12个最佳 AI 代理框架 (2026)

上个月，我向客户演示了一个客户支持代理。我用一个在每个月的 AI 时事通讯上被吹捧了好几个月的框架构建的。在我的笔记本里看起来很棒。

演示四十秒后，用户问了一个后续问题。代理调用了相同的 API 三次，幻觉了一个我们没有的退款政策，然后陷入循环请求澄清它已经有了。

客户很礼貌。我没有被邀请回来。

那次失败让我失去了合同并重建了三周。但它教会了我一些东西：你选择的框架决定了你不会在生产环境看到失败模式。

我在十几个项目中用八个不同的框架推出了代理。这是我实际有效的内容。

S 层级：能在生产环境中生存的框架

1、LangGraph

那个让我恢复理智的框架。LangGraph 将你的代理建模为状态图——用于操作的节点、用于转换的边。在你调试为什么代理脱离轨道之前听起来很学术。

这里的区别。用大多数框架，调试看起来像这样：

# 某处的 200 行链回调中...
print(f"DEBUG: agent state = {state}") # 祝你好

使用 LangGraph：

from langgraph.graph import StateGraph

graph = StateGraph(AgentState)
graph.add_node("research", research_node)
graph.add_node("analyze", analyze_node)
graph.add_edge("research", "analyze")

# 可视化整个决策树
graph.get_graph().draw_mermaid()

这种可视化将我的调试时间从几小时缩短到几分钟。当我的研究代理开始跳过某些查询的验证步骤时，我可以看到哪条边条件是错误的。

我写了一篇用 LangGraph 构建你的第一个代理的完整指南，这是 2025 年 Data Science Collective 中阅读最多的文章，因为这种模式实际上转移到生产。

最适合： 超越聊天机器人。多步工作流程。会继承你代码的团队。

诚实的限制： 至少 2-3 天的学习曲线。如果你明天需要原型，你会比在实际代理上花更多时间在 LangGraph 概念上。

2、CrewAI

去年秋天，我构建了一个内容研究系统。需要拉取来源、验证事实、综合发现并起草摘要。尝试手动连接。一周内就变成了面条式代码。

CrewAI 重新定义了问题：定义带有角色的代理，给他们工具，让他们协作。

researcher = Agent(
    role="Research Specialist",
    goal="Find accurate, recent sources on {topic}",
    tools=[search_tool, scrape_tool]
)
analyst = Agent(
    role="Fact Checker", 
    goal="Verify claims against primary sources",
    tools=[search_tool]
)
crew = Crew(agents=[researcher, analyst], tasks=[...])

精神模型映射到你如何向人类简要介绍。当我与经理一起走过系统时，她五分钟就明白了了。（尝试向 PM 解释 ReAct 循环。我试过了。效果不好。）

最适合： 研究流水线。内容系统。任何"多个专家协作"都是自然的框架。

诚实的限制： 多代理增加了延迟（通常 2-4 倍单代理）和成本。对于简单任务，你为你不需要的协调开销付费。

3、OpenAI Agents SDK

当我需要在一天结束时得到一些可用的东西时，我达到的就是这个。功能代理的二十行：

from openai import OpenAI
from openai.types.beta import AssistantTool

client = OpenAI()
assistant = client.beta.assistants.create(
    name="Data Analyst",
    instructions="You analyze CSV files and answer questions.",
    tools=[{"type": "code_interpreter"}],
    model="gpt-4-turbo"
)

我在一个下午为朋友的初创公司构建了一个快速数据分析机器人。它已经运行了四个月，零维护。

最适合： 快速原型。已经为 OpenAI 付费的团队。当供应商支持比灵活性更重要时。

诚实的限制： 去年 11 月，OpenAI 在两周内发生了三次故障。我的代理在所有三次故障期间都瘫痪了。零回退选项。如果正常运行时间对你很重要，你需要备份计划。

A 层级：部署一次后值得学习的框架

4、AutoGen（微软）

互相争论的代理。一个提出，另一个批评，他们迭代。

我用这个构建代码审查系统。"审查者"代理在我的测试中发现的错误比单代理方法多 23%，辩论迫使单代理跳过的显式推理。

（我第一次尝试 AutoGen 时，我忘记设置终止条件。代理在一个琐碎的边缘案例上辩论了 28 轮。在我注意到之前，已经花费了 $12 的令牌。）

reviewer = AssistantAgent("reviewer", system_message="Critique this code for bugs, security issues, and style.")
author = AssistantAgent("author", system_message="Defend your code or accept valid criticism.")
# 他们辩论直到收敛（通常 3-4 轮）
reviewer.initiate_chat(author, message=code_to_review)

