2025年，AI Agent 的創新不再只是單個Agent的智能提升，而是它們如何“像人類團隊一樣協作”。從單一任務執行，到自主協調、共享數據、迭代優化，多Agent生態正在爆發。

最近X上的一篇高贊帖點明趨勢：下一代AI Agent 將運行在這些4大框架上。

它們正驅動自主、多Agent系統的崛起，讓AI不只是“思考”，而是“協調、構建、進化”。今天我們來深度拆解這4個框架，幫你快速選對工具，上手未來Agent開發！

（一）LangGraph：狀態圖驅動的核心框架

• 核心特點：基於圖（Graph）結構設計，支持構建互聯AI Agent，具備內存、控制流和上下文管理。
• 優勢：完美適合創建有狀態的多Agent LLM系統，能動態共享數據、協調複雜任務。
• 適用場景：長運行工作流、需要精確控制的Agent系統（如研究助理、自動化管道）。
• LangGraph 是LangChain的擴展，已成為生產級多Agent首選。

我也準備了 LangChain/LangGraph 合集教程（更新中），希望大家可以多多支持。

另外關於我也有使用 LangChain/LangGraph + FastAPI + Streamlit 構建生產級 Agent 系統的系列文章：Agent，並已開源到了：

https://github.com/realyinchen/AgentHub

希望大家多多點 Star！

（二）CrewAI：角色協作，像人類團隊一樣工作

• 核心特點：角色導向框架，Agent像團隊成員一樣分工——定義角色、規劃子任務、優化結果。
• 優勢：簡單易用，支持多Agent協作流程，內置任務委託和反饋機制。
• 適用場景：內容創作、研究分析、規劃任務（如寫報告、營銷方案自動化）。特別適合內容創作者和團隊。

https://www.crewai.com/

（三）AutoGen：通信優先，Agent通過對話迭代優化

• 核心特點：微軟開源框架，強調Agent間“對話”、推理和自我改進。
• 優勢：支持迭代對話機制，Agent能互相反饋、修正錯誤，實現複雜協作推理。
• 適用場景：交互式AI助手、研究機器人、需要深度對話的系統（如代碼審查、辯論模擬）。開發者友好。

https://github.com/microsoft/autogen

（四）MetaGPT：模擬完整AI創業團隊

• 核心特點：將Agent角色模擬成“AI初創公司”——產品經理（PM）、開發者、QA等，全鏈路自動化。
• 優勢：從需求到設計、編碼、測試、反饋，一站式端到端軟件開發。
• 適用場景：產品構建、初創團隊用AI自動化軟件開發（如快速原型、代碼生成）。極具顛覆性。

https://github.com/FoundationAgents/MetaGPT

AI未來的協作時代已來

這些框架正塑造一個新範式：AI Agent不再孤立行動，而是像人類一樣協調、構建、共同進化。2026年，多Agent系統將成為主流，企業級應用將爆發。

如果你是開發者，建議從LangGraph或CrewAI入手——上手快、社區活躍。未來，掌握這些框架，就是掌握Agentic AI的核心競爭力！

當然提示詞工程仍然是我們Agentic AI系統的核心，我的提示工程 系列合集可以幫你提升提示詞工程水平。