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原文链接：https://www.kdnuggets.com/top-7-ai-agent-orchestration-frameworks
原文作者：Bala Priya C
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导言
AI代理有助于构建能够规划、使用工具和协作以解决复杂问题的自主系统。但是，构建可靠的多代理系统需要合适的编排框架。
作为一名使用代理的AI工程师，您需要能够处理代理协调、工具使用和任务委托复杂性的框架。在本文中，我们将探讨适用于以下方面的框架：
- 编排多个专用代理
- 管理复杂的工作流和任务委托
- 集成工具和外部服务
- 处理代理通信和协作
- 构建生产就绪的代理系统
让我们来探讨每个框架。
1. LangGraph
LangGraph，由LangChain团队构建，将基于图的方法应用于构建有状态的多代理应用程序。与传统的链式工作流不同，LangGraph允许您将代理定义为图中的节点，并进行显式的状态管理和控制流。
以下是LangGraph为何适用于代理编排：
- 提供跨代理交互的显式状态管理，方便在任何点跟踪和修改对话状态
- 支持循环工作流，允许代理循环、重试和根据先前结果进行调整，而不是遵循线性链
- 包含内置的持久化和检查点功能，使您能够暂停、恢复和调试代理工作流
- 提供“人工在环”（human-in-the-loop）功能，允许您中断代理执行以进行批准或指导
DeepLearning.AI 的 LangGraph 中的 AI 代理 和 LangChain 的 LangGraph 概述 - 文档 提供了核心概念的全面介绍。
2. CrewAI
CrewAI 采用基于角色的方法进行代理编排，将代理建模为具有特定角色、目标和专业知识的团队成员。该框架强调简单性和生产就绪性，使得代理AI的新手开发者也能轻松上手。
CrewAI 何以成为团队代理系统的优秀选择：
- 采用直观的方法，每个代理都有明确的角色、背景故事和目标，使代理行为可预测且易于维护
- 支持顺序和分层任务执行，允许从简单管道到复杂委托的灵活工作流模式
- 包含不断增长的预构建工具集合，用于常见的任务，如网络搜索、文件操作和API交互
- 处理代理协作，包括任务委托、信息共享和输出综合
对于动手实践的项目式学习，您可以完成DeepLearning.AI 的使用 CrewAI 设计、开发和部署多代理系统。
3. Pydantic AI
Pydantic AI 是由 Pydantic 团队构建的一个 Python 代理框架。它从头开始围绕类型安全和验证进行设计，使其成为生产代理系统中最可靠的框架之一。
以下是使 Pydantic AI 成为代理开发良好选择的功能：
- 在整个代理生命周期中强制执行完整的类型安全，在编写时而不是运行时捕获错误
- 该框架与模型无关，支持开箱即用的多种提供商
- 原生支持模型上下文协议（MCP）、Agent2Agent（A2A）和UI事件流标准，使代理能够连接到外部工具、与其他代理协作等等
- 内置的持久化执行让代理能够从API故障和应用程序重启中恢复，使其非常适合长时间运行和人工在环的工作流
- 提供专用的评估系统，用于随着时间的推移系统地测试和监控代理性能，并与Pydantic Logfire集成以实现可观测性
使用 Pydantic AI 在 Python 中构建生产就绪的 AI 代理 和 Pydantic AI 的多代理模式 都是有用的资源。
4. Google 的 Agent Development Kit (ADK)
Google 的 Agent Development Kit 提供了一个全面的框架，用于构建与Google Cloud服务深度集成的生产代理。它强调可伸缩性、可观测性和企业级部署。
Google ADK 何以成为企业代理应用的绝佳选择：
- 提供与Vertex AI 的原生集成，允许使用 Gemini 和其他 Google 模型以及企业级功能
- 通过 Google Cloud 的操作套件提供内置的可观测性和监控，用于生产调试
- 包含专为大规模部署设计的复杂状态管理和工作流编排
- 支持多模态工具交互，适用于可以处理文本、图像、音频和视频输入的代理
要学习使用 Google 的 ADK 构建 AI 代理，Kaggle 上的 Google AI 代理为期五天的强化课程是一个极好的课程。您也可以查看Google Skills 上使用 Agent Development Kit (ADK) 构建智能代理。
