2025年，AI Agent的开发已经告别了完全依赖底层API“手搓”的“炼丹”时代，进入了由成熟框架和平台主导的“工程化”阶段。这些框架与平台，如同智能体时代的“集成开发环境（IDE）”和“应用服务器”，极大地降低了开发门槛，提升了开发效率，并为应用的稳定性和可扩展性提供了保障。

对于开发者而言，选择一个合适的框架或平台，是项目启动前最关键的决策之一。这个选择不仅决定了开发体验和效率，更深远地影响了应用的技术栈、部署方式、生态集成乃至最终的商业模式。一个优秀的框架能让开发者专注于业务逻辑创新，而一个不匹配的平台则可能带来无尽的“填坑”之旅。

本文将为中国的AI开发者和从业者提供一份详尽的2025年AI Agent“军火库”指南。全面梳理和深度剖析国际主流的开源开发框架，以及在中国市场蓬勃发展的国产AI Agent平台。通过详实的技术对比、场景分析和选型建议，帮助您在琳琅满目的工具中，找到最称手的那一把“利器”。

一、国际主流开源框架：巨人的肩膀

在AI Agent的开源世界，一批由顶尖科技公司和活跃社区驱动的框架，构成了整个生态的基石。它们不仅引领着技术范式的演进，也培养了全球数以百万计的Agent开发者。这些框架大多以Python为主要语言，强调代码优先（Code-First）、灵活性和可扩展性，是专业开发者和企业构建复杂、定制化Agent的首选。

1、LangChain：事实上的行业标准

定位：一个功能全面、生态丰富的开源AI应用开发框架。

自2022年诞生以来，LangChain迅速成为构建LLM驱动应用的事实标准，其GitHub Star数量在2025年已突破11.8万，拥有无可匹敌的社区影响力和生态系统。它并非专为Agent而生，但其强大的组件化和链式（Chaining）思想，为构建Agent提供了最灵活、最强大的底层支持。

核心理念：LangChain的核心在于“组合”。它将与大模型交互的各个环节抽象为独立的、可复用的组件，如模型I/O、数据连接、Chains、Agents、Memory等，开发者可以像搭积木一样，将这些组件自由组合，构建出任意复杂的应用逻辑。

LangChain 核心组件解析

优势：

生态最完善：拥有最庞大的社区、最丰富的插件和最全面的文档。

灵活性极高：模块化的设计允许开发者进行深度定制和扩展。

功能强大：覆盖了从简单RAG到复杂多智能体系统的几乎所有需求。

劣势：

学习曲线陡峭：过于灵活也带来了较高的复杂度，官方文档结构曾一度混乱，对新手不友好。

抽象层次过高：有时为了实现一个简单的功能，需要理解和配置多个类，导致代码冗长。

版本迭代快：API变动频繁，旧代码可能在新版本中失效，增加了维护成本。

适用场景：适合需要深度定制、对灵活性要求高的专业开发者和企业级应用。当其他框架无法满足复杂需求时，LangChain往往是最后的选择。

2、LangGraph：为复杂工作流而生

定位：一个基于图（Graph）结构构建有状态、可循环的多智能体应用的扩展库。

LangGraph由LangChain团队于2024年推出，并迅速在2025年成为最受关注的Agent框架之一。它解决了LangChain原有Chain结构线性、无环的根本性限制，让构建具有循环、条件分支和持久化状态的复杂Agent工作流成为可能。

核心理念：LangGraph将Agent的执行流程建模为一个状态图（State Graph）。图中的每个节点（Node）代表一个计算单元（如一次LLM调用或一个工具执行），每条边（Edge）则定义了计算单元之间的流转逻辑。整个图的运行过程，就是状态在节点间不断传递和更新的过程。

与LangChain的关系：LangGraph并非要取代LangChain，而是作为其Agent模块的“升级版”。它复用了LangChain的工具、模型接口等大量组件，但提供了一种更强大、更可控的流程编排引擎。

优势：

精确的流程控制：图结构使得开发者可以像绘制流程图一样精确定义Agent的每一步行为。

支持循环和长时运行：这是其相对于LangChain AgentExecutor的最大突破，适合需要迭代、反思和修正的复杂任务。

状态持久化：内置的Checkpoint机制可以轻松保存和恢复工作流的每一步状态，增强了鲁棒性。

劣势：

更高的抽象层次：需要开发者理解图论和状态机的概念，心智负担更重。

代码结构更复杂：相比线性的Chain，定义一个完整的Graph需要更多的模板代码。

适用场景：任何需要精确控制、包含循环或需要多Agent协作的复杂任务。例如：需要“反思-修改”循环的代码生成、需要多专家交替介入的报告撰写、具有复杂分支逻辑的客服流程等。

