这两年，AI越来越火，在生活和工作里到处都能看到它的影子。AI 智能体就像一个个超级能干的数字小帮手，能自己 “看” 懂各种信息，快速做出判断，还能帮我们完成各种复杂任务。不管是处理数据、写文案，还是安排工作流程，它们都能轻松搞定，大大提高了工作效率。
随着大家对 AI 智能体的需求越来越多，国内外出现了不少好用的开发框架和平台。这些工具就像搭建房子的积木和图纸，帮开发者们更快、更方便地做出各种智能体。接下来，就给大家介绍 2025 年最火的 7 个 AI 智能体开发框架和平台，看看它们各自有啥厉害之处，又能在哪些地方派上用场。
本文将要介绍的不仅包括开发框架，也包括平台，最重要的特点是他们都是开源的：
**框架（LangGraph、CrewAI、MicrosoftSemanticKernel、MicrosoftAutoGen、OmAgent）：**提供编程接口和基础架构，需开发者自行实现业务逻辑，适合深度定制。**平台（Dify、n8n）：**提供可视化工具和全流程支持，降低开发门槛，适合快速构建应用。
*1. LangGraph*
LangGraph 是一个基于 LangChain 的库，专门用于构建 有状态、多环节的 AI 工作流（Stateful, Multi-Agent Workflows）。它通过 图结构（Graph） 来定义复杂的任务流程，支持 循环、分支、并行执行 等控制逻辑，适用于构建 Agent 协作系统、自动化决策链、多步骤推理任务 等场景。
核心定位：有状态多智能体系统
主要特点
基于图的工作流设计，支持循环和非循环流程。可视化任务与智能体交互。高度灵活性和定制能力。与开源语言模型兼容。 适用场景：多步骤工作流、自适应AI应用、协作式问题解决。
局限性：对多模态任务或硬件为中心的场景支持较弱。
项目地址：https://github.com/langchain-ai
*2. CrewAI*
CrewAI 是由 João Moura 创建的开源多智能体协调框架。它是一个基于 Python 的框架，专为构建 复杂任务自动化系统 设计。它通过模拟“团队协作”的方式，将多个 AI 智能体（Agent）组织成不同的角色（如研究员、编辑、校对员等），协同完成需要多步骤推理、决策或执行的任务。
核心定位：基于角色的智能体协作编排
主要特点
动态任务分配，模拟人类团队协作。支持智能体之间的高效通信。高易用性和直观性。 适用场景：组织化建模、协作式模拟、高级团队AI应用。
局限性：对多模态处理支持有限。
项目地址：https://github.com/crewAIInc/crewAI
*3. Microsoft Semantic Kernel*
Microsoft Semantic Kernel (SK) 是一个轻量级的 AI 编排框架，由微软开发，它提供了一套标准化工具，用于构建可扩展的、由 AI 驱动的应用程序，尤其适合企业级解决方案。
核心定位：企业AI集成
主要特点
提供轻量级SDK，支持多种编程语言。强调安全性、合规性和多步骤任务管理。 适用场景：为企业软件提供AI能力增强。
局限性：对研究导向或多模态应用支持较少。
项目地址：https://github.com/microsoft/semantic-kernel
*4. Microsoft AutoGen*
Microsoft AutoGen 是微软推出的一个开源框架，构建由多个大型语言模型（LLM）智能体组成的自动对话系统。它通过自动化智能体间的交互和协作，帮助开发者创建复杂的 AI 系统，实现需要多步骤推理、知识整合或工具使用的任务。 与Semantic Kernel同为微软开发，前者 更侧重 “语义函数” 的设计与执行，强调 LLM 与传统代码的集成，后者AutoGen 专注于多智能体间的对话协作，支持更灵活的智能体交互模式。
核心定位：高级多智能体对话系统
主要特点
模块化设计，支持自定义智能体角色。支持多智能体通信及外部工具集成。强大的代码处理和多智能体协调功能。 适用场景：对话式AI、协作式决策系统。
局限性：对多模态任务和硬件集成支持有限。
项目地址：https://github.com/microsoft/autogen
*5. Dify*
Dify 是一个开源的 AI 应用开发平台，旨在帮助开发者快速构建、部署和管理基于大语言模型（LLM）的应用程序。它的名称来源于 “Do it for you”，强调其降低 AI 应用开发门槛的核心目标。
核心定位：基于大语言模型（LLM）的应用开发
主要特点
直观的界面，支持快速原型设计和生产级部署。内置超过50种工具（如Google Search、DALL·E）。支持RAG（检索增强生成）管道和ReAct框架。 适用场景：跨行业构建基于LLM的应用程序。
局限性：对硬件或设备为中心的场景关注较少。
项目地址：https://github.com/dify-ai
Dify LLM应用开发平台
*6. OmAgent*
OmAgent 是 Om AI 与浙江大学滨江研究院联合开源的多模态语言代理框架，命名源自 “Omni-Modal Agent”，强调其对跨模态协同的支持，它是一个用于构建多模态语言代理的 基于Python 开源框架。
核心定位：多模态智能体系统
主要特点
原生多模态支持，内置先进的多模态模型，支持文本、音频、视频和图像的处理。工作流编排基于图结构的工作流引擎。支持多角色、多场景智能体构建。 适用场景：硬件为核心的AI应用、多模态任务（如视频理解、视觉问答）。
局限性：对非设备为中心的场景支持相对较少。
项目地址：https://github.com/omagent/omagent
*7. n8n*
n8n 是一个基于 Node.js 开发的开源工作流自动化工具。发音为 “n-eight-n”，名称源于 “nodemation” 的缩写，“node -” 代表其使用了 Node 视图且基于 Node.js，“-mation” 代表 “automation”（自动化）。
核心定位：低代码工作流自动化平台
主要特点
可视化节点拖拽，快速构建工作流。支持与多种第三方服务集成（如Google日历、Notion等）。内置图形化的 LangChain 节点，对 AI 支持良好。支持半封装模式，兼顾低代码与代码。 适用场景：快速构建原型、轻量级AI应用、自动化任务。
局限性：不适合构建复杂的、生产级别的 AI Agent。
项目地址：https://github.com/n8n-io/n8n
*总结*
以上7大框架在AI智能体开发领域各具特色，开发者可以根据自身需求选择最适合的工具。如果需要快速上手，CrewAI、Dify和n8n是不错的选择；若需要高度定制化的复杂系统，LangGraph和OmAgent则更加适合。希望这些信息能帮助你找到最适合的AI智能体开发框架。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
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第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
大模型 AI 能干什么？大模型是怎样获得「智能」的？用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示（Embeddings）向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 & 损失函数简介小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
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