26个开源Agent开发框架调研总结（1）

根据Markets & Markets的预测，到2030年，AI Agent的市场规模将从2024年的50亿美元激增至470亿美元，年均复合增长率为44.8%。

Gartner预计到2028年，至少15%的日常工作决策将由AI Agent自主完成，AI Agent在企业应用中的重要性正在飞速上升。

可以预见，今后几年AI Agent的应用开发还将继续爆发！

建议先收藏此清单，以方便需要时能快速定位所需要的信息！

我们一共总结了26个热门Agent开源框架，由于篇幅过长，预计会分为5期发布。这里是第一期。

在整理这些开源框架时，也一起整理了相关的Agent框架设计论文，阅读这些论文可更深入全面的了解相关理论和对应Agent的设计思路。

01 Auto-GPT

开源地址：https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT

这绝对是2024年Agent应用开发领域的最强爆款，从2024年4月开始，迅速爆发，简直火出天际！当前Github 已经 170K+ Stars。

Auto-GPT是一个基于GPT-4的开源自主AI Agent开发框架，旨在让每个人都能使用和构建人工智能的开源项目，其愿景是提供合适工具，使用户只需专注于重要事务。

Auto-GPT可以处理复杂的多步骤任务，能够根据用户输入的目标，自动生成子任务并依次执行，无需用户持续干预。还可以连接互联网，实时搜索信息和收集数据。

其工作流程图如下：

功能亮点：

• 完全自动化的多步骤任务执行，适合生成复杂任务链。

• 模拟多代理协作，能够完成自适应决策任务。

• 支持插件扩展，可以自定义执行策略。

• 允许完全自主运行的 Agent 系统，适用于自动化工作流。

适应场景：

• 个人助手：帮助查找资料、整理信息、执行基本决策等。

• 研究辅助：为科研人员自动收集文献，进行初步数据分析和概念解释

• 多步任务自动执行（如系统监控、内容创作）

02 LangChain

开源地址：https://github.com/langchain-ai/langchain 

目前Github 97.9k Stars。LangChain 也是炙手可热的LLM应用开发框架，专为构建基于大语言模型（LLM）的Agent智能应用。它通过模块化架构，将 LLM 与外部工具、数据源结合，支持任务链式处理（Chains）和记忆功能（Memory）。

LangChain 可集成 API、数据库和搜索引擎，适用于智能对话、文档处理和自动化工作流等场景，帮助开发者高效创建多步骤、上下文感知的智能代理系统，提升开发效率并拓宽应用场景。

功能亮点：

• 多种 LLM 集成支持（如 OpenAI、Hugging Face 等）。

• 提供高度灵活的任务链功能，可构建复杂的 AI 应用。

• 支持外部数据源和工具的集成，增强 AI 系统的能力。

• 强大的自定义能力，适合多种实际业务场景。

适应场景：

• 智能对话系统。

• 自动化文档处理与摘要生成。

• 数据增强与知识图谱构建。

03 GPT-Engineer

开源地址：https://github.com/AntonOsika/gpt-engineer

GPT-Engineer能够根据用户指令生成生成整个代码库。可直接将项目描述转换为可用的代码库，极大来简化软件开发过程。直接将自然语言转化为可执行代码的方式，为软件开发带来了新的可能性，尤其是在提高效率和简化复杂任务方面，其潜力不容小觑。

https://lovable.dev/news/gpt-engineer-enters-beta

功能亮点：

• 针对编程任务的高度自动化框架，能快速将需求转化为实际代码。

• 支持自动化迭代开发过程，提升开发效率。

• 内建测试功能，确保生成代码的质量。

• 高度可定制，适应各种编程需求。

适应场景：

• 自动化代码生成与软件开发。

• 快速原型开发与快速迭代。

• 代码优化与调试。

04 LlamaIndex

开源地址：https://github.com/run-llama/llama_index

LlamaIndex 是一个专为支持大型语言模型（LLMs）应用开发而设计的创新数据框架。它使开发者能够将多种数据源（如 PDF、PowerPoint、Notion、Slack 以及数据库如 Postgres 和 MongoDB）与 LLM 集成，从而实现更高效的信息检索和数据交互。

核心模块：

• 数据连接器: LlamaHub 提供超过 100 种数据源的访问，支持多种格式的数据摄取。
• 文档操作: 允许插入、删除、更新和刷新文档索引。
• 查询引擎: 通过索引和检索器构建的查询引擎，支持复杂的自然语言查询。
• 多种索引类型: 包括列表索引、向量存储索引和树形索引，适用于不同的数据处理需求。

LlamaIndex 解决了 LLM 在处理特定领域或组织数据时的局限性，尤其是在面对大规模文档时。它允许用户快速查询和定位所需信息，而无需事先准备数据。此外，LlamaIndex 还优化了存储管理，支持传统 SQL 和 NoSQL 数据库以及新兴的向量存储。

功能亮点：

• 高效的文档索引与检索系统，适用于大规模文档处理。

• 支持对结构化与非结构化数据的综合处理。

• 可与多种外部工具（如搜索引擎、数据库）集成。

• 提供高性能的实时查询能力

面向场景：

• 大规模文档索引与搜索。

• 企业级知识管理。

• 信息提取与总结。

05 FastChat

开源地址：https://github.com/lm-sys/FastChat

FastChat专注于训练、服务和评估基于大型语言模型的聊天机器人。它的设计旨在提供高效、可扩展的实时聊天解决方案，适用于各种规模的应用。

FastChat提供基于GPT-4的评估工具，能够生成不同模型的回答，并进行可视化分析，以帮助持续优化性能

FastChat允许开发者根据需求自定义和扩展应用程序，支持与Hugging Face模型的集成。

功能亮点：

• 专注于开源大语言模型的快速部署与优化。

• 提供完整的对话系统架构，支持本地部署。

• 支持多模型使用，能够根据不同需求选择最适合的模型。

• 强调对话上下文管理，提升对话流畅性。

面向场景：

• 本地化对话 Agent 系统。

• 研究与实验平台。

• 定制化聊天机器人或虚拟助手

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