3、AutoGen：为多智能体协作而生

定位：一个由微软研究院推出的，专注于简化多智能体对话应用编排的开源框架。

AutoGen的核心思想是，复杂的任务可以通过让多个具有不同角色和能力的Agent进行对话来解决。它提供了一套强大的机制来定义这些Agent，并自动化它们之间的交互流程。

核心理念：AutoGen将每个Agent视为一个可对话的Actor。开发者只需要定义好每个Agent的系统消息（决定其角色和能力）、LLM配置以及何时需要人类介入，AutoGen就能自动协调它们之间的对话，直到任务完成。

核心组件：

ConversableAgent：所有Agent的基类，定义了收发消息、执行代码等核心能力。

AssistantAgent：最常用的Agent类型，扮演AI助手的角色，可以编写和执行代码。

UserProxyAgent：用户的代理，可以由人类直接控制，也可以配置为自动执行代码、调用函数或在满足特定条件时终止对话。

GroupChat：用于组织多个Agent进行群聊的机制，包含一个GroupChatManager来协调发言顺序。

优势：

强大的对话管理：对多Agent对话的抽象和自动化做得非常出色。

内置代码执行：UserProxyAgent可以无缝地执行LLM生成的代码，非常适合软件开发和数据科学任务。

人机协同：可以灵活配置人类在环路中的参与程度，从完全自动到每一步都需要人工确认。

劣势：

流程控制不精确：基于对话的模式有时难以预测和控制，Agent的行为可能不符合预期。

状态管理较弱：相比LangGraph，AutoGen对长时任务的状态管理和持久化支持较弱。

配置复杂：要实现一个稳定、可靠的多Agent系统，需要对各个Agent的Prompt和交互模式进行精细的调整。

适用场景：需要多个AI专家通过对话协作解决问题的场景，尤其是软件开发、数据分析、科学研究等。它非常适合用于构建能够自我修正、迭代优化的自动化工作流。

4、CrewAI：像管理团队一样管理Agent

定位：一个以角色扮演（Role-Playing）为核心，旨在让多智能体协作更简单、更符合人类直觉的编排框架。

如果说AutoGen更像一个通用的对话编程框架，那么CrewAI则更专注于模拟一个目标明确、分工清晰的人类团队。它在2024年底至2025年获得了大量关注，因为它提供了一种高度结构化的方式来组织Agent的协作。

核心理念：CrewAI的核心是角色（Role）和任务（Task）。开发者需要明确定义每个Agent的角色、目标和背景故事，并为它们分配具体的任务。任务之间可以设置依赖关系，最终由一个团队（Crew）来按顺序或并行地执行这些任务。

优势：

概念清晰、上手简单：角色、任务、团队的隐喻非常直观，代码结构清晰，易于理解和维护。

结构化协作：强制性的角色和任务定义使得Agent的协作流程更加明确和可控。

专注于业务流程：非常适合将现实世界的业务流程直接映射为Agent团队的工作流。

劣势：

灵活性较低：相比AutoGen和LangGraph，其固定的“角色-任务”模式在处理非结构化、需要动态决策的复杂问题时可能不够灵活。

社区和生态相对较小：虽然发展迅速，但其工具集和社区支持与LangChain相比仍有差距。

适用场景：非常适合模拟和自动化具有明确分工和流程的业务场景，如内容创作、市场分析、客户支持、软件开发流程等。它是在“易用性”和“流程控制”之间取得了良好平衡的优秀框架。

5、其他值得关注的国际框架

除了上述四大主流框架，2025年的AI Agent生态中还涌现出许多具有鲜明特色的框架，它们在特定领域提供了独特的价值。

其他国际主流AI Agent框架概览

这些框架共同构成了丰富多彩的国际开源生态。对于开发者来说，理解它们各自的哲学和定位，是做出正确技术选型的第一步。下一节，我们将把目光转回国内，看一看在中国本土成长起来的AI Agent平台，是如何在巨人的肩膀上，结合中国市场的特色，走出自己的道路。

二、国产AI Agent平台：百花齐放的本土创新

与国际上以“代码优先”的开源框架为主流不同，中国的AI Agent生态呈现出“平台化、产品化”的显著趋势。一批优秀的国产平台，在借鉴国际先进理念的基础上，更加注重用户的开箱即用体验、可视化编排能力和与本土商业生态的集成。它们极大地降低了非专业开发者的使用门槛，推动了AI Agent在更广泛的商业场景中落地。

