你问大模型明天天气怎么样它只会回答你一个句子但如果你让它帮我规划明天的行程顺便订好酒店和门票它可能就卡住了。为什么因为大模型只会说而 Agent 会做。这篇文章用大白话讲清楚AI Agent 到底是什么、它和普通大模型的本质区别、主流架构和框架怎么选。一、先搞清楚Agent 到底多了什么普通大模型LLM的本质是一个会说话的模型——你输入一句话它输出一段文字。它没有手、没有脚也不会去查资料、调接口。而 Agent智能体是在大模型外面加了三样东西工具Tools——让模型能调用外部能力比如查天气的 API、搜索的接口、计算器、数据库。记忆Memory——让它记得上下文和之前做过的操作。循环Loop——让它想一步、做一步、看结果、再想下一步直到任务完成。一句话总结大模型 会回答问题的大脑Agent 有手有脚、能干活、还能自己纠错的完整的人。二、Agent 是怎么干活的核心循环几乎所有 Agent 都遵循同一个核心循环业内叫ReActReason Act边想边做观察Observation ↓ 思考Thought—— 我现在该做什么 ↓ 行动Action—— 调用某个工具 ↓ 观察结果 —— 工具返回了什么 ↓ 回到思考循环……直到任务完成举个例子你让 Agent帮我查一下某只股票今天涨了没思考我需要先拿到今天的股价数据。行动调用股票行情查询工具。观察工具返回了价格和涨跌幅。思考拿到了直接整理成答案。输出最终回答。这个想→做→看→再想的循环就是 Agent 的干活方式。三、Agent 的六种主流架构根据你的任务复杂度Agent 可以搭成不同的骨架。我调研整理出最常见的六种架构一句话理解适用场景单 Agent 循环一个模型自己边想边做简单任务最容易实现和调试工作流Workflow按固定步骤顺序执行流程固定、可预测的业务多 Agent 协同多个 Agent 分工合作复杂任务需要角色分工规划 - 执行Plan-Execute先列计划再逐步执行大任务拆解反思Reflection做完一步自我检查一遍对质量要求高的任务RAG 增强结合知识库按需检索需要外部知识的问答实际生产怎么组合真实系统很少只用一种通常是组合拳工作流编排 多 Agent用 DAG有向无环图定义主流程每个节点是一个独立 Agent。比如代码审查流水线里代码检查节点是一个 Agent安全扫描节点是另一个 Agent。多 Agent RAG多个子 Agent 共享同一个知识库各自按需检索不同内容。规划执行 反思先规划再执行每步执行后加反思环节保证质量。给你的选型建议不确定就从单 Agent 循环开始它最容易实现和调试。当上下文窗口不够用时再考虑多 Agent需要质量保证时加反思层流程稳定后重构为 DAG 提升可靠性。四、主流开源框架怎么选我调研了当前主流的 Agent 框架整理成一张对比表Star 数据为调研时点含 GitHub 链接然后逐个拆解每个框架的优势、适用场景和局限。框架GitHub特点适合谁LangGraphlangchain-ai/langgraph基于图结构支持循环和条件分支需要复杂状态机、生产级流程CrewAIcrewAIInc/crewAI多 Agent 角色扮演上手快想快速搭多 Agent 团队AgentScopeagentscope-ai/agentscope国产阿里开源多 Agent 编排中文场景、多智能体应用Qwen-AgentQwenLM/Qwen-Agent阿里配套通义千问模型用 Qwen 系列模型Difylanggenius/dify可视化低代码平台不想写太多代码Cozecoze-dev/coze-studio字节可视化搭建快速做应用LlamaIndexrun-llama/llama_index主打 RAG 数据框架知识库问答为主Mastramastra-ai/mastraTypeScript 优先前端/全栈开发者n8nn8n-io/n8n工作流自动化工具支持 Agent 节点企业自动化、跨应用集成AutoGenmicrosoft/autogen微软多 Agent 对话框架研究、多 Agent 协作AutoGPTSignificant-Gravitas/AutoGPT早期爆款自主任务拆解探索性任务、实验场景4.1 LangGraph生产级复杂流程的首选优势图结构灵活支持循环、条件分支、状态持久化适合复杂工作流。