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phpcms v9企业网站模板(简洁利于优化),免费ppt模板下载大全完整版,seo网络推广费用,优秀版式设计本文全面介绍了2025年最优秀的11个AI Agent框架#xff0c;包括LangChain、AutoGen、CrewAI等主流开源工具。详细分析了各框架的特性、优势、劣势及适用场景#xff0c;并提供代码示例。文章对比了开源与商业解决方案差异#xff0c;提供框架选择标准#xff0c;帮助开发者…本文全面介绍了2025年最优秀的11个AI Agent框架包括LangChain、AutoGen、CrewAI等主流开源工具。详细分析了各框架的特性、优势、劣势及适用场景并提供代码示例。文章对比了开源与商业解决方案差异提供框架选择标准帮助开发者根据项目需求和技术水平构建智能、自主的AI应用系统是开发者掌握大模型应用开发的实用指南。最近笔者在找智能体框架看到一个文章https://ai.plainenglish.io/11-best-ai-agent-frameworks-for-software-developers-afa1700644bc在此翻译翻译给大家。人工智能 Agent智能体彻底改变了软件开发者构建智能应用的方式。这些 AI Agent 框架提供了所需的基础设施、工具集和方法论用以创建能够以最少的人工干预进行推理、规划并执行复杂任务的自主系统。进入 2025 年AI Agent 已从简单的聊天机器人演变为能进行多步推理、工具使用和协同解决问题的复杂系统。对于希望利用这项技术的开发者来说选择合适的框架对于项目成功至关重要。本指南将深入探讨当前最优秀的 11 个 AI Agent 框架比较它们的特性、优势、劣势以及理想的应用场景帮助您为下一个项目做出明智的决定。什么是 AI Agent 框架AI Agent 框架是软件平台使开发者能够构建具备以下能力的自主人工智能系统理解和处理自然语言输入- 对复杂问题进行推理基于现有信息做出决策采取行动以达到特定目标通过互动进行学习并不断改进这些框架通常利用大型语言模型LLM作为其认知引擎并结合专门的组件来处理记忆、工具使用、规划和执行。11 个最佳 AI Agent 框架1. LangChainLangChain 是一个开源框架已成为构建 AI 驱动应用最受欢迎的选择之一。它将语言模型与各种工具、API 和外部数据源连接起来以创建强大的 AI Agent。LangChain 最受欢迎的特点在于它能够无缝地将多个大型语言模型LLM调用串联起来并将其与外部数据源、工具和API 集成。这种模块化、可组合的方法使得开发者能够比直接使用原始 LLM API 更灵活、更轻松地构建复杂的、多步骤的 AI 应用例如聊天机器人、Agent 和检索增强生成RAG系统。### 主要特性智能系统设计处理复杂任务游刃有余精细控制 Agent 工作流支持多 Agent 交互允许人工干预Human-in-the-loop无缝集成外部工具和 API优势强大且灵活的框架开源且拥有强大的社区支持支持处理复杂任务能够实时获取信息提供对 AI Agent 的精细控制劣势需要扎实的编程功底设计复杂 Agent 时复杂度较高依赖底层 LLM 的能力应用场景开发智能应用- 创建自主的任务解决系统构建复杂的多步工作流 Agent将 AI 能力集成到现有软件中代码示例from langchain.agents import Tool, AgentExecutor, create_react_agent from langchain.tools.ddg_search import DuckDuckGoSearchRun from langchain_openai import ChatOpenAI # 定义 Agent 可以使用的工具 search_tool DuckDuckGoSearchRun() tools [ Tool(nameSearch, funcsearch_tool.run, descriptionUseful for searching the internet for current information ) ] # 初始化语言模型 llm ChatOpenAI(modelgpt-4) # 使用 React 框架创建 Agent agent create_react_agent(llm, tools, You are a helpful AI assistant.) # 创建 Agent 执行器 agent_executor AgentExecutor(agentagent, toolstools, verboseTrue) # 运行 Agent response agent_executor.invoke({input: What are the latest developments in AI agent frameworks?}) print(response[output])2. AutoGen (微软)AutoGen LogoAutoGen 是微软研究院开发的一个开源编程框架专为构建和管理具有高级协作能力的 AI Agent 而设计。AutoGen 基于 Actor 的架构和对 Agent 协作的专注经常被认为是具有变革性的它在业务流程自动化、金融、医疗健康等领域实现了新型 AI 驱动解决方案。这种对专业化、可对话和可定制 Agent 的编排被广泛认为是 AutoGen 最受用户赞赏的特性因为它使得构建复杂、可扩展且可靠的 AI 应用变得更加容易。