这些平台可以大致分为两类：一类是以dify、FastGPT为代表的开源平台，它们提供可私有化部署的、功能全面的AI应用构建环境；另一类是以Coze、阿里云百炼为代表的云端一体化平台，它们依托大厂的云服务和生态资源，提供低代码甚至无代码的开发体验。

1、Dify：开源的LLMOps全流程平台

定位：一个开源的、旨在简化生成式AI应用开发、部署和运营的LLMOps平台。

Dify（“Do It For You”）是2025年中国开源社区最耀眼的明星项目之一，其在GitHub上获得了超过11.7万个Star，足见其在全球开发者社区中的受欢迎程度。Dify的核心价值在于，它将构建一个生产级AI应用所需的全套工具链（从数据处理、模型管理到应用编排、版本控制）封装在一个统一的、易于使用的平台中，并支持私有化部署。

技术架构：Dify采用BaaS（Backend-as-a-Service）模式，其后端基于Python和Go开发，前端使用React。其架构清晰地分为三层：

数据集（Dataset）：强大的RAG引擎，负责数据的导入、清洗、分段和向量化。

模型（Model）：灵活的模型层，支持接入并管理来自不同厂商的数十种模型，包括OpenAI、Anthropic、Google以及国内的通义千问、文心一言等。

应用（App）：应用编排层，通过可视化的工作流（Workflow）来定义Agent的行为逻辑。

核心功能：

可视化工作流编排：用户可以通过拖拽节点的方式构建复杂的Agent逻辑，支持分支、循环等控制流，每个节点都可以是LLM调用、代码执行、知识库检索或工具调用。

强大的RAG引擎：支持多种文档格式，提供自动清洗、智能分段、多路召回、二次排序（Re-ranking）等高级功能，并支持接入多种向量数据库。

灵活的Agent能力：支持基于函数调用（Function Calling）和ReAct的Agent模式，可以方便地为Agent添加自定义工具。

全面的运营工具：内置日志查看、数据分析、版本管理、A/B测试等功能，覆盖了AI应用的整个生命周期。

支持私有化部署：提供基于Docker Compose和Kubernetes的部署方案，满足企业数据安全和合规的需求。

平台截图示例（Dify工作流编排界面）

优势：

功能全面且均衡：在知识库、工作流、Agent能力和平台运营方面都做得非常出色，是一个“水桶型”选手。

开源且社区活跃：代码开放，迭代迅速，开发者可以进行深度定制，遇到问题也能在社区快速找到解决方案。

支持私有化部署：这是其相对于Coze等云端平台的巨大优势，对数据敏感的企业尤其重要。

中文支持友好：无论是平台界面还是文档，都提供了完善的中文支持。

劣势：

部署和运维门槛：虽然提供了部署脚本，但要维护一个生产级的Dify实例，仍需要一定的服务器和数据库运维知识。

高级功能复杂度：虽然提供了可视化界面，但要用好其高级功能（如自定义代码节点、复杂的Agent编排），仍需要具备一定的编程能力。

适用场景：Dify几乎适用于所有需要构建和运营生产级AI应用的场景，尤其适合：

需要私有化部署的企业级应用（如内部知识库、智能客服）。

需要统一管理多个不同大模型的开发者。

希望通过一个平台解决从开发到运营全流程问题的团队。

2、FastGPT：专注企业知识库的利器

定位：一个以知识库问答为核心，追求极致检索和问答效果的开源AI应用平台。

如果说Dify是一个追求全面的“六边形战士”，那么FastGPT则是一个在“知识库”这个单点上做到极致的“专精型选手”。它最初的目标就是解决企业在构建内部知识库和智能问答系统时遇到的核心痛点：如何让AI的回答更精准、更快速、更可靠。

技术架构：FastGPT后端主要基于Node.js开发，同样采用微服务设计，其核心的RAG（检索增强生成）管线经过了深度优化。

核心功能：

极致的知识库管理：

多种导入方式：支持文件、URL、手动输入、API导入等。

智能文本处理：提供多种分段策略（如智能分段、固定长度、QA拆分），并对表格、图片中的文本进行优化处理。

混合检索：结合向量检索、全文检索和关键词检索，提升召回率。

二次排序（Re-ranking）：使用Cross-Encoder模型对初步召回的结果进行重新排序，大幅提升最终答案的精准度。

可视化Flow编排：与Dify类似，FastGPT也提供了一套基于DAG的可视化工作流引擎，允许用户自定义知识库的处理流程，例如添加“用户问题改写”、“答案追问”等节点。

