企业官网建设流程全解析

做物流的网站,自己做网站步骤,网站路径优化,阿里云轻量级wordpressAI Agent开发框架众多#xff0c;开发者面临框架选择难题。本文据项目文档翻译整理#xff0c;盘点几款主流框架#xff1a;LangGraph、AutoGen、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Google Agent Development Kit (ADK)、MetaGPT和PydanticAI。 LangGraph LangGraph 是一种底层编…AI Agent开发框架众多开发者面临框架选择难题。本文据项目文档翻译整理盘点几款主流框架LangGraph、AutoGen、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Google Agent Development Kit (ADK)、MetaGPT和PydanticAI。LangGraphLangGraph 是一种底层编排框架用于构建、管理和部署长时间运行的有状态智能体。官网地址https://www.langchain.com/langgraph项目地址https://github.com/langchain-ai/langgraphLangGraph 是 LangChain 团队开发的开源框架用于构建有状态、多步骤复杂工作流。弥补传统 LangChain 动态流程控制不足支持灵活 Agent 协作与状态管理以有向图组织工作流任务拆分为节点和边实现非线性执行逻辑更贴近真实业务场景。核心功能LangGraph 为长时间运行的有状态工作流或智能体提供底层支撑基础设施。不抽象提示词或架构无预设提示词模板控制权交还开发者有核心优势。持久化执行构建抗故障、长时间运行且能从断点自动精确恢复的智能体。人在回路无缝整合人工监督执行中可随时检查修改智能体状态。全维度记忆管理创建有短期工作记忆与长期持久记忆的有状态智能体。基于LangSmith的调试用可视化工具洞察智能体行为追踪路径、捕获迁移、提供指标。生产级部署借助可扩展基础设施自行部署复杂智能体系统 。生态协同LangGraph 可独立使用或与任何 LangChain 产品无缝集成为开发者提供构建智能体的全套工具。优化 LLM 应用开发建议结合以下组件LangSmith用于智能体评估与可观测性可调试低效 LLM 应用运行、评估轨迹、实现生产可视化及提升性能。LangGraph Platform用于长时间运行有状态工作流的部署能轻松部署和扩展智能体支持跨团队发现、复用、配置和共享可通过 LangGraph Studio 可视化原型设计快速迭代。LangChain提供集成化、可组合组件简化 LLM 应用开发流程。AutoGenAutoGen 是一个用于创建多智能体 AI 应用程序的框架这些应用程序可以自主行动或与人类协同工作。官网地址https://www.microsoft.com/en-us/research/project/autogen/项目地址https://github.com/microsoft/autogenAutoGen 是由微软研究院开发的开源多智能体Multi-Agent协作框架旨在通过大型语言模型LLM驱动多个 AI 智能体协同解决复杂任务。核心特性异步消息传递智能体异步通信模块化与可扩展性可插拔组件定制系统可观测性与调试跟踪调试智能体交互和工作流分布式复杂分布式智能体网络内置和社区扩展模块开源开发者管理扩展增强框架功能跨语言支持支持 Python 和 .NET完整类型支持类型检查确保代码健壮内聚框架设计AutoGen 采用分层且可扩展的设计Core API核心 API实现消息传递、事件驱动智能体及本地和分布式运行时提供灵活性与强大功能支持 .NET 和 Python 跨语言操作。AgentChat API智能体聊天 API基于 Core API 构建实现更简单且带预设范式的 API 用于快速原型设计支持常见多智能体模式。Extensions API扩展 API支持一、三方扩展持续拓展框架能力支持 LLM 客户端实现如 OpenAI、AzureOpenAI及代码执行等能力。AutoGen 生态系统还支持两个必备的开发者工具AutoGen Studio提供无代码图形用户界面GUI 用于构建多智能体应用。AutoGen Bench提供用于评估智能体性能的基准测试套件。CrewAICrewAI 是精简、极速的 Python 框架从零构建独立于 LangChain 等智能体框架。开发者能兼得高层次简洁性与精确低层次控制是创建适用于任何场景的定制自主 AI 智能体的理想之选。官网地址https://www.crewai.com/项目地址https://github.com/crewAIInc/crewAI为什么需要 CrewAICrewAI Crews针对多个智能体的自主性与协作智能进行优化。CrewAI Flows支持细粒度、事件驱动的控制通过单次LLM调用实现精准任务编排并原生支持Crews。CrewAI 释放了多智能体自动化的真正潜力通过 AI 智能体小组Crews of AI Agents或事件流程Flows of Events提供了顶尖水平的速度、灵活性和控制组合独立框架 (Standalone Framework)从零构建独立于 LangChain 等框架。高性能 (High Performance)优化速度与资源使用实现快速执行。灵活低阶自定义 (Flexible Low Level Customization)高阶低阶皆可自由自定义涵盖工作流、架构及智能体行为等。适用于每种用例 (Ideal for Every Use Case)简单任务和复杂企业场景均有效。强大的社区 (Robust Community)超 100,000 认证开发者的快速增长社区提供支持与资源。