主要特性支持多 Agent 协作包括人工参与和完全自主模式集成大型语言模型 (LLM)支持代码执行与调试可扩展性与分布式计算异步消息传递自主和交互式工作流优势精简了 AI Agent 系统的创建与管理流程简化了协作与推理型 AI 系统的构建允许 Agent 间交互以解决复杂问题劣势框架相对较新仍在持续开发中设置多 Agent 交互较为复杂性能可能因 Agent 配置而异应用场景软件开发复杂任务求解交互式 AI 系统设计研究与开发环境代码示例import autogen # 定义LLM 配置 llm_config { config_list: [{model: gpt-4, api_key: your-api-key}] } # 创建一个 AssistantAgent assistant autogen.AssistantAgent( nameassistant, llm_configllm_config, system_messageYou are a helpful AI assistant. ) # 创建一个 UserProxyAgent user_proxy autogen.UserProxyAgent( nameuser_proxy, human_input_modeTERMINATE, # 任务完成后自动回复 TERMINATE max_consecutive_auto_reply10,is_termination_msglambda x: x.get(content, ).rstrip().endswith(TERMINATE), code_execution_config{work_dir: coding} ) # 在 Agent 之间发起对话 user_proxy.initiate_chat( assistant, messageWrite a Python function to calculate the Fibonacci sequence. )3. CrewAICrewAI LogoCrewAI 是一个用 Python 构建的开源多 Agent 编排框架旨在构建像真实团队一样协同工作的协作式 AI Agent 系统。主要特性Agent 协作具有特定角色、工具和目标可通过定义角色进行 Agent 定制提供高级别的简易性和精确的低级别控制支持跨行业的自动化工作流与各种 LLM 和云平台兼容优势Agent 设计灵活实现简单支持完成复杂的协作任务Agent 架构模块化且可重用劣势需要具备 Python 编程知识框架相对较新社区支持可能有限设计复杂的 Agent 交互时复杂度较高应用场景工作流自动化 -支持机器人创建复杂研究与分析任务专业团队模拟业务流程优化代码示例from crewai import Agent, Task, Crew from langchain_openai import ChatOpenAI # 初始化语言模型 llm ChatOpenAI(modelgpt-4) # 定义具有特定角色的 Agent researcher Agent( roleResearch Analyst, goalDiscover and analyze the latest trends inAI technology, backstoryYou are an expert in AI research with a keen eye for emerging trends, verboseTrue, llmllm ) writer Agent( roleTechnicalWriter, goalCreate comprehensive reports based on research findings, backstoryYou are a skilled technical writer who can explain complex concepts clearly, verboseTrue, llmllm )# 为每个 Agent 定义任务 research_task Task( descriptionResearch the latest developments in AI agent frameworks, expected_outputA comprehensive analysis of current AI agent frameworks, agentresearcher )writing_task Task( descriptionWrite a detailed report on AI agent frameworks based on the research, expected_outputA well-structured report on AI agent frameworks, agentwriter, context[research_task] # 写作任务依赖于研究任务 ) # 创建一个包含 Agent 和任务的 Crew crew Crew( agents[researcher, writer], tasks[research_task, writing_task], verboseTrue ) # 执行 Crew 的任务 result crew.kickoff() print(result)4. Semantic Kernel (微软)Semantic Kernel Logo微软的 Semantic Kernel 允许用户使用 C#、Python 或 Java 构建 AI Agent 并集成最新的 AI 模型。Semantic Kernel 是一个开源开发工具包用于构建支持多种编程语言并能够集成 AI 模型和服务的 AI Agent。主要特性集成多个 AI 服务提供商OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face支持多种 Agent 类型的 Agent 框架轻量级且灵活的架构企业级支持多 Agent 系统能力优势模块化架构易于使用的开发方法支持创建复杂的工作流能够将 AI 嵌入到现有开发流程中劣势框架相对较新需要理解 AI 集成概念对于不熟悉 AI框架的开发者可能存在学习曲线应用场景企业级 AI 解决方案自定义 AI Agent 开发工作流自动化AI 驱动的应用集成代码示例import semantic_kernel assk from semantic_kernel.connectors.ai.open_ai import OpenAIChatCompletion # 初始化内核 kernel sk.Kernel() # 添加 OpenAI 服务 api_key your-api-key model gpt-4 kernel.add_chat_service(chat_completion, OpenAIChatCompletion(model, api_key)) # 使用自然语言创建语义函数 prompt Generate a creative story about {{$input}}. The story should be