全链路追踪：可以清晰地看到从用户问题输入到最终答案输出的每一步：问题如何被理解、召回了哪些知识片段、最终的Prompt是什么，极大地提升了应用的可解释性和调试效率。

优势：

知识库能力顶尖：在文本处理、检索精度和召回策略方面，FastGPT在众多开源项目中处于领先地位。

调试和可解释性强：全链路追踪功能对于优化问答效果至关重要。

开源且支持私有化：同样满足企业数据安全的需求。

劣势：

功能相对单一：其核心优势集中在RAG，对于需要复杂工具调用和多Agent协作的通用Agent场景，其能力不如Dify或LangChain全面。

生态相对较小：虽然在知识库领域非常知名，但其整体社区规模和插件生态不如Dify。

适用场景：所有对知识库问答的准确性和可靠性有极高要求的场景，例如：

大型企业的内部规章制度、技术文档问答系统。

金融、法律、医疗等专业领域的智能顾问。

政府和公共服务机构的政策查询机器人。

3、Coze（扣子）：大厂出品的低代码工厂

定位：一个由字节跳动推出的，面向所有人的、极低代码甚至无代码的AI Bot（机器人）开发平台。

Coze（国内版称“扣子”）是“平台化”趋势的典型代表。它将构建一个对话机器人所需的所有技术细节全部封装，以极其友好的图形化界面呈现给用户。其目标用户不仅是开发者，还包括产品经理、运营人员，甚至任何有创意的普通用户。

核心理念：Coze的核心是“Bot”，即一个可以聊天的机器人。用户通过“搭积木”的方式为这个Bot配置各种能力：

人设与回复逻辑：用自然语言描述Bot的角色和说话风格。

技能（插件）：从丰富的插件市场中选择预置的工具，如新闻查询、图片生成、网页搜索等。

知识库：上传文档，让Bot能基于私有知识回答问题。

工作流：通过简单的拖拽连接，定义多步骤的任务流程。

发布：一键将创建好的Bot发布到豆包、飞书、微信公众号等多个平台。

注：Coze主要是字节跳动的商业平台，提供云端服务。虽然字节跳动在部分场景下提供了一些开放能力，但Coze并非完全开源项目。

优势：

极致的易用性：完全的图形化操作，几乎不需要编写任何代码，学习成本极低。

与字节生态深度集成：可以无缝对接到抖音、飞书等大流量平台，为应用的冷启动和分发提供了巨大便利。

对话体验优秀：得益于字节在C端产品上的深厚积累，Coze创建的Bot在对话流畅性和趣味性上表现出色。

云端服务便捷：Coze作为云端平台，提供了开箱即用的体验，无需部署和维护。

劣势：

灵活性和可定制性有限：高度封装的代价是牺牲了底层操作的灵活性，对于需要深度定制的复杂逻辑，Coze可能无法满足。

平台依赖性强：即使是开源版本，其技术栈和生态也与字节体系深度绑定，存在被“锁定”的风险。

私有化部署受限：Coze主要以云端服务形式提供，私有化部署能力有限，不适合对数据安全有极高要求的企业。

适用场景：

快速创建和验证C端的、以对话交互为核心的AI应用。

产品经理和运营人员快速搭建原型，进行市场测试。

需要与飞书、抖音等字节系应用深度集成的场景。

教育和个人娱乐项目。

4、BAT等大厂的云平台

除了上述专注于Agent开发的平台，以阿里云、腾讯云、百度智能云为代表的云服务巨头，也都在其MaaS（Model-as-a-Service）平台中内置了Agent开发的能力。它们的共同特点是：

与自家大模型深度绑定：如阿里云的“百炼”平台与“通义千问”深度集成，腾讯云的智能体平台基于“混元大模型”。

与自家云生态无缝衔接：可以方便地调用云上的各种服务，如数据库、对象存储、消息队列等。

强调企业级特性：提供完善的权限管理、安全合规、审计日志和技术支持。

国内主要云厂商AI Agent平台概览

对于已经是某家云厂商深度用户的企业而言，直接使用其提供的Agent平台，无疑是在生态整合和技术支持上最便捷的选择。但这也意味着更强的厂商绑定，以及在模型选择上灵活性的降低。

四、框架与平台选型指南：没有银弹，只有适配

面对如此众多的框架与平台，开发者常常会陷入“选择困难症”。必须明确的是，AI Agent的工具链中没有“银弹”——即适用于所有场景的完美解决方案。最佳选择永远取决于您的具体需求、团队的技术栈和项目的长远规划。本节将提供一个多维度的选型指南，帮助您做出更明智的决策。

