Agent是利用大型语言模型（LLM）作为推理引擎的系统，用于决定执行哪些操作，以及完成这些操作所需的输入。一旦操作执行完毕，其结果会被反馈给LLM，以判断是否需要进一步行动，或任务是否已完成。

本文将带你探索7大主流Agent框架，帮助你在几分钟内构建属于自己的多智能体应用。这些框架为LLM与外部工具和数据源的集成提供了简单、快捷的解决方案，让你能够以前所未有的便捷方式创建强大且自主的AI系统。

1. LangChain

• GitHub Star数：⭐ 108k

LangChain是最受欢迎的基于大型语言模型开发应用的框架之一，提供了丰富的集成与工具，用于打造AI应用。尤其值得一提的是，LangChain内置了Agents模块，开发者可以在LangChain生态内轻松创建、测试Agent。

仓库链接：
https://github.com/langchain-ai/langchain

2. Microsoft AutoGen

• GitHub Star数：⭐ 44.7k

AutoGen是一个开源框架，用于构建能够协作、交流和自主解决任务的多智能体AI系统。它支持动态工作流、自然语言交互以及通过AutoGen Studio、AgentChat、Core和Extensions等工具实现可扩展应用。

仓库链接：
https://github.com/microsoft/autogen

3. CrewAI

• GitHub Star数：⭐ 31.8k

CrewAI是一款独立于LangChain等其他Agent框架、全新开发的高效轻量Python框架。它让开发者能够以极简（Crews）的方式创建自主AI Agent，并通过精细的事件驱动控制（Flows）实现定制化、协作式智能与任务编排。

仓库链接：
https://github.com/CrewAIInc/crewAI

4. Haystack by Deepset

• GitHub Star数：⭐ 20.8k

Haystack是一款开源Python框架，专为构建可定制、可生产部署的AI应用而设计。凭借模块化架构，Haystack支持检索增强生成（RAG）、Agent工作流和高级搜索系统。它可与OpenAI、Hugging Face和Elasticsearch等工具无缝集成，让开发者仅需数行代码即可打造端到端AI系统。

仓库链接：
https://github.com/deepset-ai/haystack

5. Hugging Face SmolAgents

• GitHub Star数：⭐ 18.9k

SmolAgents是市面上最简洁、最轻量的强大AI Agent构建框架。其代码量仅约1万行（相比AutoGen的14.7万行），实现了无冗余的高效功能。支持OpenAI、Anthropic、Hugging Face等多种LLM，并原生支持代码Agent。

仓库链接：
https://github.com/huggingface/smolagents

6. LangGraph

• GitHub Star数：⭐ 12.9k

LangGraph是一个低层次的编排框架，用于构建、管理和部署长期运行的有状态Agent。它支持持久化执行、人类参与监督、全面的记忆能力，并可通过LangSmith调试。与LangChain生态无缝集成，LangGraph让开发者可以在数天内完成AI Agent的设计、测试与部署，而非数月。

仓库链接：
https://github.com/langchain-ai/langgraph

7. OpenAI Agents Python

• GitHub Star数：⭐ 10.4k

OpenAI Agents SDK是一款轻量且功能强大的多智能体工作流开发框架。它不依赖特定服务商，兼容OpenAI Responses与Chat Completions API，以及100多种其他LLM。

核心功能包括：Agent（带工具、指令与防护措施的LLM）、Handoffs（Agent间的专属控制转移）、Guardrails（安全校验）、Tracing（内置调试与优化工具）。

仓库链接：
https://github.com/openai/openai-agents-python