engaging and approximately 100 words. # 在内核中注册函数 story_function kernel.create_semantic_function(prompt, max_tokens500)# 执行函数 result story_function(a robot learning to paint) print(result) # 使用 Semantic Kernel 创建简单 Agent from semantic_kernel.planning import ActionPlanner # 定义规划器 planner ActionPlanner(kernel) # 执行计划 # 注意aiohttp 版本冲突可能导致此处需要异步运行示例代码展示了同步方式实际应用可能需调整 # plan await planner.create_plan(Write a poem aboutartificial intelligence) # result await plan.invoke() # print(result) # 为了示例的同步执行这里省略了实际的 planner 运行仅展示创建语义函数的部分。 # 如果需要运行 planner需配置异步环境。5. LangGraphLangGraph LogoLangGraph 是 LangChain 创建的一个开源 AI Agent 框架用于构建和管理复杂的生成式 AI 工作流。主要特性先进的 Agentic 模式工具调用、React 方法论、Self-Ask 方法支持节点LLM和边缘工具的可视化表示对工作流流程和状态进行细粒度控制构建有状态应用的灵活框架支持复杂的多 Agent 场景优势专为基于语言的 AI Agent 设计的基础架构能够创建精密的、相互关联的 Agent 系统支持复杂工作流的设计与管理劣势-复杂度较高可能需要高级开发者技能主要专注于基于语言的工作流应用场景对话式 Agent复杂任务自动化自定义 LLM 支持的工作流专注于语言处理的AI Agent 开发代码示例from typing import TypedDict, Annotated, Sequence from langgraph.graph import StateGraph, END from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_core.messagesimport HumanMessage, AIMessage # 定义状态结构 classAgentState(TypedDict): messages: Annotated[Sequence[HumanMessage | AIMessage], The messages in the conversation] next_step: Annotated[str, The next step to take] # 初始化语言模型 llm ChatOpenAI(modelgpt-4) # 定义节点工作流中的步骤 defresearch(state: AgentState) - AgentState:messages state[messages] response llm.invoke(messages [HumanMessage(contentResearch this topic thoroughly.)]) return {messages: state[messages] [response], next_step: analyze} defanalyze(state: AgentState) - AgentState: messages state[messages] response llm.invoke(messages [HumanMessage(contentAnalyze the research findings.)])return {messages: state[messages] [response], next_step: conclude} defconclude(state: AgentState) - AgentState: messages state[messages] response llm.invoke(messages [HumanMessage(contentProvide a conclusion based on the analysis.)]) return {messages: state[messages] [response], next_step: end} # 创建图workflow StateGraph(AgentState) # 添加节点 workflow.add_node(research, research) workflow.add_node(analyze, analyze) workflow.add_node(conclude, conclude)# 添加边缘 workflow.add_edge(research, analyze) workflow.add_edge(analyze, conclude) workflow.add_edge(conclude, END) # 设置入口点 workflow.set_entry_point(research) # 编译图 agent workflow.compile() # 执行工作流 result agent.invoke({ messages: [HumanMessage(contentTell me about AI agent frameworks)], next_step: research }) # 打印最终消息 for message in result[messages]: print(f{message.type}: {message.content}\n)6. LlamaIndexLlamaIndex LogoLlamaIndex 是一个灵活的开源数据编排框架专注于为 LLM 应用集成私有和公共数据。