张海立-从LangGraphllama-agents看开源Agent框架的发展和竞争

例：支撑海量数据的大数据平台与架构 例：茹炳晟例：腾讯Tech Lead，腾讯研究院特约研究员正文要求： 微软雅黑 ：最小字号 8号 宋体 ：最小字号 10号 等线：最小字号 12号从 LangGraph、llama-agents 看开源 Agent 框架的发展和竞争 张海立LangChain Ambassador，《LangChain实战》作者张海立（B 站昵称：沧海九粟）LangChain Ambassador，《LangChain实战》作者毕业于复旦大学，获硕士学位。驭势科技云平台研发总监，中国信息通信研究院“汽车云”工作组首批专家，目前专注的领域是无人驾驶运营运维平台的标准化和智能化研究。曾就职于英特尔亚太研发有限公司，担任高级研发经理和架构师。同时作为开源爱好者和布道师，长期关注和致力于云原生和前沿互联网技术的推广，现担任 LangChain Ambassador，KubeSphere 用户委员会上海站站长和 CNCF OpenFunction 项目管委会成员。CONTENTS目录1.概览：四个热门开源 AI Agent 框架 2.选择：两类初始的设计思路 3.对标：两种差异化的架构方案 4.归一：AI Agent 应用框架的趋同概览：四个热门开源 AI Agent 框架四个热门开源 AI Agent 框架：GitHub Trends四个热门开源 AI Agent 框架：看图识库AutoGenLangGraphCrewAIllama-agents选择：两类初始的设计思路AutoGenLlamaIndexAutoGen：开创性的多代理对话式 AI 应用框架•AutoGen 是最早专注于构建多代理对话式 AI 应用的开源框架。它简化了基于 LLM 的多代理系统的创建过程，支持代理之间的自主交互。•AutoGen 允许开发者定义具有不同角色和能力的多个 AI 代理，这些代理可以相互协作以完成复杂任务。框架提供了灵活的对话管理，以及自定义的代理行为设计。•优势：提供高级抽象的多代理协作模式，简化了复杂 AI 系统的开发；支持灵活的代理角色定义和自定义行为，适合快速原型开发和实验。•劣势：对底层流程控制的精细调整能力较弱；在处理需要严格顺序控制的复杂工作流时可能不够灵活。•机会：随着更多领域采用 AI 协作系统，AutoGen 可以成为快速部署多