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@XiaotiaoWang · 2026-10-12 12:01

每日榜单｜002 搭建 Agent，从哪套框架开始？ 从 aloth 的 Awesome AI Agents 框架集合选出这 10 个开发框架，按 GitHub 累计 Star 降序排列。数据采样：2026-10-12 上海 11:23。只比较这个候选池；Star 表示关注度，不代表性能排名。功能按项目文档整理，未逐个部署实测。 1. CrewAI｜59,583 Stars 用途：把研究、写作等任务分给多个角色，再用 Flows 控制执行顺序。 选择理由：Crews 管协作、Flows 管状态和分支，适合既要分工又要明确流程的 Python 项目。默认有使用遥测，文档提供关闭方式。 入口：https://github.com/crewAIInc/crewAI 2. LangGraph｜43,090 Stars 用途：把长任务拆成有状态的图，加入审批、暂停和恢复。 选择理由：适合需要检查中间状态的工作流；它是底层编排框架，快搭原型通常还要自己写更多逻辑。 入口：https://github.com/langchain-ai/langgraph 3. Agno｜42,676 Stars 用途：把 Agent 作为服务运行，保存会话、记忆和调用记录。 选择理由：AgentOS 提供 API、数据库与管理界面的部署模板，适合想把实验变成服务的人。模型和部署成本另算，默认有运行遥测。 入口：https://github.com/agno-agi/agno 4. AgentScope｜33,096 Stars 用途：为 Agent 接入工具、上下文压缩、记忆和执行环境。 选择理由：工具权限与可中断的 ReAct 循环是可选理由；要求 Python 3.11+，沙箱与模型服务需另外配置。 入口：https://github.com/agentscope-ai/agentscope 5. OpenAI Agents SDK｜29,969 Stars 用途：把工具调用、代理交接和人工审批接成 Python 工作流。 选择理由：内置 tracing 与会话管理，适合先把执行过程看清楚再加复杂功能；Python 3.10+，模型费用另算。 入口：https://github.com/openai/openai-agents-python 6. smolagents｜29,784 Stars 用途：让 Agent 生成 Python 动作代码，再调用工具完成任务。 选择理由：CodeAgent 适合需要用循环组织多次工具调用的任务；必须选隔离执行环境，LocalPythonExecutor 不构成安全沙箱。 入口：https://github.com/huggingface/smolagents 7. Mastra｜28,723 Stars 用途：把 Agent 与有分支、并行、暂停的工作流接入 TS 应用。 选择理由：已有 React/Next.js/Node 项目可继续用同一技术栈。核心 Apache-2.0，ee/ 部分生产使用需要企业许可。 入口：https://github.com/mastra-ai/mastra 8. Haystack｜26,720 Stars 用途：把检索、排序、路由和生成组装成可追踪的问答流程。 选择理由：组件化 pipelines 方便检查上下文从哪来，适合知识库型 Agent；模型、向量库等基础服务仍要自己选。 入口：https://github.com/deepset-ai/haystack 9. Google ADK｜21,782 Stars 用途：在 Python 中搭建多 Agent 和确定性流程，并在本地 UI 调试。 选择理由：自带评估与部署命令，适合需要从构建一路走到调试部署的团队。Python 3.11+；云部署另计费。 入口：https://github.com/google/adk-python 10. PydanticAI｜20,560 Stars 用途：让工具参数和 Agent 输出按声明的类型校验。 选择理由：适合最终要接业务代码、数据库的结构化输出任务；可接持久执行引擎，但引擎与模型需另配。 入口：https://github.com/pydantic/pydantic-ai 原集合：https://github.com/aloth/awesome-ai-agents#frameworks--libraries 先按项目语言和任务挑候选，再用自己的用例比较；别用 Star 替你做技术选型。

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