2025年七大免费AI智能体框架推荐

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想象一个世界，你的待办事项自动完成，工作流程顺畅无阻，AI代理成为你最喜欢的新同事。

AI代理框架应运而生——这些框架为你构建AI代理提供了基础结构，使其能够应对复杂流程、解决实际问题，并轻松扩展。

无论是优化客户支持、个性化用户体验，还是自动化日常事务，AI代理框架都能让你利用前沿的大语言模型（LLM）打造卓越的软件。

什么是AI智能体框架？

AI代理框架是旨在简化自主AI代理创建的平台、工具或库。这些框架通过为常见功能（如集成不同工具或任务编排）提供预构建模块，简化了代理工作流程，为开发者节省了宝贵时间。

使用AI代理框架的核心优势在于，它能抽象复杂性，将任务拆解为可管理的步骤，并确保系统可扩展。

AI代理框架针对不同开发者需求进行了优化：有的专注于对话、虚拟助手或聊天机器人，有的则侧重于工作流编排。

最终生成的AI代理通常能够感知输入，利用算法或LLM进行处理，并执行如检索增强生成、启动工作流或进行一般对话等操作。

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AI智能体框架的核心组件

大多数AI智能体框架在底层都遵循相同的结构，使它们能够系统地在不同工具和流程之间传递结构化信息。

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使用AI智能体框架的优势

更快部署，减少重复劳动

根据麦肯锡2024年AI报告，65%的公司已常规使用生成式AI，但在实际落地应用时，许多企业仍面临瓶颈。

那些试图围绕AI模型自行搭建基础设施——手动管理输入、输出、逻辑链和API调用的团队，进入生产环境所需时间超过五个月的概率高出1.5倍。

AI代理框架通过标准化那些枯燥但必要的配置工作来解决这个问题。团队无需从零拼接每个集成或工具链，只需接入统一框架即可高效管理。

可复用逻辑，便于多智能体扩展

使用AI代理框架时，大部分代理的“智能”都归结为可复用、可组合的模块化步骤，可在不同代理或流程间共享。

当这些逻辑以单元形式存在于清晰的框架中，调用就像在Python中写add(2,3)一样简单。

AI代理框架让开发者能够从基本原理出发思考——用直觉解决用户问题，无需反复重建相同的推理模式。

团队无需一开始就将所有逻辑标准化，而是可以像产品设计师一样：测试、调整、复用有效方案，并在不同场景中推广。

通过共享框架实现更轻松的协作

当AI智能体运行在共享基础设施（如云平台或服务器推理）上，所用框架直接影响团队协作方式。

框架通过让协作变得可见且可控来提供帮助。可以把它想象成管理一份共享的Google表格来控制代理行为。AI代理框架提供：

• 明确的逻辑归属——每个人都清楚谁负责智能体的哪一部分
• 安全更新——推理、工具和记忆可无冲突地变更
• 可审计变更——流程和配置的修改有版本记录，可追溯
• 跨团队透明——非开发人员也能查看智能体工作原理，无需读代码

如何选择AI代理框架：五大问题类别

面对众多开源平台和服务，选择最合适的免费AI智能体框架可能让人感到无从下手。

为简化流程，请关注这五个方面：易用性、可定制性、可扩展性、集成能力和安全性。

我的同事们与成千上万寻找AI代理框架的开发者和团队交流过。我们结合这些真实经验，总结出每个因素下你们团队应考虑的问题清单。

1）易用性

根据你或你团队的技能水平，你需要考虑不同AI代理框架的易用性。

• 这个框架用起来直观吗？
• 设置流程有多复杂？
• 是否适合初学者？
• 是否提供低代码选项？
• 是否支持快速原型开发？

2）可定制性

大多数开发者都希望定制AI代理，但所需的定制程度取决于你的目标和技术能力。定制选项应成为你优先考虑的因素。

• 该框架支持自定义工作流，还是仅有预设流程？
• 是否有可自由组合的模块化组件？
• 是否具备灵活的流程管道？
• 是否支持可扩展的工作流？
• 能否适应不同行业或应用场景？

3）可扩展性

如果你希望项目做大，选择框架前应考虑其扩展能力。如果你的客服代理从每天200访客增长到2万，你需要确保解决方案能应对。

• 该框架能否处理高访问量？
• 能否随需求增长而扩展？（记得考虑成本）
• 在高负载下运行是否流畅？
• 是否提供高性价比的扩展方案？

4）集成能力

集成（预构建的集成库）和集成能力（创建和连接自定义集成的可能性）应是你优先考虑的因素。

• 该框架能否集成API？
• 是否兼容你的数据库？
• 是否支持云服务？
• 是否支持CRM和工具集成？包括预设和自定义？

5）安全性

如果你需要处理个人数据（包括姓名或邮箱），就必须确保AI代理框架符合相关安全要求。

• 它如何保护用户数据？
• 是否提供加密功能？
• 是否符合合规要求？（如GDPR、SOC 2或HIPAA认证）
• 是否具备API级安全防护？
• 是否支持安全集成？