主要特性AI Agent 功能可作为“自动化推理和决策引擎”函数调用能力与各种格式的数据交互工具集成支持多模态应用文本、图像及其他数据类型优势框架简单灵活支持集成各种数据源能够进行自定义 AI Agent 开发 -开源且适应性强劣势复杂度可能需要高级技术知识需要理解 LLM 和 Agent 开发概念应用场景企业知识助手自主 AI Agent复杂数据交互与分析构建生产级 AI 应用代码示例from llama_index.core.agent import FunctionCallingAgentWorker from llama_index.core.tools import FunctionTool from llama_index.llms.openai import OpenAI # 定义一个简单的工具函数 defsearch_documents(query: str) - str: Search for information in the document database. # 在实际应用中这里会查询文档存储 returnfHere are the search results for: {query} # 创建一个函数工具 search_tool FunctionTool.from_defaults( namesearch_documents, fnsearch_documents, descriptionSearch for information in the document database ) # 初始化语言模型 llm OpenAI(modelgpt-4) # 创建 Agent agent FunctionCallingAgentWorker.from_tools( [search_tool], llmllm, verboseTrue ) # 运行 Agent response agent.chat(Find information about AI agent frameworks) print(response)7. OpenAI Agents SDKOpenAI LogoOpenAI Agents SDK 是一个基于 Python 的工具包用于构建能够推理、规划和采取行动以完成复杂任务的智能自主系统。主要特性Agent 循环功能处理工具调用将结果发送给 LLM工具集成将 Python 函数转换为 Agent 可用的工具支持跟踪功能可视化 Agent 工作流优势精简的 Agent 开发方法内置Agent 工作流可视化功能步步跟踪 Agent 行动劣势依赖 OpenAI 的基础设施需要扎实的 Python 编程功底可能受 OpenAI 当前技术限制应用场景客户支持自动化多步研究流程内容生成复杂任务管理代码示例from openai import OpenAI import json # 初始化 OpenAI 客户端 client OpenAI(api_keyyour-api-key) # 定义一个工具 tools [ { type: function, function: { name: search_weather, description: Get the current weather in a given location, parameters: { type: object, properties: { location: { type: string, description: The city and state, e.g., San Francisco, CA } }, required: [location] } } } ] # 处理天气查询工具的函数 defsearch_weather(location): # 在实际应用中这里会调用天气 API returnfThe weather in {location} is currently sunny with a temperature of 72°F. # 创建使用该工具的 Agent messages [{role: user, content: Whats the weather like in Boston?}] response client.chat.completions.create( modelgpt-4,messagesmessages, toolstools, tool_choiceauto ) # 处理响应 response_message response.choices[0].message messages.append(response_message) #检查模型是否想调用函数 if response_message.tool_calls: # 处理每个工具调用 for tool_call in response_message.tool_calls: function_name tool_call.function.name function_args json.loads(tool_call.function.arguments) # 调用函数 if function_name search_weather: function_response search_weather(function_args.get(location)) # 将函数响应添加到消息列表 messages.append({ tool_call_id: tool_call.id, role: tool, name: function_name, content: function_response }) # 从模型获取新响应 second_response client.chat.completions.create( modelgpt-4, messagesmessages) print(second_response.choices[0].message.content) else: print(response_message.content)8. Atomic AgentsAtomic Agents LogoAtomic Agents 的 GitHub 仓库。Atomic Agents 是一个轻量级、模块化的框架用于构建 AI Agent 流水线强调 AI Agent 开发的原子性。