Agent 框架正大量涌现，设计理念各不相同，需要根据实际业务需求进行选择，最适合的往往并非最热门的。
| 框架名称 | 开发者 / 组织 | 主要语言 | 核心焦点 | 关键特性 | 优势 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| CrewAI | crewAI Inc. | Python | 角色扮演式团队协作 | 角色/任务分配、层次化流程、人类反馈循环、并行执行；轻量高效。 | 易用性高、快速原型、生产性能强；角色模拟真实团队。 | 业务自动化、内容生成、团队式复杂任务。 |
| LangGraph | LangChain | Python | 有状态图基工作流编排 | 节点/边循环、分支控制、状态持久化；继承 LangChain 生态工具。 | 精确控制复杂分支与错误处理；可视化调试支持好。 | 复杂状态工作流、需持久化的代理、多分支逻辑应用。 |
| AutoGen | Microsoft Research | Python | 对话驱动多代理协作 | 异步事件运行时、群聊模式、安全代码执行；支持多 LLM 后端。 | 对话式交互灵活，适合研究实验；可减少模型幻觉。 | 动态对话场景、研究原型、多代理交互实验。 |
| MetaGPT | GeekAI | Python | 软件开发团队模拟 | 分层角色（PM、工程师、QA）、SOP 标准流程；自动生成代码/文档。 | 端到端软件自动化能力强，流程结构化程度高。 | 自动代码生成、软件工程自动化、项目流程模拟。 |
| OpenAI Swarm | OpenAI | Python | 轻量级代理协调与切换 | 代理切换、交接（handoff）机制、无状态设计；为 OpenAI 模型优化。 | 极简设计，实验和上手成本低，运行开销小。 | 轻量级原型、多代理概念验证、教育演示。 |
| Agent Development Kit (ADK) | Python | 全生命周期开发与部署 | 模块化设计、多模态流式支持、CLI 工具、本地 UI；深度集成 Gemini。 | 生产就绪，与 Google 生态（如 Vertex AI）集成紧密。 | 生产级应用、多模态任务、复杂业务自动化。 | |
| Microsoft Agent Framework | Microsoft | .NET / Python | 企业级多代理编排 | 融合 AutoGen 与 Semantic Kernel；强化可观测性、合规性与 Azure 集成。 | 企业级稳健性，易于从实验向生产迁移。 | 企业工作流、合规性要求高的自动化、Azure 环境集成。 |
| Semantic Kernel | Microsoft | C# / Python / Java | 企业 LLM 插件与规划 | 插件系统、记忆与规划器；强调企业安全与 Azure 服务集成。 | 跨语言支持好，企业级特性完整。 | 企业级应用、插件化智能体、混合开发生态。 |
| AgentScope | Alibaba (Tongyi Lab) | Python / Java | 高效分布式多代理 | 基于 ReAct 范式、异步工具调用、沙箱执行、评估模块；模块化设计。 | 执行效率高，支持实时干预，开发者友好。 | 分布式代理系统、工具调用密集型任务、快速原型开发。 |
| CAMEL | CAMEL-AI | Python | 自主代理协作与智能体扩展研究 | 角色扮演、自主通信机制；支持多代理训练与多种 LLM 后端。 | 自治协作能力强，学术研究导向。 | AI 智能体研究、角色模拟、社会或世界模型仿真。 |
| LlamaIndex Agents | LlamaIndex Team | Python | 数据密集型 RAG 代理 | 强大的检索增强、索引工具集成、多模态数据支持；易于构建多代理系统。 | 数据处理与检索能力突出，擅长知识密集型任务。 | RAG 应用、文档分析与问答、知识库智能体。 |
说明
- 追求易用性与生产性能：CrewAI（当前社区最受欢迎）
- 需要复杂状态管理与分支控制：LangGraph
- 企业级部署（Azure 环境）：Microsoft Agent Framework 或 Semantic Kernel
- 企业级部署（Google Cloud 环境）：Google ADK
- 软件开发自动化：MetaGPT
- 快速实验与学习多代理概念：OpenAI Swarm 或 AutoGen
- 数据/知识密集型任务：LlamaIndex Agents
- 分布式高效执行：AgentScope
- 学术研究与代理行为探索：CAMEL