CHAPTER 07 · 工程框架

智能体框架与平台

比较 LangGraph、CrewAI、AutoGen 与低代码 Agent 平台。

3 个主题前置：理解单体与多智能体架构目标：根据任务复杂度、协作模式和工程约束选择框架。

本章知识关系智能体框架与平台

根据任务复杂度、协作模式和工程约束选择框架。

LEARNING SEQUENCE

按知识依赖逐步进入

每个主题保留完整原文，并增加教学图、图例、对比表和更清晰的阅读结构。

LangChain 与 LangGraph

LangChain 是目前最流行的 LLM 应用开发框架，而 LangGraph 是其团队推出的有状态 Agent 编排引擎。两者构成了从简单链式调用到复杂多智能体系统的完整开发栈。本章深入讲解两者的核心概念、架构设计和实战用法。

CrewAI 与 AutoGen

CrewAI 和 AutoGen 是目前最流行的两个多智能体框架，各有侧重。CrewAI 以"角色扮演"为核心设计理念，让每个 Agent 扮演特定角色进行协作；AutoGen 由微软推出，以"对话"为核心，通过多 Agent 对话实现复杂任务。本章深入对比两个框架的设计理念和实战用法。

低代码 Agent 平台与行业解决方案

除了面向开发者的代码框架，市场上涌现了大量低代码/无代码 Agent 平台，让非技术人员也能构建和部署智能体。本章介绍主流的低代码 Agent 平台，分析其架构设计、能力边界和选型策略。

CHAPTER OVERVIEW

本章主题对照

先看每篇解决什么问题，再决定从哪里深入。

主题	核心概念	学习产出
LangChain 与 LangGraph	LangChain 核心架构、LangGraph 深度解析、LangGraph 高级功能	LangChain 是目前最流行的 LLM 应用开发框架，而 LangGraph 是其团队推出的有状态 Agent 编排引擎。两者构成了从简单链式调用到复杂多智能体系统的完整开发栈。本章深入讲解两者的核心概念、架构设计和实战用法。
CrewAI 与 AutoGen	CrewAI、Microsoft AutoGen、CrewAI vs AutoGen 对比	CrewAI 和 AutoGen 是目前最流行的两个多智能体框架，各有侧重。CrewAI 以"角色扮演"为核心设计理念，让每个 Agent 扮演特定角色进行协作；AutoGen 由微软推出，以"对话"为核心，通过多 Agent 对话实现复杂任务。本章深入对比两个框架的设计理念和实战用法。
低代码 Agent 平台与行业解决方案	平台全景、Dify 深度解析、Coze（扣子）	除了面向开发者的代码框架，市场上涌现了大量低代码/无代码 Agent 平台，让非技术人员也能构建和部署智能体。本章介绍主流的低代码 Agent 平台，分析其架构设计、能力边界和选型策略。