主要特性模块化允许组合小型、可重用的组件使用 Pydantic 通过清晰的输入/输出模式实现可预测性可扩展性用于集成新组件支持多 Agent 系统开发优势轻量级架构Agent 构建灵活性高对 AI Agent 组件的控制精细开源且对开发者友好劣势框架相对较新生态系统仍在演变应用场景构建复杂的 AI 应用开发多 Agent 系统 -创建模块化 AI 流水线研究与分析任务代码示例from pydantic import BaseModel, Field from typing import List import os # 这是一个基于 Atomic Agents 方法的简化示例# 在实际实现中你需要从 atomic_agents 包导入 # 定义输入/输出模式 classResearchQuery(BaseModel): topic: str Field(descriptionThe topic to research) depth: int Field(descriptionThe depth of research required (1-5)) classResearchResult(BaseModel): findings: List[str] Field(descriptionKey findings from the research) sources: List[str] Field(descriptionSources of information) # 定义一个原子 Agent 组件 classResearchAgent: def__init__(self, api_key: str): self.api_key api_key # 初始化任何必要的客户端或工具 defprocess(self, input_data: ResearchQuery) - ResearchResult: # 在实际实现中这里会使用 LLM 执行研究 print(fResearching {input_data.topic} at depth {input_data.depth}) # 模拟研究结果 findings [ fFinding 1 about {input_data.topic}, fFinding 2 about {input_data.topic}, fFinding 3 about {input_data.topic} ] sources [ https://github.com/e2b-dev/awesome-ai-agents,https://github.com/e2b-dev/awesome-ai-agents ] return ResearchResult(findingsfindings, sourcessources) # 使用示例 if __name__ __main__:# 创建 Agent agent ResearchAgent(api_keyos.environ.get(OPENAI_API_KEY, default-key)) # 创建输入数据 query ResearchQuery(topicAIagent frameworks, depth3) # 处理查询 result agent.process(query) # 显示结果 print(\nResearch Findings:) for i, finding in enumerate(result.findings, 1): print(f{i}. {finding}) print(\nSources:) for source in result.sources: print(f- {source})9. RasaRasa LogoRASA 是一个开源机器学习框架专注于构建对话式 AI 应用侧重于文本和语音助手。主要特性先进的自然语言理解 (NLU) 能力提供灵活性和控制力构建上下文感知的对话 Agent机器学习能力用于构建、测试和部署 AI 应用优势高度可定制强大的机器学习框架文档完善丰富支持复杂的对话场景劣势与无代码平台相比需要更多技术专业知识对于初学者来说学习曲线较陡峭可能需要大量开发资源应用场景聊天机器人开发虚拟助手客户服务界面 -语音交互系统企业级对话式 AI 解决方案代码示例# RASA 项目结构示例 # 这通常会分布在 RASA 项目的多个文件中 # domain.yml - 定义助手的领域 version: 3.1 intents: - greet - goodbye - ask_about_ai_frameworks responses: utter_greet: - text: Hello! How can I help you with AI frameworks today? utter_goodbye: - text: Goodbye! Feel free to ask about AI frameworks anytime. utter_about_frameworks: - text: There are several popular AI agent frameworks including LangChain, AutoGen, CrewAI, and more. Which one would you like to know about? entities: - framework_name slots: framework_name: type: text mappings: - type: from_entity entity: framework_name # data/nlu.yml - 用于 NLU 的训练数据 version: 3.1nlu: - intent: greet examples: | - hey - hello - hi - hello there - good morning - intent: goodbye examples: | - bye -goodbye - see you around - see you later - intent: ask_about_ai_frameworks examples: | - tell me about AI frameworks - what are the best AI agent frameworks- I need information about [LangChain](framework_name) - How does [AutoGen](framework_name) work? - Can you explain [CrewAI](framework_name)? # data/stories.yml - 用于对话管理的训练数据 version: 3.1 stories: - story: greet and ask about frameworks steps: - intent: greet - action: utter_greet- intent: ask_about_ai_frameworks - action: utter_about_frameworks - story: ask about specific framework steps: - intent: ask_about_ai_frameworks entities: - framework_name: LangChain - action: action_framework_info # actions/actions.py - 自定义操作 from typing import Any, Text, Dict,List from rasa_sdk import Action, Tracker from rasa_sdk.executor import CollectingDispatcher class ActionFrameworkInfo(Action): def name(self) - Text: return action_framework_infodef run(self, dispatcher: CollectingDispatcher, tracker: Tracker, domain: Dict[Text, Any]) - List[Dict[Text, Any]]: framework tracker.get_slot(framework_name) if framework.lower() langchain: dispatcher.utter_message(textLangChain is an open-source framework for building applications using large language models.) elif framework.lower() autogen: dispatcher.utter_message(textAutoGen is a framework from Microsoft Research that enables the development of LLM applications using multiple agents.) elif framework.lower() crewai:dispatcher.utter_message(textCrewAI is a framework for orchestrating role-playing autonomous AI agents.) else: dispatcher.utter_message(textfI dont have specific information about {framework}, but it might be one of the emerging AI agent frameworks.) return [] # 要训练和运行 RASA 助手 # rasa train # rasa run10. MetaGPTMetaGPT LogoMetaGPT 由 Chenglin Wu 创立是最受欢迎的开源 Agent 框架之一。MetaGPT 是一个开源的多 Agent 框架利用 LLM 编排 AI Agent 来模拟协作解决问题。MetaGPT 由 Chenglin Wu 创立其 GitHub仓库已获得超过 5.6 万星标这表明开发者们非常喜爱这款灵活且易于使用的开源 Agentic 框架。主要特性仅凭单行需求即可生成全面的项目材料- 模拟软件开发团队结构为 Agent 分配不同的基于 GPT 的角色能够进行复杂的协作解决问题优势复刻人类的程序性知识优化多 Agent 系统交互 -自动化全面的软件开发工作流可模拟整个团队的角色劣势设置复杂度较高依赖大型语言模型的能力多 Agent 交互可能存在不一致性应用场景-自动化软件开发项目生成复杂多 Agent 协作解决问题高级 AI 驱动的研究与分析模拟组织决策过程代码示例from metagpt.roles import (ProjectManager, ProductManager, Architect, Engineer ) from metagpt.team import Team import asyncio asyncdefmain(): # 定义项目需求 requirement Create a web application that allows usersto search for and compare AI agent frameworks # 创建具有不同角色的团队成员 product_manager ProductManager() project_manager ProjectManager() architect Architect() engineer Engineer()# 组建一个包含这些的团队 team Team( nameAI Framework Explorer Team, members[product_manager, project_manager, architect, engineer] ) # 让团队开始处理需求 await team.run(requirement) # 团队将生成 # 1. PRD (产品需求文档) # 2. 设计文档 # 3. 架构图 # 4. 实现代码 # 5. 测试 if __name__ __main__: asyncio.run(main())11. Camel-AI (CAMEL)CAMEL LogoCamel-AI (CAMEL — Communicative Agents for Machine Learning) 是一个开源多 Agent 框架使自主 Agent 能够协作、沟通并解决复杂任务。