何时使用Agent SDK、LangChain或CrewAI构建你的AI智能体？ 原创

AI 智能体正在彻底改变自动化领域，并增强各行各业的决策能力。然而，选择一种合适的框架至关重要。Agent SDK、LangChain和CrewAI各自提供了构建智能化的独特功能。Agent SDK专注于无缝的AI自动化，LangChain凭借大语言模型（LLM）擅长于智能体工作流程，而CrewAI支持多智能体协作。了解它们的差异有助于选择最适合你需求的工具，无论是AI工作流程自动化、智能体集成还是定制AI开发。本指南将探讨何时使用那种框架，以最大限度地提高基于AI的应用程序的效率和性能。

OpenAI的Agent SDK简介​

OpenAI Agents SDK是一种功能强大的轻量级框架，用于构建基于智能体的智能AI应用程序，最大限度地减少抽象。它是OpenAI先前的Swarm试验版可立即投入生产环境的升级版，旨在简化AI开发，同时提供灵活性和可定制性。

Agents SDK仅凭借几个核心基元，即可轻松构建能够推理、采取行动并高效委派任务的实际应用程序。它使开发者能够构建基于AI的助理、自动化工具和智能系统，没有传统 AI编排框架的那种复杂性。它还含有内置的跟踪和评估工具，使开发者能够轻松地监测、调试和微调其智能体工作流程。

Agent SDK 的主要特点​

• 智能体回路：自动化智能体交互、工具调用和响应处理。
• 交接：使智能体能够将任务委托给专门的子智能体。
• 护栏：在执行前验证输入，并执行安全措施。

LangChain框架概述​

LangChain是一种开源框架，强调以模块化方式使用语言模型。它允许开发者通过串联各种组件（比如提示模板、记忆模块和智能体执行器）来构建应用程序。这种模块化设计有助于创建复杂的工作流程并集成外部工具，使其成为开发AI应用程序的多功能选择。

LangChain 的主要特点​

• 基于图的架构：对复杂工作流程实现可视化和控制。
• 模块化设计：允许无缝集成记忆、提示和外部API。
• 多工具集成：连接到数据库、API 和第三方工具以增强功能。

CrewAI框架概述​

CrewAI专注于协调扮演角色的自主AI智能体。通过为每个智能体分配特定的角色、背景、目标和记忆，CrewAI 支持诸智能体之间的协作交互，以实现复杂的目标。其设计注重易用性，使开发者能够定义和管理多智能体系统，尽量减少了复杂性。

CrewAI 的主要特点​

• 基于角色的自主智能体：为智能体分配不同的角色、专业知识和目标，从而实现结构化协作。
• 面向目标且记忆感知的工作流程：智能体能够保留上下文，并高效地实现预设目标。
• 无缝多智能体编排：支持独立任务执行和协作任务执行，易于管理。

设计AI智能体系统​

我们已经了解了这三种框架，现在不妨运用它们来构建智能体系统。下面将介绍问题陈述，并说明开发多智能体AI系统以解决该问题所涉及的几个步骤。

问题陈述

我们需要开发一份基于AI的虚拟旅行指南，帮助用户解答旅行相关问题。该系统必须通过充分利用多个协同工作的专业智能体，提供实时、准确且实用的旅行帮助。

构建AI系统的步骤

为了开发高效的AI旅行助理，我们将遵循以下三个步骤：

• 定义智能体和任务：首先，我们将确定关键的旅行需求，并创建专门的智能体来执行特定任务，比如行程规划、预算估算和本地导游推荐。
• 集成实时信息检索：然后，我们将使用Responses API、SerpAPI和Tavily等API来获取最新的旅行数据。
• 实现多智能体协作：最后，我们将充分利用LangChain、CrewAI和Agent SDK实现智能体之间的无缝联系，这将确保高效的任务执行和协调。

让我们开始吧。

步骤 1：定义智能体和任务

以下是旅行者需要帮助的几个关键方面，我们需要为此创建专门的智能体：

目的地顾问：根据用户偏好推荐旅行地点。

• 行程预算估算器：估算行程预算。
• 本地导游查找器：帮助查找导游或当地体验。
• 旅行行程规划器：创建结构化的行程。
• 航班和酒店查找器：获取实时航班/酒店信息。
• 筛选旅行智能体：将查询发送到正确的智能体。

步骤 2：集成实时信息检索

为了确保准确而最新的旅行详细信息，我们需要跨几种框架整合不同的网页搜索API，如下所示：

• Agent SDK：使用Responses API以检索相关的旅行数据。
• CrewAI：集成SerpAPI以获取实时搜索结果。
• LangChain：利用 Tavily 获取航班、酒店和景点方面的实时信息。