最适合： 复杂推理。代码审查。任何"大声思考"都捕捉错误。

诚实的限制： 如果没有良好的终止条件，代理将永远争论。我见过对话在边缘案例上达到 15+ 轮。设置 max_rounds，否则你的令牌账单会痛苦。

5、Semantic Kernel

微软的企业级玩法。如果你要集成到现有的 .NET 基础设施中，这会让它比它应得的痛苦。

最适合： .NET/Java 商店。想要编译时保证的企业环境。

诚实的限制： Python SDK 感觉像是二等公民。你会不断翻译 C# 示例。如果你是 Python 原生，预期会有摩擦。

6、Pydantic AI

这个列表中最新但很快获得了它的位置。还记得那个在凌晨 3 点崩溃你的代理的畸形 JSON 吗？Pydantic AI 让那变得不可能：

from pydantic_ai import Agent
from pydantic import BaseModel

class SearchResult(BaseModel):
    query: str
    sources: list[str]
    confidence: float

agent = Agent('openai:gpt-4', result_type=SearchResult)
result = await agent.run("Find recent AI agent papers")
# result 保证是 SearchResult 或引发错误

每个工具调用都经过验证。每个响应都经过类型验证。我睡得更好。

最适合： 生产系统。已经在使用 Pydantic 的团队。任何被未经验证的 LLM 输出烧伤的团队。

诚实的限制： 文档有差距。上个月我花了两个小时在一个本应在快速入门中的东西上。你会阅读源代码。

7、Claude MCP（模型上下文协议）

不是一个框架，而是一个协议。写一次工具集成，用它与任何 MCP 兼容的代理一起使用。Anthropic 正在这个成为标准上豪赌。

我写了关于架构及其在何处出错。设计是合理的。安全故事需要工作。

最适合： 重工具代理。可重用的集成。任何在 Anthropic 上下注的人。

诚实的限制： 代理之间的共享内存创建了攻击面。不要在你不理解提示注入风险的情况下在生产数据上部署 MCP 服务器。

B 层级：正确的工具，正确的工作

8、企业云: AWS Bedrock Agents

你定义行为，AWS 处理基础设施。杀手功能：IAM 集成。你的代理继承现有权限。安全团队实际上会批准这些。（如果你曾经为自定义部署在 InfoSec 审查上花了六周，你知道那是多么罕见。）

权衡： 迁移离开意味着重写一切。不是理论上的锁定，而是实际的锁定。

9、零代码: n8n + Flowise

处理实际工作负载的视觉构建器。为营销团队构建了一个线索资格代理，他们修改了工作流 30 多次而没有叫我。那是组织杠杆。

我写了一篇从零开始的完整 n8n 指南，如果你想入门。

权衡： 复杂的分支逻辑很快就变得丑陋。知道何时从代码毕业。

10、研究专用: DSPy

作为可学习参数的提示。定义目标，DSPy 自动优化指令。在一个实验中，DSPy 优化的提示在简单查询上优于我手工制作的提示 18%。

权衡： 研究级工具化。这种范式是不熟悉的。你在变得高效之前需要预算时间来理解。

11、本地/离线: Ollama + Function Calling

完全隐私。数据永远不会离开你的机器。对于受监管的行业，有时这是唯一的选择。

权衡： 带有函数调用的 Llama 3 70B 在复杂工具使用上可能是 GPT-4 质量的 60-70%。你需要好的硬件，而你仍然在进行能力权衡。

12、语音: Pipecat

我发现的唯一能优雅处理中断的框架。用户通过代理交谈，它会在句子中间适应。

权衡： 语音增加了至少 200-400 毫秒的延迟和一个你不会预料的失败类别。除非语音实际上是你的界面，否则不要使用。

13、结束语

在我看着代理以我没想到的方式失败之后，我的决策树很简单：

• 从头开始？ LangGraph。模式无处不在。
• 需要多代理？ CrewAI 用于基于角色的，AutoGen 用于基于辩论的。根据你如何看待问题进行选择。
• 企业约束？ Semantic Kernel 用于 .NET，Bedrock 用于 AWS 原生。
• 周五前需要演示？ OpenAI Agents SDK。最快的能工作的原型。

框架的重要性不如底层的模式。ReAct、计划并执行、多代理——这些出现在每个框架中。学一次，切换就变得微不足道了。

原文链接：The Best AI Agent Frameworks for 2026 (Tier List)

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