主要特性支持多 Agent 协作支持 Agent 系统的持续演进- 为多 Agent 应用提供通用基础架构集成用于文本和图像任务的 AI 模型优势开源框架灵活支持集成各种 AI 模型能够实现自主 Agent通信劣势作为一个较新的框架其文档和特性可能仍在发展中应用场景autónoma 任务求解数据生成与分析模拟环境复杂计算问题求解代码示例from camel.agents import ChatAgent from camel.messages import BaseMessage from camel.typing import ModelType import asyncio asyncdefmain(): # 创建两个具有不同角色的 Agent user_agent ChatAgent( model_typeModelType.GPT_4, system_messageYou are a user who needs help analyzing data about AI frameworks. ) assistant_agent ChatAgent( model_typeModelType.GPT_4, system_messageYou are an AI assistant specialized in data analysis and AI frameworks. ) # 用户 Agent 发出的初始消息 user_message BaseMessage.make_user_message( role_nameUser, contentI need to compare different AI agent frameworks for my project. Can you help me analyze their features?) # 开始对话 assistant_response await assistant_agent.step(user_message) print(fAssistant: {assistant_response.content}\n) # 继续对话for _ in range(3): # 模拟几个回合的对话 user_response await user_agent.step(assistant_response) print(fUser: {user_response.content}\n)assistant_response await assistant_agent.step(user_response) print(fAssistant: {assistant_response.content}\n) if __name__ __main__: asyncio.run(main())开源框架与商业解决方案开源框架公开且免费使用可定制性强社区驱动开发示例LangChain、CrewAI、AutoGen、LangGraph商业框架通常提供更完善的企业级功能提供专门的技术支持可能具备更强大的基础设施示例Salesforce Agentforce、Einstein GPT、OpenAI Agents SDK 的部分功能AI Agent 框架的关键评估标准评估 AI Agent 框架时请考虑以下重要因素易用性灵活性社区支持集成能力性能- 可扩展性AI Agent 框架的新兴趋势AI Agent 领域正在快速发展呈现出以下几个显著趋势越来越侧重于多 Agent 系统更复杂的推理能力工具和记忆集成得到增强开发接口更加简化对低代码和简化 AI Agent 开发的关注日益增长如何选择合适的 AI Agent 框架为您的项目选择 AI Agent 框架时请考虑- 您的特定项目需求首选的编程语言可扩展性需求集成能力社区支持和文档需要对 Agent 行为控制的程度实现的复杂性所需特性预算长期可扩展性结论AI Agent 框架格局正在快速演变其中开源解决方案在创新性和灵活性方面遥遥领先。对于希望构建复杂 AI 应用的开发者来说这些框架提供了创建智能、自主系统所需的工具和基础设施。无论您需要用于构建对话 Agent、多 Agent 协作系统还是复杂工作流自动化的框架本指南介绍的 11 个框架都提供了多种选择以满足不同的需求和技术专业水平。随着 AI Agent 技术的不断发展了解这些框架的能力和局限性对于希望在应用中充分发挥 AI 潜力的开发者来说至关重要。在大模型时代我们如何有效的去学习大模型现如今大模型岗位需求越来越大但是相关岗位人才难求薪资持续走高AI运营薪资平均值约18457元AI工程师薪资平均值约37336元大模型算法薪资平均值约39607元。掌握大模型技术你还能拥有更多可能性• 成为一名全栈大模型工程师包括PromptLangChainLoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程• 能够拥有模型二次训练和微调能力带领大家完成智能对话、文生图等热门应用• 薪资上浮10%-20%覆盖更多高薪岗位这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。《AI大模型从0到精通全套学习包》如果你想要提升自己的能力却又没有方向想学大模型技术去帮助就业和转行又不知道怎么开始那么这一套**《AI大模型零基础入门到实战全套学习大礼包》以及《大模型应用开发视频教程》**一定可以帮助到你限免0元1全套AI大模型应用开发视频教程包含深度学习、提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点2大模型入门到实战全套学习大礼包01大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通02大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。03AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。04大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。05大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。*这些资料真的有用吗*这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。06以上全套大模型资料如何领取用微信加上就会给你发无偿分享遇到扫码问题可以私信或评论区找我