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建议你和团队一起讨论这些问题，明确哪些功能对组织最重要。鼓励协作的讨论可能会激发出对实际工作流需求的宝贵见解。

现在你已经明确了需求，让我们来看看能满足这些条件的框架。有了清晰的目标，选择合适的AI智能体框架就容易多了。

七大免费AI智能体框架推荐

1. Botpress

最适合：需要连接工具、利用大语言模型进行推理、决策或语言理解的团队。

Botpress是一款免费的AI智能体平台，适合希望在无需管理大量代码逻辑的情况下，构建智能体行为结构的团队使用。

你可以通过可视化拖拽界面设计代理的工作方式。用户可以构建流程，每个节点专注于特定任务，具备记忆、条件和工具连接能力。

用户无需编写串联提示或逻辑树，而是可以用模块化、范围明确的组件来反映真实工作流。

这种模块化设计，尤其适用于需要在支持、入职或内部系统中实现可靠自动化的场景，逻辑清晰、权限明确。

Botpress还内置了集成，支持如CRM、邮件和数据库等工具，任何AI代理都能直接执行实际操作。

主要功能：

• 通过拖拽界面可视化构建工作流
• 按需添加自定义工具和逻辑
• 可将代理部署到网站、WhatsApp、Slack等多个渠道
• 使用内置NLU、知识源和个性化控制

价格：

• 免费方案：包含核心构建器、1个机器人和5美元AI额度
• Plus：89美元/月——流程测试、路由、人机交互
• Team：495美元/月——单点登录、协作、共享使用追踪
• 企业版：起价2000美元/月——适用于自定义部署、高访问量或合规需求

2. LangChain

适用对象：从零开发自定义AI智能体的开发者，尤其适合研究、RAG系统或需精细控制智能体行为的场景。

LangChain是目前应用最广泛的AI智能体框架之一。它为开发者提供了连接工具、提示、记忆和推理的核心组件，并可完全控制智能体的运行方式。

它是最早将模块化智能体设计引入市场的平台之一，如今已成为LLM工作流的“操作系统”。

你可以轻松串联步骤、切换记忆类型，并接入API或向量数据库，框架的支持和代码持续增长。

然而，这种深度也带来了复杂性。由于涉及众多组件，找到适合自己用例的抽象方式可能需要一些时间，而且坚持使用某一种方式有时会让人感觉像是在不断变化的基础上搭建系统。

主要功能：

• 通过模块化的工具链、提示词和记忆构建智能体
• 可与大语言模型、API、向量存储和检索器集成
• 开发者可完全控制流程逻辑与执行
• 可选的LangSmith追踪与评估功能

价格：

• 开发者版：免费——1 个席位，5,000 次追踪/月，提示词管理，基础追踪工具
• Plus：$39/月/席位——团队功能，更高追踪上限，LangGraph 开发部署
• 企业版：定制——自托管或混合部署，单点登录，支持与用量扩展

3. CrewAI

最适合：需要快速原型多智能体行为，尤其适用于按角色分工明确的线性任务的团队。

CrewAI 是一个开源的多智能体系统框架，使 AI 智能体能够通过设定角色和共享目标协作完成任务。它专为需要智能体团队协作的场景设计。

CrewAI 的吸引力在于其上手非常简单。你只需定义团队，分配每个智能体的角色，并设定共同目标即可。

之后，智能体会自行沟通、执行任务并完成目标，无需你从零编写编排逻辑。对于简单的多智能体场景，它几乎无需配置就能完成大量工作。

但这种简单性也有局限。一旦你的工作流程变得复杂——比如智能体需要在任务中途适应变化，或在条件步骤间协调——内置的抽象就可能显得不够灵活。

主要功能：

• 基于角色的智能体设置，分配目标与记忆
• 支持顺序和并行的智能体执行
• 团队共享记忆，便于协作
• 通过函数和提示词轻松集成工具

价格：

• 免费版：$0/月——50 次执行，1 个活跃团队，1 个席位
• 基础版：$99/月——100 次执行，2 个活跃团队，5 个席位
• 标准版：$500/月——1,000 次执行，2 个活跃团队，无限席位，2 小时入门指导
• 专业版：$1,000/月——2,000次执行，5个实时团队，无限席位，4小时入门指导

4. Microsoft Semantic Kernel

最适合：企业团队在现有应用中集成类代理逻辑，尤其是已经使用微软生态系统的团队。

Microsoft Semantic Kernel 是一个开源的 AI 编排框架，帮助开发者将 AI 能力嵌入现有应用。

其对模块化、记忆和目标规划的关注，使其非常适合构建能够在企业环境中运行的强大 AI 智能体。

Semantic Kernel 的核心在于规划与执行。你可以定义“技能”——既可以是原生函数，也可以是由大语言模型驱动的提示——并将它们组合成语义计划，引导智能体的行为。

