我只推荐这5个！24个开源Agent/Workflow框架大比拼！

最近，一篇万字综述 《A Survey on Agent Workflow》 有一点牛皮，作者们扒光了市面上超过20个主流的Agent框架，今天把要点给家人们分析一下~

内容涉及到 Agent Workflow到底是什么，它如何组织多个Agent高效协作，以及我们该如何选择适合自己的框架。

什么是 Agent Workflow？

论文这里的Workflow是一套高效的管理流程。负责将一个复杂的大任务，拆解成一个个子任务，然后派给不同角色、不同能力的Agent去执行，并确保它们之间能顺利沟通、协作，最终达成目标。

到这里，好像得简单讲一下这里的Workflow跟Multi-Agent的差异。（个人观点，非论文内容，所以不保证正确。）

Multi-Agent 关注点是“Who”（每个Agent角色定义、能力、通信），而Workflow更关注“how”，关注任务的拆解、执行顺序、逻辑控制、数据流转等等。

因为关注点的差异，所以Multi-Agent的结构是去中心化的，每个Agent可以做到平等对话，因为只定义了规则，所以可能出现涌现现象，但是无法预测最终的协同结果。

而Workflow，结构一般是结构化的，强调编排（Orchestration），所以追求的是确定性的、可预测的。

我们现在讨论的大部分高级应用，实际上都是基于工作流的多智能体系统（Workflow-based Multi-Agent System）。

好了，回到论文，Agent的发展经历了四个阶段，我们正处在从“Agent Workflow”迈向“Autonomous Pervasive”（自主普适）的关键拐点。

Agentic Workflow的核心，由3个部分组成：

• UI/UX层：我们与Agent交互的界面。
• Workflow管理层：整个系统的大脑，负责任务调度、流程控制。
• Agent协作层：多个Agent在这里进行沟通、合作、分配任务。

Workflow里的Agent角色

在一个设计好的Workflow里，Agent是各司其职。常见的角色包括：

• Planner：负责拆解任务、制定计划。
• Executor：负责具体执行某个子任务或调用工具。
• parser/interpreter：负责理解外部数据和指令。
• Critic/Reviewer：负责评估结果、提供反馈。

24个主流框架大横评

这篇综述最硬核的部分，就是对市面上24个主流Agent Workflow系统进行了全方位的能力和架构对比。我把核心信息提炼了出来，这绝对是信息量爆炸的干货。

从这张能力对比表中，我们可以清晰地看到各个框架的差异：

• Planning：是否具备自主规划能力？
• Tool Use：能否调用外部API、计算器？
• Multi-agent：是否支持多Agent协作？
• Memory：有没有长期记忆机制？
• GUI：能否与图形界面交互？
• Custom Tools：是否允许我们自己添加工具？扩展性咋样？

紧接着，论文从架构和机制层面，对它们进行了更深度的解剖。

这张对比表对比的是设计思想：

• Agent Roles：是否支持角色分工？
• Flow：是数据驱动还是控制驱动？
• Representation：用什么形式来定义工作流？（如代码、JSON、Prompt）
• Protocol：Agent之间用什么语言沟通？（如API、MCP）

到底要怎么选？

论文没有给出一个排名，但是我觉着，可以从思考你的场景是什么来看？

• 我是新手，想快速搭个Demo验证想法

那必须用Langchain了。生态好，文档多，上手快，但是Langchain的抽象过于复杂，千万别陷进去了~

• 我要构建生产级应用，流程复杂且需稳定可靠

可以考虑LangGraph，流程可控，状态清晰，适合复杂逻辑，但是比LangChain学习曲线陡峭。

• 我想模拟团队协作，或研究Agent协同

可以试试AutoGen，最自然的对话式多智能体协作，当然了，结果可能不稳定，Token成本高。

• 我的任务流程固定，想尽可能省钱

看看 ReWoo / 类似Planner-Executor模式。

ReAct模式是“思考一步、行动一步”，每一步都要和LLM交互。而ReWoo是先用一个Planner Agent 一次性规划好所有步骤，然后交给Executor Agent去执行。Token效率高，规划与执行解耦，省钱~

• 我是业务人员，不懂代码，想实现自动化

n8n / Zapier /coze 等都可以，无脑，可视化拖拽，无需代码， 带来的问题就是灵活度有限，无法实现过于复杂的定制逻辑。

最后

目前，每个框架都有自己的接口、协议和数据格式，互不相通。

一方面学习成本比较高，另一方面Agent之间缺乏统一标准。

所以，根据自己的场景，找对框架，可能是比较重要的一件事情。

本文转载自​​探索AGI​​，作者：猕猴桃