去年3月,我向客户展示了一个客户支持代理,用一个框架构建它,我几个月以来一直在每个AI新闻稿上播放。 代理人三次打电话给同一个API,幻想我们没有的退款政策,然后被困在一个循环中,要求澄清它已经有了。 客人很礼貌,我没有被邀请回来。 这种失败花费了我合同和三周的重建,但它教会了我一些东西:你选择的框架决定了你不会看到的失败模式,直到生产。 S 层:能够生存于实际用户的框架 一个层次:在你发货后值得学习 B级:适合特定工作岗位的正确工具 S Tier:生存于生产的那些人 1、长篇 保存了我的理智的框架。LangGraph模型你的代理人作为一个状态图 - 行动的节点,过渡的边缘。听起来很学术,直到你解析你的代理人为什么离开了轨道。 在大多数框架中,调试看起来像这样: # Somewhere in 200 lines of chain callbacks...
print(f"DEBUG: agent state = {state}")  # good luck
 关于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")
# Visualize the entire decision tree
graph.get_graph().draw_mermaid()
 当我的研究代理开始跳过某些查询的验证步骤时,我可以 边缘条件是错误的。 看 我写过A ,大多数人在2025年阅读数据科学集体文章,因为模式实际上转移到生产中。 用 LangGraph 构建你的第一个代理人的完整指南 除了聊天机器人之外的任何东西。 多步式工作流程. 将继承您的代码的团队。 Best for: 如果明天你需要一个原型,你会花更多的时间在LangGraph概念比你的实际代理。 The honest limitation: 2、机组人员 去年秋天,我建立了一个内容研究系统,需要引导来源,验证事实,合成发现,并草案摘要。 CrewAI重塑了问题:用角色定义代理人,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=[...])
 心理模型描绘了你如何简化人类。当我穿过系统的PM时,她在五分钟内理解了它(试着向PM解释ReAct循环。 研究管道. 内容系统. 任何地方“多个专家合作”都是自然的框架。 Best for: 多代理增加延迟(通常是2 - 4x单代理)和成本. 对于简单的任务,您正在支付您不需要的协调费用。 The honest limitation: 3、OpenAI 代理商 SDK 当我需要在一天结束时做一些工作时,这就是我想要的。 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"
)
 建造了一个快速的数据分析机器人一个朋友的启动在一个下午. 它已经运行了四个月零维护。 快速原型. 团队已经支付OpenAI. 当供应商支持比灵活性更重要。 Best for: 去年11月,OpenAI在两周内发生了三次停机,我的代理人为所有人停机,零倒退选项,如果工作时间很重要,你需要备份计划。 The honest limitation: 一个层次:在你发货后值得学习 4、自动化(微软) 与彼此争论的代理人.一个人提出建议,另一个批评,他们反复。 “评论员”代理在我的测试中发现比单代理方法更多的bug 23%,辩论力明地推断单代理人跳过。 (我第一次尝试了AutoGen,我忘了设置终止条件,代理商在微不足道的边缘案中争论了28轮。 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.")
# They debate until convergence (usually 3-4 rounds)
reviewer.initiate_chat(author, message=code_to_review)
 复杂的推理. 代码审查. 任何地方“大声思考”都会犯错误。 Best for: 没有良好的终止条件,代理人永远争论。我已经看到对话在边缘案例中打了15轮以上。 The honest limitation: 5、语义内核 如果您正在与现有 .NET 基础设施集成,这使得它比它值得的更不痛苦。 .NET/Java 商店. 企业环境. 想要编译时间的团队。 Best for: Python SDK 感觉像是二等公民,你会不断地翻译 C# 示例。 The honest limitation: 6 - 皮达尼克 AI 最新的在这个名单上,但赢得了它的位置很快. 记住,错误的JSON在3am坠毁你的代理人? Pydantic AI使这不可能: 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 is guaranteed to be valid SearchResult or raises
 每一个工具呼叫都验证了,每一个响应都打字了,我睡得更好。 生产系统. 已经使用Pydantic的团队. 任何人都被未经验证的LLM输出所烧毁。 Best for: 上个月,我花了两个小时在一个应该在快速开始的东西上,你会阅读源代码。 The honest limitation: 克劳德MCP(模型背景协议) 不是一个框架,是一个协议. 写你的工具集成一次,使用它与任何MCP兼容的代理人。 我写了关于 设计好,安全故事需要工作。 建筑和它破碎的地方 工具重型代理人. 可重复使用的集成。 任何人赌注于人类。 Best for: 代理人之间共享的内存创建攻击表面. 不要在不了解即时注入风险的情况下在生产数据上部署 MCP 服务器。 The honest limitation: B级:正确的工具,正确的工作 8 — 对于企业云: AWS Bedrock 代理 您定义行为,AWS 处理基础设施 杀手功能: IAM 集成 您的代理继承现有权限 安全团队实际上批准这些权限。 迁移意味着重写一切,而不是理论锁定,实际锁定。 Trade-off: 无代码: n8n + Flowise 创建了一个营销团队的领先资格代理,他们自己更改了工作流程30次以上,而没有打电话给我。 我写了A 如果你想开始。 完整的 n8n 指南从头开始 复杂的分支逻辑变得丑陋快. 知道什么时候毕业代码。 Trade-off: 10 — 为了研究: DSPy DSPy 自动优化指令,以定义目标. 在一个实验中,DSPy 调节的指令在我的 eval 集中比手工制作的指令高出 18%。 研究级工具. 范式不熟悉. 预算时间了解之前你有生产力。 Trade-off: 11 — 用于本地/离线: Ollama + 函数调用 完全隐私. 数据永远不会离开您的机器. 对于受监管的行业,有时是唯一的选择。 Llama 3 70B 功能调用可能在复杂的工具使用中占 GPT-4 质量的 60-70%。 Trade-off: 12 — 為聲音:Pipecat 只有我发现的框架能够优雅地处理中断,用户会谈论代理,它会适应中间句子。 语音添加了200～400ms的延迟最小和一类你不会预料到的故障模式,除非语音实际上是你的界面。 Trade-off: 我如何真正选择 之后 我的决策树很简单: 观看代理人以我没有预测的方式失败 上一篇 : 到处传递模型 需要多代理人?CrewAI基于角色,AutoGen基于辩论。 企业限制? Semantic Kernel for .NET,Bedrock for AWS-native。 OpenAI 代理商 SDK. 最快工作原型。 框架不重要于 ReAct、Plan-and-Execute、Multi-agent - 这些都出现在每个框架中。 了解底下的模式 什么框架还没有解决 我们有建造工具,而不是测试工具.每一个严肃的团队都建造了定制的Eval。 Evaluation. 尽管如此,在演示和生产之间的差距通常是内存管理,上个月我写了400行内存处理代码,这些代码应该被嵌入。 Memory. 代币成本组合. 我建造的聊天机器人在 API 成本上打了 200 美元/天,因为没有人跟踪每股支出。 Cost tracking. 这就是清单!你的经历中缺少了什么? 建设生产代理人?我记录了整个路径 2026年掌握AI代理人的现实指南 数学基础通过部署。 2026年掌握AI代理人的现实指南

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

The code in this story is for educational purposes. The readers are solely responsible for whatever they build with it.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

2026年最佳AI代理框架(由所有人配备)

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