CrewAI 使开发者和企业能够自信地构建智能自动化弥合简洁性、灵活性和性能之间的差距OpenAI Agents SDK官网地址https://openai.github.io/openai-agents-python/项目地址https://github.com/openai/openai-agents-pythonOpenAI Agents SDK 是 Swarm 的生产优化版本继承 Swarm 的核心设计理念如多智能体协作、任务移交机制同时新增关键生产级特性。OpenAI Agents SDK 包含一组极简的核心原语智能体(Agents)是配备指令和工具的大语言模型LLM交接(Handoffs)允许智能体将特定任务委托给其他智能体护栏(Guardrails)用于验证智能体的输入会话(Sessions)自动维护跨智能体运行的对话历史为什么需要 OpenAI Agents SDK该 SDK 遵循两大设计原则功能丰富概念精简提供足够功能体现价值保持极简核心原则便于快速上手。开箱即用灵活定制默认配置高效运行支持精确自定义执行逻辑。SDK 的主要特性包括智能体循环内置机制自动处理工具调用、返回结果给 LLM 并循环直至任务完成。Python 优先用 Python 特性编排串联智能体无需学新抽象概念。交接机制支持多智能体间协调委派任务。安全护栏并行运行输入验证检查失败则提前中断流程。会话管理自动维护跨智能体对话历史无需手动处理状态。函数工具将 Python 函数转工具支持自动生成及 Pydantic 验证。追踪功能内置追踪系统支持可视化、调试、监控可结合 OpenAI 相关工具套件Google Agent Development Kit (ADK)官网地址https://google.github.io/adk-docs/项目地址https://github.com/google/adk-pythonAgent Development Kit (ADK) 是一个灵活、模块化的框架用于开发和部署 AI 智能体。虽然针对 Gemini 和谷歌生态系统进行了优化但 ADK 具备模型无关性model-agnostic和部署无关性deployment-agnostic并构建了与其他框架的兼容性。ADK 旨在使智能体开发更接近软件开发体验帮助开发者更轻松地创建、部署和编排智能体架构——从简单任务到复杂工作流均可覆盖。核心特性健全工具生态Rich Tool Ecosystem用预构建工具等赋予智能体多样能力深度整合谷歌生态。代码驱动开发Code-First Development在Python中定义智能体逻辑等提供灵活性、可测试性和版本控制能力。模块化多智能体系统Modular Multi-Agent Systems组合多个智能体成灵活层级结构设计可扩展应用系统。随处部署Deploy Anywhere将智能体容器化部署至Cloud Run或通过Vertex AI智能体引擎无缝扩展。MetaGPT官网地址https://docs.deepwisdom.ai/main/en/项目地址https://github.com/FoundationAgents/MetaGPT为多个GPT分配不同角色组成协作式软件实体以处理复杂任务。MetaGPT 旨在通过模拟真实软件公司的角色分工与标准化流程SOP实现复杂任务的自动化处理。将多智能体系统视作一个软件公司MetaGPT 接收单行需求输入输出用户故事、竞品分析等成果。其内部含产品经理等角色提供软件公司全流程与标准化操作程序SOP。核心哲学理念是 Code SOP(Team)将 SOP 具象化用于大语言模型LLM团队协作。智能体Agent的定义Agent 大语言模型LLM 观察Observation 思考Thought 行动Action 记忆Memory多智能体系统MultiAgent的定义MultiAgent 智能体 环境 标准操作流程SOP 通信 经济模型PydanticAI官网地址https://ai.pydantic.dev/项目地址https://github.com/pydantic/pydantic-aiPydanticAI 是一个 Python 智能体框架旨在降低使用生成式人工智能Generative AI构建生产级应用程序的难度。PydanticAI 是 Pydantic 核心团队开发的 Python Agent 框架简化基于生成式 AI如 LLMs的生产级应用开发。灵感源于 FastAPI目标是提供类似开发体验结合 Pydantic 强类型验证与现代工具链解决现有 LLM 开发框架痛点。为什么需要 PydanticAI由 Pydantic 团队构建Pydantic 背后团队开发验证层用于众多框架如 OpenAI SDK、Anthropic SDK 等。模型无关支持多模型OpenAI、Anthropic 等提供接口支持其他模型。Pydantic Logfire 集成无缝集成实现实时调试、性能监控与行为追踪。类型安全提供强大类型检查。Python 风格用熟悉控制流和智能体组合构建 AI 项目便于应用最佳实践。结构化响应用 Pydantic 验证并结构化输出确保结果一致。依赖注入系统提供可选系统为智能体相关提供数据与服务适用于迭代开发。流式响应支持流式传输 LLM 响应并即时验证 。以上是几款智能体开发框架的介绍。如果大家想了解更多相关的知识内容关注我欢迎在评论区留言~免费资料等你领取******无论是实践还是学习这里一应俱全**部分资料展示●Dify完全指南从零开始掌握这个爆火AI智能体平台上篇●Dify深度指南2025最火AI开发平台从入门到精通下篇●大模型微调实战指南从零开始手把手教你微调大模型收藏这篇就够了**图片/素材来源于网络**其版权归原作者所有侵删点击【阅读原文】立即学习想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”