生产就绪LangChain 生态社区活跃文档完善企业案例多。状态管理内置状态机支持回滚、重试、断点续跑。可观测性与 LangSmith 深度集成调试、追踪、监控一站式。适用场景复杂业务流程如审批流、客服工单流转。需要回滚、重试、断点续跑的生产系统。需要追踪、审计、合规的场景。局限学习曲线陡图结构概念、状态机设计需要时间掌握。依赖 LangChain如果不想绑定 LangChain会有学习成本。过度设计风险简单任务用 LangGraph 可能杀鸡用牛刀。一句话如果你要做生产级复杂流程LangGraph 是首选如果是简单任务先试试 CrewAI 或 n8n。4.2 CrewAI多 Agent 角色扮演的快速上手方案优势角色扮演直观定义 Agent 角色如研究员分析师自然语言描述任务。上手快几行代码就能搭起一个多 Agent 团队。任务拆解自动内置任务分配机制Agent 之间自动协作。社区活跃GitHub Star 高教程多中文资料丰富。适用场景快速原型验证MVP。多角色协作任务如研究→分析→写作流水线。不想深入底层状态机设计的项目。局限灵活性不足复杂流程控制不如 LangGraph。调试困难Agent 之间交互黑盒问题定位较难。性能瓶颈多 Agent 轮次多时响应速度慢。一句话想快速搭个多 Agent 团队CrewAI 是最佳起点需要精细控制时再迁移到 LangGraph。4.3 AgentScope国产多 Agent 编排的中文优化方案优势中文友好阿里开源文档、示例、社区都是中文。多 Agent 原生从设计之初就支持多智能体协同。分布式支持内置分布式部署能力适合大规模应用。生态整合与通义千问、阿里云服务深度集成。适用场景中文场景的多智能体应用如客服、咨询。需要分布式部署的大规模应用。阿里云生态用户。局限国际化不足英文资料少海外社区活跃度低。生态相对新相比 LangChain/CrewAI第三方工具集成少。绑定阿里生态部分功能依赖阿里云服务。一句话中文场景 多智能体优先选 AgentScope如果要用海外工具链选 LangGraph/CrewAI。4.4 Qwen-Agent通义千问模型的最佳搭档优势模型深度优化专为 Qwen 系列模型设计工具调用、推理能力调优。开箱即用内置 Qwen 工具库搜索、代码执行、文档解析。阿里生态与阿里云、通义千问 API 无缝集成。中文能力强Qwen 模型本身中文表现优秀。适用场景使用 Qwen 系列模型的项目。需要中文能力强的 Agent 应用。阿里云用户想快速搭建。局限模型绑定主要优化 Qwen用其他模型效果打折。生态封闭相对封闭第三方工具集成不如 LangChain 丰富。社区规模相比 LangChain/CrewAI社区小一些。一句话用 Qwen 模型Qwen-Agent 是最佳搭档用其他模型选 LangGraph/CrewAI 更灵活。4.5 Dify可视化低代码平台的代表优势零代码/低代码可视化拖拽搭建非技术人员也能用。内置模型支持主流大模型OpenAI、Qwen、Claude 等。应用商店内置大量模板客服、写作、数据分析。快速上线几分钟就能搭出一个可运行的 Agent。适用场景非技术团队快速搭建应用。原型验证、Demo 展示。简单问答、内容生成类应用。局限灵活性差复杂逻辑、自定义能力受限。黑盒运行调试、追踪能力弱。成本高级功能需要付费大规模使用成本较高。一句话不想写代码、快速上线Dify 是首选需要深度定制时选代码框架。4.6 Coze字节系可视化搭建平台优势字节生态与抖音、飞书、微信等字节产品深度集成。插件丰富内置大量字节系插件搜索、视频、电商。上手极快类似搭积木拖拽即可完成。发布便捷一键发布到抖音、飞书等平台。适用场景字节生态应用抖音机器人、飞书助手。快速搭建、快速发布。内容创作、电商场景。局限平台绑定强绑定字节生态迁移成本高。功能受限复杂逻辑、自定义能力弱。封闭性相比开源框架可控性差。一句话要做字节系应用Coze 是首选要跨平台、灵活定制选开源框架。4.7 LlamaIndexRAG 数据框架的专家优势RAG 专精从数据加载、切片、索引到检索全流程优化。