5. AutoGen
由 Microsoft Research 开发的AutoGen专注于会话式代理框架，其中多个代理进行通信以解决问题。它适用于需要代理之间就不同能力进行来回对话的应用程序。
以下是 AutoGen 对会话式代理系统有用的原因：
- 支持创建具有不同会话模式的代理
- 支持各种会话模式，包括双代理聊天、群聊以及具有不同终止条件的嵌套会话
- 包含代码执行功能，允许代理协作编写、执行和调试代码
- 提供灵活的人机交互模式，从完全自动化到要求对每个操作进行批准
您可以查看AutoGen 教程来入门。 DeepLearning.AI 的 AutoGen AI 代理设计模式也是一个很好的课程，可以练习使用该框架。
6. Semantic Kernel
Microsoft 的 Semantic Kernel 采用企业级方法进行代理编排，与 Azure 服务集成，同时保持云无关性。它强调规划、内存管理和基于插件的可扩展性。
以下功能使 Semantic Kernel 对企业 AI 应用有用：
- 提供复杂的规划能力，代理可以将复杂目标分解为逐步计划
- 包含强大的内存系统，支持语义、情景和工作内存，用于上下文感知的代理
- 使用插件架构，可以轻松地将现有API、服务和工具集成到代理功能中
- 提供强类型和企业功能，如可观测性、安全性和合规性内置
如何快速开始使用 Semantic Kernel 是一个不错的入门指南。要学习使用 Semantic Kernel 构建代理 AI 应用，请查看DeepLearning.AI 的商业思想家如何开始使用 Semantic Kernel 构建 AI 插件。
7. LlamaIndex Agent Workflow
虽然LlamaIndex主要以 RAG 闻名，但其Agent Workflow功能提供了一个强大的事件驱动框架来编排复杂的代理系统。当代理需要与知识库和外部数据交互时，它尤其强大。
以下是 LlamaIndex Workflows 在以数据为中心的代理系统中表现出色的原因：
- 采用事件驱动架构，代理响应并发出事件，实现灵活的异步工作流
- 与 LlamaIndex 的数据连接器和查询引擎集成，非常适合需要检索和推理文档的代理
- 支持顺序和并行执行模式，并具有高级的重试和错误处理功能
- 提供代理决策和数据检索过程的详细可观测性
从介绍 AgentWorkflow：构建 AI 代理系统的强大系统 开始。 James Briggs 的LlamaIndex Workflows | 构建异步 AI 代理 是一个很好的实践入门。 LlamaIndex 中的多代理模式 包含您可以遵循的示例和笔记本。
总结
这些框架都是代理编排的不错选择，每个框架都有独特的优势。您的选择取决于您的具体用例、团队专业知识、生产需求和生态系统偏好。
作为荣誉提及，OpenAI 的 Swarm是一个轻量级的实验性框架，用于构建多代理系统，重点是简单性和教育价值。虽然它不适用于生产环境，但它为代理协调提供了有用的模式。
为了获得实践经验，可以考虑构建探索不同编排模式的项目。以下是一些想法：
- 使用 LangGraph 创建一个研究助手，该助手可以规划多步研究任务并综合研究结果
- 构建一个 CrewAI 项目，其中代理协作分析市场、评估竞争对手并生成战略业务见解
- 使用 Pydantic AI 开发一个类型安全的客服代理，以确保一致的、经过验证的响应
- 使用 Google ADK 实现一个多模态助手，该助手可以处理文档、图像和语音输入
- 使用 AutoGen 设计一个编码助手，其中代理协作编写、测试和调试代码
- 使用 Semantic Kernel 构建一个企业级聊天机器人，该机器人可以访问多个内部系统
- 使用 LlamaIndex Agent Workflows 创建一个文档分析管道，该管道可以处理大量文档
祝您构建愉快！
Bala Priya C 是一位来自印度的开发人员和技术作家。她喜欢在数学、编程、数据科学和内容创作的交叉领域工作。她的兴趣和专业领域包括 DevOps、数据科学和自然语言处理。她喜欢阅读、写作、编码和咖啡！目前，她正在通过撰写教程、操作指南、观点文章等来学习并与开发者社区分享她的知识。Bala 还创建了引人入胜的资源概述和编码教程。
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