1、综合对比：一张图看懂主流工具

为了更直观地比较，我们将本章讨论的主要框架和平台的核心特性总结在下表中。

2025年主流AI Agent 开发框架与平台综合对比

2、按需选型：三个关键问题

在选择之前，请先回答以下三个问题：

问题一：谁来开发？（Who）

如果您是或您的团队拥有资深的Python工程师，追求极致的灵活性和掌控力，那么LangChain和LangGraph是您的不二之选。它们提供了最底层的抽象，让您可以构建出任何想要的复杂逻辑。

如果您的团队是标准的企业全栈开发团队，希望在快速开发和长期可维护性之间取得平衡，那么Dify是理想选择。它提供了完善的工程化能力，同时保留了足够的灵活性。

如果您是产品经理、运营人员或完全没有编程背景的业务专家，希望快速验证一个想法，那么Coze将是您的最佳拍档。它能让您在几分钟内搭建出一个可用的对话机器人。

问题二：要解决什么问题？（What）

核心是高精度的文档问答吗？如果是，请优先考虑FastGPT。它在RAG管线上的深度优化，能为您省去大量的调优工作。

核心是自动化一个分工明确的业务流程吗？如果是，CrewAI的“角色-任务”模型将非常适合您。如果流程更复杂，包含循环和判断，LangGraph或Dify的可视化工作流是更好的选择。

核心是让多个AI专家协作完成一个开放性任务（如写代码、做研究）吗？ AutoGen的对话式协作机制是为此量身定做的。

问题三：应用将如何部署？（Where）

必须私有化部署，数据绝对不能离开公司内网吗？那么您的选择范围将缩小到Dify、FastGPT以及自托管的LangChain/LangGraph/AutoGen等开源框架。

希望快速上线，不关心服务器运维？那么Coze的云端版、Dify Cloud或各大云厂商的平台将为您提供“拎包入住”的体验。

已经是阿里云/腾讯云/百度云的深度用户？直接使用它们各自的Agent平台，可以最大化地利用现有云资源和生态能力，减少集成成本。

3、决策流程图

为了进一步简化决策过程，我们提供一个决策流程图供您参考。

本文我们对2025年的AI Agent开发框架与平台进行了一次全面的巡礼。我们看到，整个工具生态呈现出清晰的两极分化和融合趋势：一极是以LangChain为代表的国际开源框架，它们是技术创新的源头，为专业开发者提供了无与伦比的灵活性和能力上限；另一极则是以Dify、Coze为代表的国产平台，它们更贴近市场和应用，通过产品化和工程化的努力，极大地推动了Agent技术的普惠化。

从“代码优先”到“平台优先”，从“炼丹”到“工程”，这不仅仅是开发模式的转变，更是AI Agent技术从实验室走向产业应用的关键一步。对于算泥社区这样的开发者平台而言，深刻理解并拥抱这一趋势，为开发者提供整合了优秀框架与平台的、一站式的开发、算力和部署环境，将是构建核心竞争力的关键。

展望未来，AI Agent的“军火库”将朝着以下几个方向持续进化：

进一步的低代码化与智能化：未来的平台将集成“AI for AI”的能力，开发者或许只需要用自然语言描述需求，平台就能自动生成Agent的工作流、工具和代码，实现“用Agent来开发Agent”。

标准化与互操作性：随着A2A（Agent-to-Agent）等通信协议的成熟，由不同框架、不同平台开发的Agent将能够实现互操作，一个在Dify上构建的Agent可以调用一个用LangGraph开发的Agent的工具，形成一个更加开放和繁荣的“智能体互联网”。

可观测性（Observability）成为标配：类似LangChain的LangSmith，专门用于追踪、调试和评估Agent行为的可观测性平台将成为所有框架和平台的标配，解决Agent行为“黑盒”的问题。

端侧部署框架的兴起：为了满足隐私、延迟和成本的要求，专门用于在手机、汽车、物联网设备等边缘端部署轻量级Agent的框架将会出现，让智能无处不在。

融合与统一：开源框架将吸收平台产品的易用性，提供更多的可视化工具和更高层次的抽象；而产品化平台也将开放更多的底层API，满足专业开发者的定制化需求。两者将相互借鉴，走向融合。

AI Agent的时代已经到来，而一个日益强大和完善的工具生态，正在为每一位开发者铺平通往这个新时代的道路。下一章，我们将从“开发者”的视角转向“应用者”的视角，深入探讨AI Agent在金融、医疗、制造等关键行业的具体应用案例与商业价值。