步骤 3：开发智能体框架

我们的智能体和集成工具现都已到位，现在需要实现多智能体协作使系统运行起来。为此，我们将使用LangChain、CrewAI和OpenAI的Agent SDK来实现智能体之间的高效协作。我们将依托这里的每种框架设计智能体，让其执行特定任务，同时在需要时与其他智能体共享相关数据。

预期输出

系统根据给定的提示生成结构化的行程，并考虑用户的偏好，比如旅行时长、兴趣爱好和预算。

基于Agent SDK、LangChain和CrewAI构建AI系统

按照上述步骤，我基于Agent SDK、LangChain和CrewAI 这三种框架构建了多智能体系统。

以下是针对下列提示，每个系统的输出结果：

“我想去印度旅游 10 天。我喜欢历史和美食。我的预算是 20 万卢比。你能推荐一份行程吗？”

通过分析每种框架的输出，我们将比较它们的响应质量、准确性和效率，以确定针对不同用例的最佳框架。

OpenAI的Agent SDK

你可以点击该链接：​​https://colab.research.google.com/drive/1l2WWfKwU54FD8QJTYivIQjd_7h_Syysm?usp=sharing​​，访问Colab笔记本，其中含有演示OpenAI Agent SDK实际运行的代码。以下是系统响应给定提示的方式。​

输出：

解读输出​

OpenAI Agent SDK的代码结构主要围绕定义具有特定功能的智能体，并将其集成到应用程序中。开发者可以利用预构建的工具和API来扩展这些智能体的功能，从而执行实时信息检索和文档处理等任务。输出通常是无缝执行委托给智能体的任务，利用OpenAI的模型来执行网页搜索和文件操作等任务。

LangChain

你可以点击该链接：​​https://colab.research.google.com/drive/1l2WWfKwU54FD8QJTYivIQjd_7h_Syysm?usp=sharing​​，访问 Colab 笔记本，其中含有生成以下输出的LangChain代码。下面是LangChain框架的输出。​

输出：

解读输出

LangChain的代码结构采用模块化设计，使开发者能够将各种组件串联在一起，以构建复杂的工作流程。比如说，开发者可以定义提示模板，集成用于上下文保留的记忆模块，并设置智能体执行器来处理任务执行。这种模块化设计允许灵活、易于定制的智能体行为。输出高度依赖组件的具体配置，从而为应用程序设计提供了灵活性。

CrewAI

你可以点击该链接：​​https://colab.research.google.com/drive/1l2WWfKwU54FD8QJTYivIQjd_7h_Syysm?usp=sharing​​，访问Colab笔记本，其中含有生成以下输出的CrewAI代码。下面是 CrewAI 框架的输出。​

输出：

解读输出

CrewAI的方法包括定义有不同角色和目标的智能体，便于协作解决问题。其代码结构允许为每个智能体分配特定任务，从而促进系统内的分工。这种基于角色的设计通过在智能体之间分配职责，简化了管理复杂任务的工作。最终输出是多个智能体协同工作，朝着共同目标努力，从而提高了效率和效益。

Agent SDK vs CrewAI vs LangChain：比较分析

现在，不妨从着重点、优势、关键特性和用例等方面比较Agent SDK、LangChain和CrewAI，以帮助你选择最适合你的AI智能体开发需求的框架。下表比较了每种框架在这些方面的差异。

我对使用Agent SDK 与CrewAI和LangChain 的看法

选择合适的AI智能体框架取决于项目的具体需求和目标：

• OpenAI的Agent SDK非常适合希望以最少的设置集成强大AI功能的开发者，它能够充分利用OpenAI强大的模型来执行网页搜索和文件操作等任务。
• LangChain提供了模块化方法，通过将各种组件串联在一起，灵活地构建定制化工作流程，适合需要复杂配置的应用程序。
• CrewAI强调基于角色的智能体协作，使其成为受益于分布式问题解决和智能体之间团队合作的项目的理想选择。

AI智能体框架的选择应该与项目的目标、复杂性和所需的定制程度相一致。上面讨论的每种框架都有独特的功能和优势，能够满足AI智能体领域的不同开发需求。

结语

选择一种合适的AI智能体框架取决于项目的复杂性、定制需求以及智能体的协作方式。 OpenAI的Agent SDK是一种简单易用、可立即投入生产环境的方案，附带内置工具，非常适合希望轻松实现AI无缝集成的开发者。LangChain则提供了一种更灵活的模块化方法，非常适合需要复杂工作流程和外部工具连接的应用程序。与此同时，CrewAI在多智能体协作方面表现出色，为依赖分布式问题解决的项目提供了一种结构化的、基于角色的系统。每种框架都有各自的优势，了解这些差异有助于开发者选择合适的框架来构建卓有成效的基于AI的解决方案。

原文标题：​​When to Use Agent SDK, LangChain, or CrewAI to Build Your AI Agents​​，作者：Soumil Jain