数据源丰富支持 PDF、Word、Notion、数据库等 50 数据源。检索能力强内置多种检索策略向量、关键词、混合。与大模型解耦不绑定特定模型灵活切换。适用场景知识库问答、企业文档检索。需要高精度检索的场景。数据源复杂、需要多格式解析。局限非完整 Agent专注 RAG工具调用、多 Agent 等能力弱。学习曲线索引、检索概念需要理解。性能开销大规模数据索引、检索有延迟。一句话做知识库问答LlamaIndex 是专家要做完整 Agent配合 LangGraph/CrewAI 使用。4.8 MastraTypeScript 全栈开发者的选择优势TS优先TypeScript 原生前端/全栈开发者上手快。现代栈支持 Next.js、Vercel AI SDK 等现代工具链。轻量灵活不绑定特定模型或平台。前端友好与前端框架深度集成适合 Web 应用。适用场景前端/全栈项目Next.js、React。TypeScript 技术栈团队。需要 Web 界面交互的 Agent 应用。局限生态新相比 Python 框架社区、插件少。中文资料少主要英文文档。成熟度还在快速发展期API 可能变动。一句话TypeScript 全栈项目Mastra 是首选Python 为主选 LangGraph/CrewAI。4.9 n8n企业流程自动化的工作流工具优势可视化拖拽节点式工作流非技术人员也能用。300 集成内置 Slack、Notion、Google Sheets、GitHub 等。自托管友好开源版本可自部署数据可控。Agent 节点支持调用大模型做智能决策。适用场景企业跨应用自动化如邮件→数据库→通知。业务流程自动化审批、数据同步。不想写代码的团队。局限非纯 Agent核心是工作流Agent 只是其中一环。复杂推理弱不适合需要深度推理的场景。性能大规模并发时性能不如代码框架。一句话企业流程自动化n8n 是首选智能决策 复杂推理选 LangGraph/AutoGen。4.10 AutoGen微软多 Agent 对话研究框架优势多 Agent 对话Agent 之间可以对话协作模拟人类团队。研究前沿微软研究院出品学术价值高。灵活扩展支持自定义 Agent、工具、对话策略。多模态支持图像、代码、文本多模态交互。适用场景研究、实验性项目。多 Agent 对话协作场景。需要高度自定义的复杂系统。局限学习曲线陡概念多配置复杂。稳定性研究项目生产稳定性不如 LangGraph。文档英文文档为主中文资料少。一句话研究、实验、多 Agent 对话AutoGen 是首选生产稳定系统选 LangGraph。4.11 AutoGPT早期爆款的自主任务拆解探索优势自主任务拆解给定目标自动拆解成子任务并执行。开源社区早期爆款社区活跃衍生项目多。探索性强代表自主 Agent方向适合研究。适用场景探索性任务如研究某个主题并写报告。实验、原型验证。学习 Agent 自主任务拆解。局限不稳定容易陷入循环、死锁。不可控自主性强但可控性差。生产风险不适合生产环境。一句话探索自主 Agent方向AutoGPT 是经典案例生产环境慎用。怎么选给你三个判断标准看你的技术栈Python 为主 → LangGraph / CrewAI / AutoGenTypeScript 为主 → Mastra不想写代码 → Dify / Coze / n8n看任务复杂度简单任务问答、内容生成→ Dify / Coze中等复杂度多 Agent 协作→ CrewAI / AgentScope复杂流程状态机、回滚、审计→ LangGraph / AutoGen看语言场景中文 多智能体 → AgentScope / Qwen-Agent国际化 → LangGraph / CrewAI / AutoGen字节生态 → Coze阿里云生态 → Qwen-Agent / AgentScope五、总结大模型会说Agent 会做——Agent 大模型 工具 记忆 循环。核心是ReAct循环观察→思考→行动→看结果→再思考。架构从单 Agent 循环起步按需升级到多 Agent、反思、RAG。框架选型看技术栈 复杂度 语言场景没有银弹。