AI智能体框架概述 - AI智能体框架为自动化工作流提供结构化支持，使系统具备感知、规划、行动和学习能力，避免API拼凑带来的风险 [4][5] - 开发AI智能体框架选择比开发本身更具挑战性，测试周期可能长达三个月 [3] 无/低代码框架 - **n8n**：支持700多个现实应用集成，可视化操作且可自托管，1小时内完成销售流程自动化 [7][9] - **Flowise**：拖放式LangChain可视化工具，简化大语言模型链接 [10] - **Langflow**：结合无代码与低代码优势，适合LangChain原型开发 [11] - **Rivet**：提供Figma式协作界面，支持节点级调试和流程可视化 [12] 代码优先框架 - **LangGraph**：基于图的推理框架，支持多路径决策和错误处理，适用于多智能体协商与研究流程 [14][17] - **CrewAI**：专注角色协作，可构建多智能体团队（如开发员、分析师），成功应用于博客自动生成与发布 [18] - **AutoGen**：微软企业级模块化框架，集成智能体、工具与记忆模块，适合对话式AI和文档处理 [20][21] - **SuperAGI**：端到端技术栈，包含向量数据库、监控UI和智能体市场 [22][25] 专用工作流框架 - **UFO**：专注Windows UI自动化，支持Excel、CRM等遗留系统交互 [26] - **LiveKit**：实时语音智能体框架，结合Whisper与GPT-4 Turbo开发语音前台 [27][28] - **Agent Zero**：轻量级模块化设计，适合研究项目与内部工具 [29] - **SmoLagents**：依托Hugging Face工具链，语法简单且迭代快速 [30] 生态体系趋势 - **LangChain生态**：整合LangGraph、LangSmith，提供全栈解决方案与庞大社区 [32][33] - **微软技术栈**：AutoGen与Semantic Kernel、Azure AI深度集成，支持企业级部署 [33] - **新兴框架**：Julep（复杂任务编排）、MGX（反射逻辑）、QuantaLogic（思维树推理）等2025年潜力玩家 [33] 框架组合策略 - 混合使用n8n触发工作流、CrewAI内容生成、LangGraph逻辑管理、UFO本地UI自动化，形成协同技术栈 [34][35]