AI Agent主流框架对比

框架优势劣势使用场景核心功能亮点Langflow深度集成 Langchain 生态， API一致性好； 支持自定义组件开发； 

与 Langchain 同步更新。它的 Agent更像是流程中的一个功能模块，其行为主要由流程的连接方式决定，自主决策能力相对较弱适合需要高度定制化的 AI 应用深度集成 Langchain，

可扩展的自定义组件，可视化流程编辑autogen灵活性特别高；

支持多个代理之间的各种协作；可构建复杂的对话和协作场景。

需要一定的编码基础；

多 Agent 之间的交互和决策过程可能比较复杂，学习曲线相对较高。适合需要多 Agent 协作的复杂任务，复杂交互/任务的 AI 应用，复杂协作场景使用，例如文档编写、研究、规划支持多个代理之间的自主决策对话，多种模式，特别灵活的 Agent 设计和交互逻辑Flowise易用，可视化界面操作，无需编码基础； 

节点和组件库相对丰富；社区活跃，有大量预置节点和模板。定制化能力较低，灵活性较差，对于复杂AI应用受限；非技术人员可以快速构建相对轻量的AI应用，用于给客户进行展示与Dify类似的可视化流程编排，相对丰富的预置节点，灵活的LLM和工具集成langgraph基于图的 Agent 应用开发， 强大的状态管理和流程控制能力； 可构建高度复杂和动态的应用； 适合复杂逻辑的 Agent 应用。学习曲线陡峭； 配置略复杂； 适合高级开发者。适合需要复杂状态管理和动态流程的 多Agent 应用，复杂的对话系统，需要精细控制的 AI 应用基于图的 Agent 应用开发，强大的状态管理和流程控制，支持构建复杂和动态的应用 特性LangflowautogenDifyFlowiselanggraph易用性较高 (可视化，但需Langchain基础)中等 (需编码)非常高 (可视化界面)较高

 (可视化，无需编码)较低 (需编码，概念较复杂)多 Agent 支持模拟支持专门支持暂未支持模拟支持专门支持 (强大的状态管理和流程控制)生态集成深度集成 Langchain 生态灵活的 Agent 设计和交互逻辑提供基础集成 (API可连接外部服务)节点和组件库丰富适合复杂逻辑的 Agent 应用学习曲线略高较高非常低非常低非常高灵活性较高非常高中等 (通过插件扩展实现一定灵活性)一般非常高适用场景高度定制化 AI 应用多 Agent 协作，复杂对话交互，定制化场景快速构建业务型AI应用 (如问答、客服)快速出结果，非技术人员构建展示型应用需要复杂状态管理和动态流程的多 Agent 应用特性深度集成 Langchain，可扩展自定义组件多 Agent 对话，多种对话模式，灵活 Agent 设计可视化界面，简单易用，支持插件扩展可视化流程编排，预置部分节点基于图的 Agent 开发，强大状态管理和流程控制社区star41.6k36.6k56.9K33.2k7.7k

总结

1.  定位：

Dify/Flowise：低门槛，适合非技术人员快速构建轻量级 AI 应用。

Langflow：高度定制化，深度集成 LangChain，适合中高级开发者。

autogen：多 Agent 协作，灵活对话逻辑，适合复杂任务。

langgraph：复杂状态管理和流程控制，面向高级开发者。

2.  学习曲线：

低：Dify、Flowise（可视化，快速上手）。

中：Langflow（需要一点LangChain 基础）。

高：autogen、langgraph（复杂的概念和高级功能）

3.  灵活性：

高：langgraph、autogen（支持复杂逻辑和多Agent）

中：Langflow（支持组件定制，可扩展性高）

低：Dify、Flowise（轻量任务）

4.  社区支持：

活跃：Dify（56.9k Star），Langflow、autogen 次之（40k）

小众：langgraph（7.7k Star）

框架选择：

● 轻量应用：Dify、Flowise

● 中度应用：Langflow （丰富的组件， 拖拉拽， 可扩展性高， 学习难度不太大）

● 高级复杂的应用和概念：autogen、langgraph

Agent发展：

2024下半年AI Agent技术迎来进一步跃升，主要体现在模型能力、功能集成和应用场景的扩展：

模型能力显著提升：

全面普及多模态AI： AI Agent不再局限于文本，能原生处理和理解图像、视频、音频等多模态信息，实现更丰富的交互和任务处理能力。

增强记忆与长期交互： AI Agent的记忆机制得到强化，能够更好地保持长期会话的上下文，甚至实现跨会话记忆，提供更个性化的体验。

功能集成更加多样化：

插件生态日趋成熟： AI Agent能够更便捷地通过丰富的插件访问外部工具和服务（如数据库、本地数据、实时搜索），构建复杂任务链。

工具使用能力进化： AI Agent具备更强的工具调用和操作能力，例如文件管理、数据可视化等，自动化完成多步骤任务。

自主性显著增强：

AI Agent能够在少量指令下，自主分解更为详细的任务、制定详细的计划并执行，会有supervisor进行管理监督和任务的分配，展现更强的独立工作能力。