多agent系统实战之:Agno与LangGraph,谁更适合快速落地生产?
多agent系统实战之:Agno与LangGraph,谁更适合快速落地生产?今天还是聊聊生产级agent怎么搭这回事。
来自主题: AI技术研报
8790 点击 2026-01-04 10:17
今天还是聊聊生产级agent怎么搭这回事。
做agent简单,但是做能落地的agent难,做能落地的长周期agent更是难上加难!
我们常把LangGraph、RAG、memory、evals等工具比作乐高积木,经验丰富的人知道如何搭配使用,就能迅速解决问题
今天的Agent框架虽然功能强大,但对于没有编程经验的客户服务专业人员来说却过于复杂。这些框架如AutoGen、LangGraph、CrewAI等通常将Agent声明嵌入到复杂的Python代码中,使整体工作流程难以把握,门槛过高。对于仅需构建带有业务逻辑的客服聊天机器人的非技术人员而言,这些框架犹如天书,让他们望而却步。
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不知不觉,LangChain 已经问世一年了。作为一个开源框架,LangChain 提供了构建基于大模型的 AI 应用所需的模块和工具,大大降低了 AI 应用开发的门槛,使得任何人都可以基于 GPT-4 等大模型构建自己的创意应用。