成功实施 AI 代理，始于对当前工作流程和技术基础设施进行全面评估。识别涉及重复决策或数据分析的流程，因为这些流程是代理自动化的最佳选择。记录现有的痛点，衡量当前的性能指标，并建立基准测量标准，以便日后评估代理的有效性。

为你的团队选择合适的平台

选择代理功能时，应将其与您的具体用例相匹配，而不是仅仅根据受欢迎程度进行选择。技术团队可以从以下框架中受益： LangGraph 或 AutoGen 可用于定制开发，而商业用户通常会发现 Dify 等低代码平台或成熟的企业解决方案更有价值。请考虑团队的编程专业知识、现有技术堆栈和长期维护能力。

进行有针对性的试点测试

从一个单一、定义明确的用例入手，该用例应提供可衡量的业务价值，且不会在出现问题时中断运营。大多数组织发现，2-3 个月的试点期足以评估有效性并解决初期的技术障碍。

构建代理系统，而不是孤立的工具

与其部署孤立的代理，不如构建由专门组件协同工作的代理系统——一个代理负责数据收集，另一个代理负责分析，第三个代理则根据结果采取行动。这种方法与 OpenAI 和 Anthropic 等领先公司推荐的协作工作流程相呼应。

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