该框架负责记忆管理，支持工具使用，并可与 .NET 和 Python 系统无缝集成。

不过，它仍然是面向开发者的工具：几乎没有可视化界面，大部分编排都需要精心设计。

主要功能：

• 基于技能的模块化架构（函数、提示词、工具）
• 内置记忆与目标规划支持
• 原生集成 C#、.NET 和 Python 环境
• 开源 SDK，支持 Azure 集成选项

5. AutoGen

最适合：需要构建协作型多智能体工作流，并且需要完整可见性和可追溯性的技术团队。

AutoGen 是一个基于结构化对话的开源多智能体系统开发框架。

你可以为每个智能体分配角色——如规划者、研究员、执行者，或自定义角色——让他们通过消息交流，共同解决复杂任务。

AutoGen 的核心在于管理消息传递和共享记忆。你可以编写对话流程，在关键节点注入逻辑，并决定何时需要人工介入。

它比低代码工具需要更多配置，但能带来完全透明的系统，适用于科研实验、人机协作流程，或任何需要全程追踪智能体推理的场景。

主要功能：

• 结构化消息交换，明确分配角色
• 可在对话任意环节注入函数调用
• 为每个智能体及团队提供共享与独立记忆
• 内置审计日志，记录每条消息和决策

6. AutoGPT

最适合：无需持续监督、希望原型化自主工作流的个人开发者和小型团队。

AutoGPT 是一个自主智能体框架，可将GPT 聊天机器人变为具备自我规划和目标驱动的助手。

在实际应用中，你只需给它一个目标，比如“整理一份市场分析”，它就会自动将任务拆解为子任务，获取数据、写入文件或调用 API。整个过程就像把调研工作交给一个几乎无需指导的初级分析师。

你会立刻注意到两点。首先，AutoGPT 的自主性让全自动批量工作流成为可能，如果依赖人工智能体则会中断。

其次，这种独立性也要求你为每次运行设置完善的监控，以防潜在风险。

随着使用，你会学会调整其重试逻辑和插件组合，让其保持高效而不偏离目标。

主要功能：

• 自我规划的智能体，将目标分解为可执行步骤
• 插件系统，支持网页浏览、文件操作和自定义 API
• 基于向量的记忆，能记住以往事实和决策
• 任务遇到死胡同时自动重试和恢复

7. Rasa

最适合：需要对对话流程进行深度定制，并完全掌控数据和模型的团队。

Rasa 是一个开源框架，将自然语言理解与对话管理结合，用于驱动具备上下文感知的聊天机器人和语音助手。

你可以用可互换组件组装 NLU 流水线，然后定义对话策略，在多轮对话中保持上下文。这种方式让你在领域变化时可以替换意图分类器或实体提取器，无需重写系统其他部分。

由于 Rasa 在你的基础设施上运行，你可以完全掌控数据隐私和扩展性。

主要功能：

• 先进的 NLU 流水线，提取意图和实体
• 自定义对话策略，支持复杂多轮对话
• 可扩展的流水线组件，适配任何领域或语言
• 开源代码库，支持消息渠道集成

价格：

• 开源版：免费——包含完整框架，Apache 2.0 许可
• 专业版：免费——每月最多 1,000 次对话，含 Rasa Pro
• 成长版：每年35,000美元起——包含 Rasa Studio、技术支持和商业授权

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常见问题解答

1. AI 智能体和聊天机器人有什么区别？

AI 智能体和聊天机器人的区别在于，聊天机器人通过预设脚本或决策树回答问题，而 AI 智能体能够自主决策并跨系统完成多步任务，其能力超越了单纯对话。

2. 非技术用户使用这些框架的学习曲线如何？

对于非技术用户来说，像 Botpress 或 LangGraph 这样的框架由于有可视化编辑器和模板，学习曲线相对较低，但自定义工作流或第三方集成仍可能需要开发者协助。

3. 开源框架和免费的商业框架有什么区别？

开源框架和免费商业框架的区别在于，开源工具允许你查看和修改源代码并自行部署应用，而免费商业框架则包含托管服务，需付费升级才能获得完整功能。

4. 如何评估AI代理的性能？

要评估用这些工具构建的 AI 智能体的性能，可以跟踪任务成功率、响应准确率、延迟、兜底频率和用户满意度等指标。许多平台提供内置分析仪表盘，外部工具如 PostHog 或 Mixpanel 也可增强追踪能力。

5. 哪些行业最能从智能体自动化中受益？

最能从智能体自动化中受益的行业包括客户支持、医疗保健、金融和电子商务——尤其是在预约安排、文档处理、潜在客户筛选以及重复性后台操作等任务中。